CN104218600A - 一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，包括以下步骤：构建储能电池模型，并确定储能电池的输出电压V_dc(t)和电流I_dc(t)；将电网频率f及风电与光伏的有功功率之和P_PV+wind输入到并网控制系统模型，得到其输出功率目标值P_ref；将V_dc(t)、I_dc(t)和P_ref输入到换流器及其控制系统，得到交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q。本发明提供的方法使得从机电暂态过程到中长期的动态过程具有连续性，满足了电力系统机电暂态及中长期动态的多时间尺度仿真要求。

Description

一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法

技术领域

本发明涉及一种构建方法，具体涉及一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法。

背景技术

全过程动态仿真程序可以对储能系统的机电暂态和中长期动态具有很好的仿真效果，在全过程动态仿真程序中对电池储能系统进行详细建模，既可以反映其对机电暂态过程的影响，又能反映其对中长期过程的影响，建模工作具有十分重要的意义。

近年我国电力系统建设正处于快速发展阶段，由于能源紧缺新型能源如光伏、风电也得到了迅猛发展，由于新能源发电具有波动特性，所以光伏、风力发电等间歇式电源并网容量不断增加，对电力系统运行的影响逐日增大，新能源大规模集中并网对电网的规划、运行都将提出新的挑战。为平抑新能源的功率波动，储能技术受到了越来越多的重视。

与光伏、风电等新能源相关的储能技术的研究发展和应用，对电力系统仿真提出了更高的要求。与储能密切相关的源网协调技术研究和分析需要使用中长期动态仿真工具。例如：系统调频/调峰策略和提高系统动态电压稳定性等问题的研究。电池储能系统具有多时间尺度特性。然而现有的储能系统建模方法中，都是对电池储能系统的机电暂态和中长期动态分别建模分析，无法全面考虑并网后的特性，因此需要建立能够精确反映电池储能系统多时间尺度运行特性的模型。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，使得从机电暂态过程到中长期的动态过程具有连续性，满足了电力系统机电暂态及中长期动态的多时间尺度仿真要求。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

本发明提供一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：构建储能电池模型，并确定储能电池的输出电压V_dc(t)和电流I_dc(t)；

步骤2：将电网频率f及风电与光伏的有功功率之和P_PV+wind输入到并网控制系统模型，得到其输出功率目标值P_ref；

步骤3：将V_dc(t)、I_dc(t)和P_ref输入到换流器及其控制系统，得到交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q。

所述步骤1的储能电池模型中，单体储能电池在t时刻的输出电压V_dc′(t)表示为：

V_dc′(t)＝V₀-K_ET(1-SOC(t))

其中，V₀为电池荷电状态为1时的开路电压；K_E为经验系数，随单体储能电池规格不同而不同；T为单体储能电池的绝对温度，且T＝273+θ，θ是单体储能电池的温度；SOC(t)为t时刻单体储能电池的荷电状态，其表示为：

$\mathrm{SOC}\left(t\right)=\mathrm{SOC}(t-\mathrm{\Δt})+\mathrm{\η}\underset{t-\mathrm{\Δt}}{\overset{t}{\∫}}P(t-\mathrm{\Δt})\mathrm{dt}/S_{\mathrm{MWh}}$

其中，SOC(t-Δt)为t-Δt时刻单体储能电池的荷电状态；P(t)为t时刻单体储能电池输出功率；S_MWh为电池的安培容量，单位为MWh；η为增益系数，其表示为：

$\mathrm{\η}=\frac{k_T{k}_1}{k_l}$

其中，k_T为温度修正系数，k₁为单体储能电池的充放电效率，k_l为容量修正系数；

于是，储能电池在t时刻的输出电压V_dc(t)和电流I_dc(t)分别表示为：

V_dc(t)＝N_se×V_dc′(t)

