考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻控制策略
作者：曹鈺1, 姜彤1, 劉熾1, 楊勇2, 劉文飛2, 劉文穎1
單位：1. 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室（華北電力大學）；2. 國網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學研究院
引用： 曹鈺, 姜彤, 劉熾, 等. 考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻控制策略[J]. 儲能科學與技術, 2023, 12(10): 3120-3130.
本文亮點：1.基于頻率特征與模糊控制，提出儲能參與一次調頻控制模式自適應調節(jié)方法，避免基于閾值切換導致的儲能功率突變；2.基于儲能電池的狀態(tài)，提出儲能參與一次調頻的功率分配方法，提高各儲能單元電池SOH的一致性，增加儲能電站的整體使用壽命。
DOI：10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0281
摘 要 針對新能源富集電力系統(tǒng)頻率波動的問題和儲能電站內部鋰電池狀態(tài)不一致的問題，本文首先分析了儲能電站參與電力系統(tǒng)一次調頻的控制模型；隨后，研究了電化學儲能針對不同頻率變化特征的虛擬下垂控制模式和虛擬慣性控制模式；接著，基于頻率特征和模糊控制，提出了儲能控制模式自適應調節(jié)方法；為了抑制各儲能單元電池健康狀態(tài)(state of health，SOH)的差異化，本文通過SOH的大小對儲能單元進行分組，而后基于各電池組荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)及SOH提出了儲能參與一次調頻的出力分配方法；基于此，提出了考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制策略；最后，在階躍負荷擾動和連續(xù)負荷擾動工況下，搭建系統(tǒng)模型，進行考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制策略的有效性仿真驗證。結果表明，本文所提控制策略在一次調頻效果方面優(yōu)于傳統(tǒng)的控制策略，在電池組狀態(tài)方面，本文所提策略可以減小SOH較差的儲能單元的動作深度，提高各儲能單元電池SOH的一致性，增加儲能電站電池的整體使用壽命。
關鍵詞 儲能電池；一次調頻；功率分配；荷電狀態(tài)
在“雙碳”目標的背景下，我國新能源發(fā)電再度進入發(fā)展快車道，大量新能源并網(wǎng)嚴重影響了電力系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性。電池儲能系統(tǒng)(battery energy storage system，BESS)由于具有響應速度快、調節(jié)精度高、可雙向調節(jié)的特點，很好地契合了新能源滲透率不斷增高的新型電力系統(tǒng)的頻率調節(jié)需求。
目前，電化學儲能參與一次調頻主要采用虛擬慣性控制和虛擬下垂控制，二者分別對應頻率變化率和頻率偏差值敏感，前者可以快速支撐系統(tǒng)頻率，后者可以有效減少頻率變化量。設定臨界值切換兩種控制模式，可以發(fā)揮二者的控制優(yōu)勢，但兩種控制模式切換時可能會造成儲能出力的躍變，導致頻率波動。同時，基于固定閾值設置的切換臨界值難以適應不同情況下的頻率波動。文獻[3]和文獻[4]提出基于頻率最大偏差值的切換臨界值設定方法，但未考慮切換時的頻率波動。文獻[5]以頻率變化率的正負為切換判據(jù)，配合死區(qū)，可以減少控制的切換次數(shù)，進而減少了功率躍動。文獻[6]提出了考慮頻率偏差及變化率的自適應控制方法，實現(xiàn)了兩種控制模式的自適應組合，但未考慮頻率恢復階段虛擬慣性控制對頻率恢復的阻礙作用。
