直流微电网储能功率分配：基于SOC均衡的动态策略与Simulink仿真

在直流微电网系统中，实现多台并联储能单元间的合理功率分配，对于延长系统整体寿命、提升运行稳定性至关重要。本文探讨一种基于储能单元SOC（State of Charge，荷电状态）均衡的动态功率分配策略，并通过Simulink仿真验证其有效性。

一、仿真场景搭建

为验证策略，搭建了一个简化的直流微电网仿真模型：

• 主电源：采用1kW光伏电池模拟直流微电网的发电单元。
• 储能单元：两台1kW的储能单元（如蓄电池）并联接入直流母线。
• 初始状态：设定两台储能单元的初始SOC分别为80%和60%，系统初始运行于放电模式。
• 工况切换：在3秒时将系统切换为充电模式，在6秒时再次切换回放电模式，并持续运行至两台储能单元的SOC达到均衡。

该场景的核心目标是：无论在充电还是放电状态下，系统总电流都能根据各储能单元的实时SOC进行动态、合理的分配，最终实现SOC的均衡。

二、核心分配算法解析

功率分配的核心在于控制器中的电流分配算法。其基本思想是：在放电时，SOC较高的单元承担更多电流；在充电时，SOC较低的单元吸收更多电流，以此缩小SOC差异。

以下为该策略的核心伪代码逻辑：

function [I1, I2] = current_alloc(soc1, soc2, I_total, mode)
    % 计算SOC绝对差值
    delta_soc = abs(soc1 - soc2);
    % 引入sigmoid函数作为动态调节系数，差异越大调节作用越强
    k = 1 / (1 + exp(-delta_soc * 10));

    if mode == “放电”
        % 放电分配：SOC占比高的单元输出更多电流
        I1 = I_total * (soc1 / (soc1 + soc2)) * (1 + k);
        I2 = I_total - I1;
    else % “充电”
        % 充电分配：(1-SOC)占比高的单元吸收更多电流
        I1 = I_total * ((1 - soc1) / (2 - soc1 - soc2)) * (1 + k);
        I2 = I_total - I1;
    end
end

算法关键点：

1. 基础比例分配：基于SOC（放电）或（1-SOC）（充电）进行比例分配。
2. 动态强化系数 k：通过sigmoid函数将SOC差值映射为一个0~1之间的系数。当SOC差异显著时，k值增大，算法会强化分配倾向，让SOC高的放得更多（或SOC低的充得更多），从而加速均衡过程；当SOC接近时，k值趋近于0，分配趋于平缓，避免过度调节。这种设计融合了经典控制理论与自适应思想，是解决此类非线性均衡问题的常见思路，可参考算法/数据结构中关于优化算法的讨论。

三、仿真结果与分析

通过Simulink搭建仿真模型，可以直观地观察系统动态。下图展示了系统的整体仿真结构，其中光伏单元、带控制器的储能变流器及直流母线清晰可见。

图1：基于Simulink搭建的直流微电网仿真模型，包含光伏源、双储能单元及控制回路。

运行仿真后，关键波形如下所示：

1. 充放电电流分配波形

下图展示了两个储能单元的输出电流 IL1 和 IL2 随时间的变化。

图2：0-10秒内两台储能单元的电流变化。可以清晰看到在3秒和6秒的工况切换点，电流方向与分配比例发生了动态调整。

波形分析：

• 0-3秒（放电）：SOC为80%的单元(IL1)承担约0.7A电流，SOC为60%的单元(IL2)承担约0.3A，体现了“高SOC多放电”的原则。
• 3-6秒（充电）：电流瞬间反向。SOC较低的单元(IL2)如同“饿虎扑食”，吸收了约60%的总充电电流，符合“低SOC多充电”的策略。
• 6秒后（再次放电）：此时两单元SOC差值已缩小至约5%，电流分配比例接近55:45，趋于均衡。

2. SOC均衡过程波形

SOC的变化曲线直接反映了均衡策略的效果。

图3：两台储能单元的SOC变化曲线。初始差异为20%，经过充放电状态的动态调整，两条曲线最终收敛重合。

从SOC曲线可以观察到，在3秒切换到充电模式后，SOC较低的单元充电速度明显更快，使得两条曲线的差距迅速缩小。整个仿真周期结束时，两个储能单元的SOC达到一致，验证了分配策略的有效性。

四、实践思考与注意事项

1. 充放电效率差异：在实际系统中，电池的充放电效率通常不同。仿真中发现，充电阶段的SOC均衡速度往往快于放电阶段。在实际应用时，可能需要在算法中引入效率补偿系数，以更精确地匹配物理特性。
2. 通信延迟的影响：本策略依赖于中央控制器获取各单元的实时SOC。若通信延迟过大（例如超过200ms），控制器发出的指令将基于过时状态，可能导致系统振荡或不稳定。因此，在工程化部署时，需考虑采用本地观测器或预测算法进行延迟补偿，或设计更鲁棒的控制律。
3. 仿真工具的价值：利用Simulink等工具进行前期建模与仿真，能够以极低成本验证控制算法的可行性、观察系统动态响应并暴露潜在问题，是电力电子与能源系统开发中不可或缺的一环。