$I_{\mathrm{dc}}\left(t\right)=\frac{V_{\mathrm{dc}}\left(t\right)}{R}$

其中，N_se为单体储能电池的串联个数；R为储能电池组的电阻，其表示为：

$R=\frac{N_{\mathrm{se}}\·R^{\′}}{N_{\mathrm{sh}}}$

其中，N_sh为单体储能电池的并联个数；R′为单体储能电池的电阻，其表示为：

$R^{\′}=R_0+\frac{R_1}{{\mathrm{SOC}}^k}$

其中，R₀为单体储能电池的等值欧姆电阻，R₁为单体储能电池在荷电状态为1下的等值极化电阻，k为荷电状态的次方系数，通过电池制造厂家提供的图表确定。

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2-1：确定功率平滑控制信号；

步骤2-2：确定附加频率控制信号；

步骤2-3：确定并网控制系统模型的输出功率目标值P_ref。

所述步骤2-1中，功率平滑控制信号用P_c表示，有：

$P_c=P_{\mathrm{PV}+\mathrm{wind}}*(\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_R}-1)$

其中，T_R为滤波时间。

所述步骤2-2中，附加频率控制信号用f_c表示，有：

f_c＝Kf₁

f₁＝f_ref-f

其中，K为功率/频率响应因子，一般取K＝P_max*0.2/Hz，P_max为电池储能系统的最大有功出力；f₁附加频率控制中的中间变量，其动作特性由死区决定，f为电力系统的频率，f_ref为频率参考值。

所述步骤2-3中，并网控制系统模型的输出功率目标值P_ref表示为：

$P_{\mathrm{ref}}=P_1*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_s}$

$P_1=P_{\mathrm{pc}}+(p_c+f_c)*\frac{1+{\mathrm{sT}}_1}{1+{\mathrm{sT}}_2}*(K_P+\frac{K_I}{s})$

其中，P₁为受死区制约中间变量，死区范围外其取值为0；T_S、T₁、T₂均为时间惯性常数，P_pc为功率计划曲线，K_P为比例环节常数；K_I为积分环节常数。

所述步骤3包括以下步骤：

步骤3-1：确定交流侧电流参考值d轴分量I_dref和q轴分量I_qref；

步骤3-2：通过I_dref和I_qref确定交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q。

所述步骤3-1中，交流侧电流参考值d轴分量I_dref和q轴分量I_qref分别表示为：

$I_{\mathrm{dref}}=\frac{P_{\mathrm{ref}}}{V_{\mathrm{dc}}*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{mA}}}}$

$I_{\mathrm{qref}}=(V_{\mathrm{ref}}-V_t*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{mB}}}+I_d{K}_d)*\frac{1+{\mathrm{sT}}_{B1}}{{1+\mathrm{sT}}_B}*(K_{\mathrm{PB}}+\frac{K_{\mathrm{IB}}}{s})*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{SB}}}$

其中，V_dc为储能电池的输出电压，T_mA、T_mB、T_B1、T_B、T_SB均为时间惯性常数，V_ref为交流侧电压参考值，V_t为电网侧交流电压，K_d和K_PB为比例环节放大倍数，K_IB为积分环节常数；

所述步骤3-2中，交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q分别表示为：

$I_d=\frac{1}{R+\mathrm{Ls}}(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})(I_{\mathrm{dref}}-I_d)$

$I_q=\frac{1}{R+\mathrm{Ls}}(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})(I_{\mathrm{qref}}-I_q)$

整理可得：

$I_d=\frac{(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})I_{\mathrm{dref}}}{R+\mathrm{Ls}+K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s}}$

$I_q=\frac{(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})I_{\mathrm{qref}}}{R+\mathrm{Ls}+K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s}}$

其中，K_ip比例环节放大倍数，K_iI为积分环节常数，R连接电阻，L为连接电抗。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明全面地考虑了储能电池的荷电状态在充放电过程中的缓慢变化，换流器及其控制系统和并网控制系统的特点，其中储能电池模型的建立，能够准确模拟电池完整充放电特性过程。并网控制策略模型中，平滑控制输出功率以长时间波动为主，而附加频率控制具有秒级的响应速度，因此并网控制模型的建立使得该模型可以对电池储能系统的并网多时间尺度特性进行分析，能够精确反映电池储能系统多时间尺度运行特性。实现了在中长期过程中的机电暂态过程的仿真。在逆变器的控制系统中，通过前馈解耦得到了以外环电流参考值为输入的内环电流控制器，可以方便的对d轴和q轴的电流进行控制。电流限幅模型的加入使得总电流不超过最大的限定值。通过对机电暂态模型和中长期模型的构建，解决了对电池储能系统的机电暂态和中长期动态分别建模无法全面考虑并网后的特性问题。