大規(guī)模BESS通常由多個儲能單元構成。隨著儲能電站投入使用時間的增加，各個儲能單元電池的健康狀態(tài)(state of health，SOH)逐漸產(chǎn)生差異，相同批次型號的鋰電池SOH極差可達到25%。各儲能單元SOH的差異將導致儲能電池整體的性能大幅度衰減。SOH的差異還會帶來電池荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)的不一致，部分單體電池會偏離平均SOC，呈現(xiàn)“掃帚”效應，降低儲能電站的可用充放電容量，進一步加劇各儲能單元電池SOH的差異，最終導致儲能系統(tǒng)的容量及預期壽命嚴重降低。在儲能電站進行有功調節(jié)時，針對電池狀態(tài)的功率分配將有效緩解各個儲能單元SOC及SOH的不一致性。文獻[9]通過可變區(qū)間窗的方法，均衡電池組的SOC，但未考慮電池組的SOH。文獻[10]根據(jù)電池狀態(tài)確定了電池組的動作順序，并根據(jù)SOH修正儲能虛擬下垂控制系數(shù)。文獻[11]利用自適應變異粒子群優(yōu)化算法，提出了考慮儲能單元SOH和SOC一致性的BESS功率分配策略，但由于算法較復雜，難以應用在一次調頻時間尺度上的功率分配。綜上，各學者對于電化學儲能參與一次調頻的兩種控制模式平滑調節(jié)研究不夠深入，對于儲能參與調頻時，各儲能單元的SOH及SOC不均衡的問題關注較少。
本文主要研究了采用鋰離子電池的儲能電站參與一次調頻的控制策略，首先分析了儲能電站參與系統(tǒng)一次調頻的控制模型；其次，基于頻率特征采用模糊控制方法，提出了儲能控制模式自適應調節(jié)方法；再次，通過SOH對儲能單元進行分組，基于各電池組SOC及SOH提出了儲能單元出力分配方法；基于此，提出了考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制策略；最后，通過仿真試驗驗證了所提策略的有效性和可行性。
1 儲能電站參與系統(tǒng)一次調頻的控制模型
儲能電站主要通過電池向電網(wǎng)輸出或吸收功率來達到對電網(wǎng)頻率調整的目的。圖1為儲能電站并網(wǎng)示意圖。
圖1 儲能電站并網(wǎng)示意圖
由圖1可知，儲能電站的電池系統(tǒng)往往由多組儲能單元共同構成，各儲能單元通過儲能變流器(power convert system，PCS)及變壓器接入電網(wǎng)。當系統(tǒng)中負荷和新能源機組出力發(fā)生波動時，儲能電站會和電網(wǎng)內的傳統(tǒng)機組共同參與一次調頻，進而將系統(tǒng)頻率調整至一個穩(wěn)定的值，儲能電站參與系統(tǒng)一次調頻的模型如圖2所示。
圖2 電化學儲能參與系統(tǒng)一次調頻動態(tài)模型
圖2中，H和D分別為系統(tǒng)的慣性常數(shù)和阻尼系數(shù)；ΔPL(s)為系統(tǒng)內風、光波動和負荷變化造成的綜合功率擾動；ΔPg(s)、ΔPb(s)分別是傳統(tǒng)機組及電化學儲能電站的有功出力變化量；Kg為傳統(tǒng)機組的功率調節(jié)系數(shù)；TCH為汽輪機時間常數(shù)；TRH為再熱器時間常數(shù)；FRH為再熱器增益；TG為調速器時間常數(shù)；Gbess(s)為儲能電站的調頻傳遞函數(shù)；Δf(s)是系統(tǒng)的頻率偏差。為了發(fā)揮儲能電站快速響應的優(yōu)勢，增加儲能電站參與一次調頻的調節(jié)精度，設置儲能電站調頻死區(qū)閾值小于傳統(tǒng)機組調頻死區(qū)閾值。當Δf(s)超出儲能電站調頻死區(qū)時，儲能電站根據(jù)Gbess(s)輸出功率參與系統(tǒng)調頻；當Δf(s)超出傳統(tǒng)機組調頻死區(qū)時，傳統(tǒng)機組通過調速器改變汽輪機的輸出功率參與調頻，進而減少系統(tǒng)頻率偏差。
