高压储能功率系统及其电池簇状态精准感知方法
技术描述
本发明公开了一种高压储能功率系统及其电池簇状态精准感知方法，属于电气自动化设备技术领域。该系统由电池簇、启动保护电路、PCS单元、故障旁路电路、直流侧滤波电感、母线电容、PCS单元子控制器及BMS组成。PCS单元直流侧与电池簇串联，交流侧可级联组合实现高压大容量储能。其核心创新在于通过PCS与BMS的深度融合，实现电池簇状态的在线精准感知。方法包括：首先，PCS子控制器在调制波中叠加不同频次谐波电压，向电池簇注入宽频脉动功率；其次，采集电池脉动电压与电流，通过傅里叶分解提取各频率下的电压电流分量，计算阻抗幅值与相角，进而辨识电池内阻模型参数（如欧姆内阻、极化电阻和电容）；最后，BMS结合辨识得到的内阻参数，采用扩展卡尔曼滤波算法在线估计极化压降和开路电压，结合离线测得的OCV-SOC曲线及转移电荷法，精准估算电池簇的荷电状态（SOC）和有效容量。该方法通过归一化处理OCV-SOC曲线，增强了对电池老化和温度变化的适应性，实现了电池簇全寿命周期的能量状态精准表征。
技术优势
PCS与BMS深度融合，协同感知：突破了传统BMS无法在线测量内阻、PCS仅依赖SOC进行控制的局限，首次实现PCS主动注入脉动功率与BMS数据融合的协同感知机制，显著提升电池状态估计的准确性和实时性。 1）宽频脉动功率注入，精准辨识内阻：通过在PCS调制波中叠加不同频次谐波电压，实现对电池簇的多频阻抗谱在线测量，能够精确辨识欧姆内阻、极化电阻及电容等关键参数，为SOC和容量估算提供高精度基础。 2）高精度SOC与容量在线估计：结合实时内阻参数与扩展卡尔曼滤波算法，能够在充放电末端通过开路电压法和转移电荷法双重校验，精准估算电池簇的SOC和有效容量，克服了电芯参数变异导致的“木桶效应”。 3）模块化设计与灵活扩容：系统采用标准化功率模块，可通过星形、三角形或双星形并联等方式级联组合，单机容量理论可达百兆瓦级，适应不同电压等级和应用场景需求。 4）提升系统安全性与利用率：通过精准感知电池状态，实现电池簇间的能量均衡控制，防止局部过充过放，延长电池寿命，提升储能系统的整体安全性和经济性。
效果指标
随着新能源发电规模的持续扩大，高压大容量储能系统成为支撑电网稳定运行的关键技术。本发明提出的高压储能功率系统及其电池簇状态精准感知方法，解决了传统储能系统中电池参数不一致、状态感知不准、能量利用率低等核心痛点，具有广阔的产业化前景。 1）适应高压直挂储能发展趋势：本发明可直接应用于35kV及以上高压电网的无变压器直挂储能系统，契合未来百兆瓦级储能电站的建设需求，特别适用于新能源并网、电网调频调峰、黑启动等场景。 2）提升储能系统智能化水平：通过精准的电池状态感知与能量均衡控制，可大幅提升电池系统的全寿命周期管理能力，降低运维成本，提高储能电站的经济效益和安全性，是智能电网和能源互联网的重要组成部分。 3）模块化设计便于规模化生产与应用：系统采用标准化功率模块，便于工业化生产、运输、安装和维护，具备良好的可扩展性和适配性，可快速响应不同规模储能项目的定制化需求。 4）推动电池梯次利用与回收管理：精准的电池状态感知能力为退役电池的梯次利用提供了可靠的数据支撑，有助于构建完整的电池全生命周期产业链，推动绿色低碳循环经济发展。 5）市场需求广阔：随着“双碳”目标的推进，全球储能市场持续爆发式增长，具备高精度感知与高效控制能力的高压储能系统将成为市场主流，本发明的技术成果有望在电网侧、发电侧和用户侧储能项目中得到广泛应用，具有显著的经济和社会效益。