附图说明

图1为本发明实施例中电池储能系统多时间尺度模型总结构图；

图2为本发明实施例中储能电池模型的等效电路图；

图3为本发明实施例中储能电池组的简化等效电路图；

图4为本发明实施例中换流器及内环控制简化模型框图；

图5为本发明实施例中换流器外环有功控制模型框图；

图6为本发明实施例中换流器外环无功控制模型框图；

图7为本发明实施例中并网控制系统模型框图；

图8为本发明实施例中功率平滑控制模型框图；

图9为本发明实施例中附加频率控制模型框图；

图10为本发明实施例中以有功控制为优先级的并网电流限制模型框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明提出了多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法中，该电池储能系统模型可以模拟在放电过程中荷电状态的缓慢变化以及化学电池直流侧电压电流的变化；同时，建立了并网控制系统模型，实现了平滑控制和附加频率控制，根据不同的应用场景采用不同的控制方式或混合控制方式，使得该模型可以对电池储能系统的并网多时间尺度特性进行分析。其中，储能电池电路部分具有机电暂态特性，荷电状态是个缓慢变化过程，具有中长期动态特性；换流器及其控制系统响应速度快，时间常数较短，具有毫秒、秒级响应速度；并网控制策略部分一般考虑大时间尺度的平抑功率控制以及快速响应的附加频率控制，具有多时间尺度特性，对机电暂态和中长期动态都有影响。本发明构建的模型使得从机电暂态过程到中长期的动态过程具有连续性，满足了电力系统机电暂态及中长期动态的多时间尺度仿真要求。

如图1，本发明提供一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：构建储能电池模型，并确定储能电池的输出电压V_dc(t)和电流I_dc(t)；

步骤2：将电网频率f及风电与光伏的有功功率之和P_PV+wind输入到并网控制系统模型，得到其输出功率目标值P_ref；

步骤3：将V_dc(t)、I_dc(t)和P_ref输入到换流器及其控制系统，得到交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q。

如图2和图3，换流器通过快速有效的调节电池的电压，以达到输出功率的目的，单体储能电池在t时刻的输出电压V_dc′(t)为电池某个运行状态时的电池电势，与温度和荷电状态(State of Charge，SOC)有关，接近静置电压，于是可将单体储能电池在t时刻的输出电压V_dc′(t)表示为：

V_dc′(t)＝V₀-K_ET(1-SOC(t))

其中，V₀为电池荷电状态为1时的开路电压；K_E为经验系数，随单体储能电池规格不同而不同；T为单体储能电池的绝对温度，且T＝273+θ，θ是单体储能电池的温度；SOC(t)为t时刻单体储能电池的荷电状态；

目前SOC常用的估计方法有安时计量法、开路电压法、神经网络法和Kalman滤波方法等。考虑到电池的温度修正、充放电效率以及电池寿命，可将荷电状态转换为功率输出的函数：于是SOC(t)表示为：

$\mathrm{SOC}\left(t\right)=\mathrm{SOC}(t-\mathrm{\Δt})+\mathrm{\η}\underset{t-\mathrm{\Δt}}{\overset{t}{\∫}}P(t-\mathrm{\Δt})\mathrm{dt}/S_{\mathrm{MWh}}$

其中，SOC(t-Δt)为t-Δt时刻单体储能电池的荷电状态；P(t)为t时刻单体储能电池输出功率；S_MWh为电池的安培容量，单位为MWh；η为增益系数，其表示为：

$\mathrm{\η}=\frac{k_T{k}_1}{k_l}$

其中，k_T为温度修正系数，当温度较高时，电池的容量变小，相同电流消耗的容量变大，温度修正系数增大；k₁为单体储能电池的充放电效率，与充放电电流相关；蓄电池经历一次充放电称为一个充放电周期，在一定的放电制度下，电池容量降至某一规定值之前，电池所经历的循环次数，称为二次电池的循环寿命，k_l为容量修正系数。