當頻率變化在死區(qū)范圍外且各機組處于出力限幅內時，根據(jù)圖2可以得到與頻率變化量相關的方程組：
儲能電站主要采用虛擬下垂控制和虛擬慣性控制參與系統(tǒng)調頻，其傳遞函數(shù)為：
式中，Gbess1(s)、Gbess2(s)分別為虛擬下垂控制和虛擬慣性控制下儲能電站的傳遞函數(shù)；Tb為儲能電站的時間常數(shù)；Kb、Mb分別為虛擬下垂和虛擬慣性的功率調節(jié)系數(shù)。
根據(jù)式(2)可以看出，虛擬下垂控制主要是抑制系統(tǒng)的頻率偏差，而虛擬慣性控制主要是針對系統(tǒng)的頻率變化率進行控制，可以抑制頻率的變化。兩種策略對于頻率的控制效果各有優(yōu)劣，Gbess(s)中需要設計控制器針對頻率特性進行控制模式的自適應調節(jié)。同時，Gbess(s)還需要綜合各儲能單元的電池健康狀態(tài)及荷電狀態(tài)對儲能電站的輸出功率進行合理分配。
2 儲能電站參與系統(tǒng)一次調頻的控制方法
2.1 基于頻率特征與模糊控制的儲能控制模式自適應調節(jié)方法
當電網(wǎng)負荷增加或新能源機組出力減少時，系統(tǒng)頻率會出現(xiàn)波動，系統(tǒng)內具有調頻能力的機組會參與一次調頻，圖3為一次調頻頻率特性曲線。
圖3 一次調頻頻率特性曲線
根據(jù)圖3可以看出，系統(tǒng)主要經(jīng)過t0～t1時間段的頻率下降階段和t1～ts時間段的頻率恢復階段。
在頻率下降階段，|dΔf/dt|在t0時刻達到最大，隨后逐漸減小，直到t1時刻降為0，在此期間，Δf不斷下降，在t1時刻達到-Δfmax。在頻率下降階段的初期，|Δf|很小，而|dΔf/dt|很大，此時儲能電站應主要采用虛擬慣性控制抑制頻率變化；在頻率下降階段的后期，系統(tǒng)|Δf|很大，而|dΔf/dt|很小，此時儲能電站應主要采用虛擬下垂控制減小Δfmax。
在頻率恢復階段，Δf在t1時刻達到谷值，隨后頻率逐漸恢復，直到ts時刻穩(wěn)定；dΔf/dt先上升后下降，在ts時刻穩(wěn)定為0。在頻率恢復階段，儲能電站應主要采用虛擬下垂控制助力頻率恢復；由于在此期間，dΔf/dt為非負數(shù)，此時儲能電站可采用“虛擬負慣性”控制加速頻率的恢復。
根據(jù)頻率在下降階段和恢復階段的不同特點，儲能電站需要同時利用虛擬下垂控制和虛擬慣性控制的優(yōu)勢調節(jié)頻率，為了避免兩種控制切換造成儲能電站出力的突變，本文采用模糊控制的方法調節(jié)兩種控制模式的出力占比，綜合兩種控制模式同時進行一次調頻。
模糊控制不依賴于控制對象的數(shù)學模型，可以模仿推理與決策過程對非線性系統(tǒng)進行智能控制，其控制方法主要包括模糊化、建立規(guī)則庫、進行模糊推理和去模糊化。
首先進行問題的模糊化：設置模糊控制器輸入系統(tǒng)頻率變化量和頻率變化率，輸出量為虛擬下垂控制占比系數(shù)α和虛擬慣性控制占比系數(shù)β。根據(jù)電力系統(tǒng)正常運行條件下頻率偏差限值的要求和高占比新能源電力系統(tǒng)的動態(tài)頻率約束，設置輸入量頻率變化量和頻率變化率的論域分別為[-0.5,0.5]和[-1,1]。設置輸出量α和β的論域分別為[0,1]和[-0.5,1]，利用三角形函數(shù)確定輸入與輸出直接的隸屬度。輸入變量劃分為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}7個等級，分別表示輸入變量的負向偏大(NB)、負向偏中(NM)、負向偏小(NS)、零(Z)、正向偏小(PS)、正向偏中(PM)、正向偏大(PB)狀態(tài)；輸出變量劃分為{NM,NS,Z,S,M,L,VL}7個等級，分別表示輸出變量的負向偏中(NM)、負向偏小(NS)、零(Z)、小(S)、中(M)、大(L)、非常大(VL)狀態(tài)。
