吕力行，陈少华，张小白，庞 涛，黄崇鑫

（1.浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂，浙江 杭州 311251；2.南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)，江苏 南京 211106；3.南京邮电大学自动化学院、人工智能学院，江苏 南京 210023）

传统调频资源在应对变化速度快、波动幅度大的负荷时存在自身局限，不利于电力系统调频品质进一步提升，因此亟需协调配置调节速度快、控制灵活的调频资源[1-2]。随着电化学储能技术的不断发展，电池储能从小容量分散式应用逐渐向大容量规模化接入发展。储能系统通过控制电池充放电来满足电网调频需求[3]。与水电机组、火电机组等传统调频电源相比，规模化电池储能系统具有调节速度快、调频指令跟踪精确、功率双向调节等优势，在调频领域具有巨大的应用潜力[4]。

针对规模化电池储能参与电网二次调频问题，国内外已开展了一系列研究工作。文献[5]针对模型参数不确定性及通信延时问题提出了两层模型预测控制方法，用于控制分布式电池储能系统参与电力系统二次调频；文献[6]针对电网故障情况下的功率平衡需求，推导了用于大电网调控的规模化电池储能调频的控制模型，并基于响应曲线法优化PI控制器参数；文献[7]基于Logistic回归函数构建了储能自适应调频和储能自恢复2种工况的出力控制规律，用于解决系统调频需求和储能恢复需求间的协调配合问题；文献[8]结合系统频率偏差大小和储能SOC，基于模糊控制方法平滑储能系统出力；……