于是，当选择型号、性能一致的单体储能电池成储能电池组时，储能电池在t时刻的输出电压V_dc(t)和电流I_dc(t)分别表示为：

V_dc(t)＝N_se×V_dc′(t)

$I_{\mathrm{dc}}\left(t\right)=\frac{V_{\mathrm{dc}}\left(t\right)}{R}$

其中，N_se为单体储能电池的串联个数；R为储能电池组的电阻，其表示为：

$R=\frac{N_{\mathrm{se}}\·R^{\′}}{N_{\mathrm{sh}}}$

其中，N_sh为单体储能电池的并联个数；R′为单体储能电池的电阻，其表示为：

$R^{\′}=R_0+\frac{R_1}{{\mathrm{SOC}}^k}$

其中，R₀为单体储能电池的等值欧姆电阻，R₁为单体储能电池在荷电状态为1下的等值极化电阻，k为荷电状态的次方系数，通过电池制造厂家提供的图表确定。

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2-1：确定功率平滑控制信号；

如图8，滤波时间T_R与新能源输出功率波动频率等因素相关，风电输出功率波动剧烈，高频的功率波动所占比例较高，因此滤波时间常数通常要取较小值；光伏输出功率波动缓慢，中、低频功率波动所占的比例较高，因此滤波时间常数通常取较大值，滤波时间常数一般取60s。功率平滑控制信号用P_c表示，有：

$P_c=P_{\mathrm{PV}+\mathrm{wind}}*(\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_R}-1)$

步骤2-2：确定附加频率控制信号；

如图9，为了实现对电网频率扰动的响应功能，并网控制器增加了附加频率控制环节，以达到对电池储能系统频率响应进行模拟的目的。图9为附加频率控制模型，它以系统频率为输入信号，通过设置功率/频率响应因子K得到附加控制的储能系统的出力目标值，从而实现储能电站对频率的一次调整。该控制可以实现储能电站的一次调频功能，提高了系统的暂态稳定性。为了避免由于附加频率控制的快速响应，电池出现频繁浅充浅放的现象而影响电池寿命，该策略带有类似常规机组调速器的死区环节ε。通过合理地设置死区范围，保证储能系统既能对系统的大扰动产生响应又能兼顾避免频繁动作损坏电池。

附加频率控制信号用f_c表示，有：

f_c＝Kf₁

f₁＝f_ref-f

其中，K为功率/频率响应因子，一般取K＝P_max*0.2/Hz，P_max为电池储能系统的最大有功出力；f₁附加频率控制中的中间变量，其动作特性由死区决定，f为电力系统的频率，f_ref为频率参考值。

步骤2-3：确定并网控制系统模型的输出功率目标值P_ref；

如图7，并网控制系统模型的输出功率目标值P_ref表示为：

$P_{\mathrm{ref}}=P_1*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_s}$

$P_1=P_{\mathrm{pc}}+(p_c+f_c)*\frac{1+{\mathrm{sT}}_1}{1+{\mathrm{sT}}_2}*(K_P+\frac{K_I}{s})$

其中，P₁为受死区制约中间变量，死区范围外其取值为0；T_S、T₁、T₂均为时间惯性常数，K_P为比例环节常数；K_I为积分环节常数；P_pc为功率计划曲线。

长时间尺度平滑控制是一个考虑储能电池的容量、荷电状态、充电次数的限制、新能源波动情况等的优化问题，涉及到新能源功率预测、日计划功率曲线、调度人工调整等内容，无法使用简单的框图建模。本发明将功率计划曲线作为输入量加入到并网控制模型中，通过增加计划功率接口的方式，为长时间尺度平滑控制提供接口，从而实现对功率计划曲线的仿真，可以检验其对新能源电站“消峰填谷”的效果，为储能容量的规划提供仿真校核手段。