其次，建立規(guī)則庫進行模糊推理，按照以下原則進行設置：
（1）當系統(tǒng)|Δf|很小，而|dΔf/dt|很大時，模糊控制虛擬下垂控制系數(shù)取小值，虛擬慣性控制系數(shù)取大值；
（2）當|Δf|很大，而|dΔf/dt|很小時，模糊控制虛擬下垂控制系數(shù)取大值，虛擬慣性控制系數(shù)取小值；
（3）當Δf和dΔf/dt不同號時，模糊控制虛擬慣性控制系數(shù)取負值，助力頻率恢復。
根據(jù)上述原則進行設置后的規(guī)則如表1和表2所示。最后，利用重心法對控制量進行去模糊化，得到如下的模糊控制對應曲面，如圖4所示。
表1 虛擬下垂控制占比系數(shù)α模糊規(guī)則表
表2 虛擬慣性控制占比系數(shù)β模糊規(guī)則表
圖4 模糊控制對應曲面圖
結合式(2)可以設置儲能電站輸出的有功功率變化量為：
式中，ΔPbess1為儲能電站虛擬下垂出力；ΔPbess2為儲能電站虛擬慣性出力。
2.2 基于儲能單元SOH及SOC的出力分配方法
根據(jù)式(3)可以得到儲能電站參與一次調頻的出力，本節(jié)將結合儲能電站儲能單元的SOC及SOH對各儲能單元的輸出功率進行分配。已知SOH滿足下式：
式中，Qaged為鋰電池在當前狀態(tài)下的最大容量；Qnew為未投入使用的新電池的額定容量。投入使用的鋰電池SOH在80%～100%之間，且SOH與鋰離子電池的放電深度強相關。
由于儲能單元電池的SOH無法直接測得，且電池容量衰退主要受循環(huán)次數(shù)的影響，故可每24 h采用基于數(shù)據(jù)驅動的方法對各儲能單元電池的SOH進行在線估計。接下來，對儲能電站內儲能單元的SOH進行排序，按照SOH從低到高分為電池組Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 4組：其中，Ⅰ組內電池SOH最差，Ⅳ組內電池SOH最好。為保證儲能電站電池系統(tǒng)整體的壽命及健康狀態(tài)，本文設置SOH差的電池組Ⅰ少動、淺動，電池組Ⅳ多動、深動。每個電池組的輸出功率為：
式中，Pb(i)為第i組電池組的出力；μi為第i組電池組的出力系數(shù)；f(SOHi，SOCi)為第i組電池組的SOH和SOC相關的函數(shù)；Pb為儲能電站的輸出功率，滿足圖片。
設置電池組i的輸出功率占比系數(shù)為Rb(i)，則有：
各儲能單元的功率分配主要在于f(SOHi,SOCi)的設計，為保證儲能參與系統(tǒng)頻率調節(jié)的響應速度，f(SOHi,SOCi)應具有能夠快速運算的特性。
首先，對各電池組的功率根據(jù)SOH進行分配。參照式(4)，按照健康狀態(tài)好的電池組多動、深動，健康狀態(tài)差的電池組少動、淺動的原則設置，設置輸出功率占比系數(shù)與各電池組的SOH呈正相關。由于各電池組SOH間數(shù)值差異的數(shù)量級較小，為保證SOH越好的電池組分配功率越多，SOH越差的電池組分配功率越少，結合各電池組的序號，設置功率占比系數(shù)：
若只按照式(7)的占比對儲能電站的功率進行分配會導致各電池組的SOC差異明顯增大，極易導致健康狀態(tài)好的電池組動作深度過深，為了改善這一現(xiàn)象，接下來本文基于各電池組的SOC對式(7)進行修正。
假設儲能電站處于充電狀態(tài)，同時考慮SOH及SOC的一致性，令
式中，η為與SOC相關的分配系數(shù)，其為非負數(shù)，η的大小決定了各電池組SOC趨于一致的速度。
根據(jù)上面的推導，各量滿足如下關系：
式中，Pbmax為儲能電站的功率上限值。
將式(9)進行變換可以得到：
式中，f(SOHb,SOCb)為電池儲能電站電池組充電功率平均分配系數(shù)。
由于：
所以存在：
可知：
為保證各電池組SOC的偏差不過大，η取值為：
由此，第i個電池組的充電功率為：
同理，在放電狀態(tài)下，第i個電池組的放電功率為：
2.3 考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制策略
綜合基于頻率特征的儲能控制模式自適應調節(jié)和電池組SOH及SOC的出力分配策略，考慮到電池儲能的容量限制及出力深度限制，得到考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制框圖如圖5所示。
圖5 考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制框圖
為了防止在某些儲能電池組健康狀態(tài)極差較大的情況下，健康狀態(tài)好的電池組可能會出現(xiàn)的SOC越限的問題，設置基于SOC的功率分配死區(qū)和功率分配限制區(qū)域如圖6所示。
圖6 電池組功率分配區(qū)域
參照圖6，當電池組處于[0，SOCmin]范圍時，電池組不參與放電功率分配，當電池組處于[SOCmax，1]范圍時，電池組不參與充電功率分配。當電池組處于(SOCmin，SOClow)范圍時，令式(16)中分子的i=0，限制其放電功率分配，同理，當電池組處于(SOChigh，SOCmax)范圍時，令式(15)中分子的i=0，限制其充電功率分配。考慮到有些儲能電池可能存在溫度過高/過低現(xiàn)象，或出現(xiàn)電池故障的特殊情況，本文在儲能電站參與調頻的功率分配前加入溫度監(jiān)測及故障監(jiān)測環(huán)節(jié)。當電池溫度高于工作高溫閾值Tmax或低于低溫閾值Tmin時，禁止此電池參與功率分配，當監(jiān)測到某儲能電池發(fā)生故障時，閉鎖該電池的充放電功能。本文設定Tmax和Tmin分別為40 ℃和0 ℃。
綜上，考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制流程如圖7所示。
圖7 考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制流程圖
3 算例分析
為了驗證本文所提控制策略的可靠性和有效性，本文在MATLAB/Simulink平臺上搭建仿真模型，其中，傳統(tǒng)發(fā)電機組配置額定容量550 MW，系統(tǒng)的額定頻率為50 Hz，系統(tǒng)內配有功率為60 MW的電池儲能系統(tǒng)，為方便分析儲能電站各電池組SOC的變化過程，設置儲能電站容量為15 MWh，設置儲能電站調頻死區(qū)為60%的常規(guī)機組調頻死區(qū)，提高儲能參與一次調頻的調節(jié)精度，仿真模型的具體參數(shù)如表3所示。
表3 仿真模型參數(shù)
仿真主要采用階躍擾動和連續(xù)負荷擾動的工況來模擬新能源出力波動帶來的頻率波動。在頻率調節(jié)效果方面，主要對比分析以下4種情況：①儲能采取本文所提控制策略；②儲能采用虛擬慣性控制和虛擬下垂控制直接切換控制；③儲能僅采用下垂控制；④無儲能參與調頻。在儲能電池的狀態(tài)方面，本文將各電池組在本文控制策略和功率平均分配時電池的狀態(tài)及循環(huán)區(qū)間進行了對比。儲能電站各電池組的SOH和初始SOC如表4所示，電池整體的SOH為0.9，SOC為0.6，取各電池組SOH分別為(0.9±0.02)和(0.9±0.04)。為了對比相同SOC下SOH對于功率分配的影響，電池組Ⅰ和電池組Ⅳ初始SOC相同，電池組Ⅱ和電池組Ⅲ初始SOC相同。
表4 儲能電站各電池組的初始狀態(tài)
3.1 階躍負荷擾動工況
仿真系統(tǒng)設定在1 s時產(chǎn)生95 MW的階躍負荷，主要以頻率最大偏差值Δfmax、頻率偏差峰值到達時間tm和穩(wěn)態(tài)頻率偏差值Δfs作為頻率調節(jié)的評價指標。同時，關注儲能單元的SOC及其循環(huán)區(qū)間。仿真的頻率變化率曲線和儲能電站的出力曲線如圖8和圖9所示。儲能電站的頻率調節(jié)指標數(shù)值如表5所示。
圖8 頻率偏差對比曲線