所述步骤3包括以下步骤：

步骤3-1：确定交流侧电流参考值d轴分量I_dref和q轴分量I_qref；

如图5和图6，外环控制中，交流侧电流参考值d轴分量I_dref和q轴分量I_qref分别表示为：

$I_{\mathrm{dref}}=\frac{P_{\mathrm{ref}}}{V_{\mathrm{dc}}*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{mA}}}}$

$I_{\mathrm{qref}}=(V_{\mathrm{ref}}-V_t*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{mB}}}+I_d{K}_d)*\frac{1+{\mathrm{sT}}_{B1}}{{1+\mathrm{sT}}_B}*(K_{\mathrm{PB}}+\frac{K_{\mathrm{IB}}}{s})*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{SB}}}$

其中，V_dc为储能电池的输出电压，T_mA、T_mB、T_B1、T_B、T_SB均为时间惯性常数，V_ref为交流侧电压参考值，V_t为电网侧交流电压，K_d和K_PB为比例环节放大倍数，K_IB为积分环节常数；

步骤3-2：通过I_dref和I_qref确定交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q；

如图4，内环控制中，为了保证内环控制的快速性和准确性，内环控制环节的时间常数都很小(毫秒级以下)。目前的商用大型电力系统仿真分析软件大多采用微分-网络方程的迭代算法，步长一般在10ms至20ms之间。交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q分别表示为：

$I_d=\frac{1}{R+\mathrm{Ls}}(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})(I_{\mathrm{dref}}-I_d)$

$I_q=\frac{1}{R+\mathrm{Ls}}(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})(I_{\mathrm{qref}}-I_q)$

整理可得：

$I_d=\frac{(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})I_{\mathrm{dref}}}{R+\mathrm{Ls}+K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s}}$

$I_q=\frac{(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})I_{\mathrm{qref}}}{R+\mathrm{Ls}+K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s}}$

其中，K_ip比例环节放大倍数，K_iI为积分环节常数，R连接电阻，L为连接电抗。

如图10，得到I_d和I_q后需要考虑总电流不能超过限幅。目前采用的限幅为有功电流I_d具有优先权。即限幅后的无功电流为

综上所述，依照本发明的电力系统多时间尺度中电池储能系统模型的构建方法，具有较好的可操作性和适应性，可以方便地模拟电池储能系统多时间尺度运行特性，能够应用于电力系统机电暂态及中长期动态的全过程动态稳定仿真。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.一种多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：构建储能电池模型，并确定储能电池的输出电压V_dc(t)和电流I_dc(t)；

步骤2：将电网频率f及风电与光伏的有功功率之和P_PV+wind输入到并网控制系统模型，得到其输出功率目标值P_ref；

步骤3：将V_dc(t)、I_dc(t)和P_ref输入到换流器及其控制系统，得到交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q。

2.根据权利要求1所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤1的储能电池模型中，单体储能电池在t时刻的输出电压V_dc′(t)表示为：

V_dc′(t)＝V₀-K_ET(1-SOC(t))

其中，V₀为电池荷电状态为1时的开路电压；K_E为经验系数，随单体储能电池规格不同而不同；T为单体储能电池的绝对温度，且T＝273+θ，θ是单体储能电池的温度；SOC(t)为t时刻单体储能电池的荷电状态，其表示为：

$\mathrm{SOC}\left(t\right)=\mathrm{SOC}(t-\mathrm{\Δt})+\mathrm{\η}\underset{t-\mathrm{\Δt}}{\overset{t}{\∫}}P(t-\mathrm{\Δt})\mathrm{dt}/S_{\mathrm{MWh}}$

其中，SOC(t-Δt)为t-Δt时刻单体储能电池的荷电状态；P(t)为t时刻单体储能电池输出功率；S_MWh为电池的安培容量，单位为MWh；η为增益系数，其表示为：

$\mathrm{\η}=\frac{k_T{k}_1}{k_l}$

其中，k_T为温度修正系数，k₁为单体储能电池的充放电效率，k_l为容量修正系数；

于是，储能电池在t时刻的输出电压V_dc(t)和电流I_dc(t)分别表示为：

V_dc(t)＝N_se×V_dc′(t)

$I_{\mathrm{dc}}\left(t\right)=\frac{V_{\mathrm{dc}}\left(t\right)}{R}$

其中，N_se为单体储能电池的串联个数；R为储能电池组的电阻，其表示为：

$R=\frac{N_{\mathrm{se}}\·R^{\′}}{N_{\mathrm{sh}}}$

其中，N_sh为单体储能电池的并联个数；R′为单体储能电池的电阻，其表示为：

$R^{\′}=R_0+\frac{R_1}{{\mathrm{SOC}}^k}$

其中，R₀为单体储能电池的等值欧姆电阻，R₁为单体储能电池在荷电状态为1下的等值极化电阻，k为荷电状态的次方系数，通过电池制造厂家提供的图表确定。

3.根据权利要求1所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：

步骤2-1：确定功率平滑控制信号；

步骤2-2：确定附加频率控制信号；

步骤2-3：确定并网控制系统模型的输出功率目标值P_ref。

4.根据权利要求3所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤2-1中，功率平滑控制信号用P_c表示，有：

$P_c=P_{\mathrm{PV}+\mathrm{wind}}*(\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_R}-1)$

其中，T_R为滤波时间。

5.根据权利要求3所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤2-2中，附加频率控制信号用f_c表示，有：

f_c＝Kf₁

f₁＝f_ref-f

其中，K为功率/频率响应因子，一般取K＝P_max*0.2/Hz，P_max为电池储能系统的最大有功出力；f₁附加频率控制中的中间变量，其动作特性由死区决定，f为电力系统的频率，f_ref为频率参考值。

6.根据权利要求3所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤2-3中，并网控制系统模型的输出功率目标值P_ref表示为：

$P_{\mathrm{ref}}=P_1*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_s}$

$P_1=P_{\mathrm{pc}}+(p_c+f_c)*\frac{1+{\mathrm{sT}}_1}{1+{\mathrm{sT}}_2}*(K_P+\frac{K_I}{s})$

其中，P₁为受死区制约中间变量，死区范围外其取值为0；T_S、T₁、T₂均为时间惯性常数，P_pc为功率计划曲线，K_P为比例环节常数；K_I为积分环节常数。

7.根据权利要求1所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤3包括以下步骤：

步骤3-1：确定交流侧电流参考值d轴分量I_dref和q轴分量I_qref；

步骤3-2：通过I_dref和I_qref确定交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q。

8.根据权利要求7所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤3-1中，交流侧电流参考值d轴分量I_dref和q轴分量I_qref分别表示为：

$I_{\mathrm{dref}}=\frac{P_{\mathrm{ref}}}{V_{\mathrm{dc}}*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{mA}}}}$

$I_{\mathrm{qref}}=(V_{\mathrm{ref}}-V_t*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{mB}}}+I_d{K}_d)*\frac{1+{\mathrm{sT}}_{B1}}{{1+\mathrm{sT}}_B}*(K_{\mathrm{PB}}+\frac{K_{\mathrm{IB}}}{s})*\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{\mathrm{SB}}}$

其中，V_dc为储能电池的输出电压，T_mA、T_mB、T_B1、T_B、T_SB均为时间惯性常数，V_ref为交流侧电压参考值，V_t为电网侧交流电压，K_d和K_PB为比例环节放大倍数，K_IB为积分环节常数。

9.根据权利要求7所述的多时间尺度动态仿真中电池储能系统模型的构建方法，其特征在于：所述步骤3-2中，交流侧电流d轴分量I_d和q轴分量I_q分别表示为：

$I_d=\frac{1}{R+\mathrm{Ls}}(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})(I_{\mathrm{dref}}-I_d)$

$I_q=\frac{1}{R+\mathrm{Ls}}(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})(I_{\mathrm{qref}}-I_q)$

整理可得：

$I_d=\frac{(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})I_{\mathrm{dref}}}{R+\mathrm{Ls}+K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s}}$

$I_q=\frac{(K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s})I_{\mathrm{qref}}}{R+\mathrm{Ls}+K_{\mathrm{ip}}+\frac{K_{\mathrm{iI}}}{s}}$

其中，K_ip比例环节放大倍数，K_iI为积分环节常数，R连接电阻，L为连接电抗。