圖9 儲能出力對比曲線
表5 階躍負荷下儲能電站的頻率調節(jié)指標
由圖8、圖9及表5可知，在頻率下降初期，本文控制策略的儲能出力能夠根據(jù)頻率特征快速響應，于1.4 s達到出力峰值，并在后續(xù)過程中無明顯功率躍變。同時，本文策略下頻率調節(jié)指標較其他策略更好，頻率偏差到達峰值的時間最短，頻率偏差控制在±0.5 Hz以內。可見，本文策略對于階躍負荷擾動的響應速度快，頻率偏差絕對值小。進行本文功率分配策略和平均功率分配的SOC變化如圖10所示，其電池狀態(tài)具體數(shù)值對比如表6所示。
圖10 階躍負荷下儲能電站各電池組SOC變化曲線
表6 階躍負荷下參與調頻前后的儲能電池組狀態(tài)
由圖10和表6可知，在階躍負荷擾動下，各電池組循環(huán)期間上限為SOC初始值，在本文的分配策略下，SOH較差的電池組，動作幅度和深度更小，SOH好的電池組動作幅度更大，有助于保持儲能電站電池SOH的一致性，增加其預期壽命。
3.2 連續(xù)負荷擾動工況
接下來設置連續(xù)負荷擾動，驗證所提控制策略的有效性，本文設置20 min的負荷擾動如圖11所示，其中負荷波動最大值為90 MW。本文主要以頻率偏差峰谷差值fptov、頻率偏差均方根Δfrms來判斷調頻效果。仿真的頻率變化率曲線和儲能電站的出力曲線如圖12和圖13所示。儲能電站的頻率調節(jié)指標數(shù)值如表7所示。
圖11 連續(xù)負荷波動
圖12 頻率變化曲線
圖13 儲能電站出力變化曲線
表7 連續(xù)負荷下儲能電站的頻率調節(jié)指標
由頻率變化曲線及頻率調節(jié)指標可以看出，在本文所提控制策略下，頻率波動范圍更小，且頻率偏離均值程度更小。儲能電站參與一次調頻，進行本文功率分配策略和平均功率分配的SOC變化如圖14所示，其狀態(tài)具體數(shù)值對比如表8所示。
圖14 連續(xù)負荷擾動下儲能電站各電池組SOC變化曲線
表8 連續(xù)負荷擾動下參與調頻前后的儲能電池組狀態(tài)
由此可知，在此連續(xù)負荷擾動下，儲能電站放電出力總體上多于充電出力，調頻過程中各電池組SOC最大值等于初始SOC。本文策略下，SOH好且SOC較高的電池組循環(huán)區(qū)間更大，而SOH差且SOC較低的電池組循環(huán)區(qū)間較小，有助于減緩其電池組健康狀態(tài)的衰減速度，提高整體儲能系統(tǒng)的運行壽命。
4 結論
針對新能源富集電力系統(tǒng)頻率波動的問題，本文基于頻率特征和模糊控制，提出了儲能控制模式自適應調節(jié)方法；針對儲能電站內部鋰電池狀態(tài)不一致問題，本文通過SOH對儲能單元進行分組，基于各電池組SOC及SOH提出了儲能單元出力分配方法。綜合上述方法，提出了考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制策略。最后，在階躍負荷和連續(xù)負荷擾動工況下，搭建系統(tǒng)模型進行仿真，驗證了考慮頻率特性及儲能電池狀態(tài)的電化學儲能參與一次調頻綜合控制策略的有效性和可行性。得到以下結論：
（1）在一次調頻控制效果方面，在階躍負荷擾動下，本文控制策略較虛擬下垂與虛擬慣性直接切換控制策略，最大頻率偏差減少0.048 Hz，頻率恢復時間減少0.344 s，在連續(xù)負荷擾動下，本文所提策略較虛擬下垂與虛擬慣性直接切換控制，頻率偏差峰谷差值減少0.111 Hz，采用本文控制策略可以更好地基于頻率的特征調整儲能出力，減少頻率偏差和頻率變化率，減少頻率恢復時間。
（2）在各電池組的狀態(tài)方面，在本文算例中的20 min連續(xù)負荷擾動下，具有相同初始SOC時，SOH低的電池組比SOH高的電池組少放電2.38%(SOC)，循環(huán)區(qū)間更小，本文所提策略可以在儲能電站調頻時，有效減小健康狀態(tài)差的儲能電站的動作深度，提高儲能電站內儲能單元電池狀態(tài)的一致性，提高儲能電站電池的使用壽命。
