CN118232372B - 基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法 - Google Patents

Abstract

本申请的实施例涉及能源存储技术领域，特别涉及一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，适用于对由若干个储能单元组成的，分别与可再生能源和负载连接的分布式储能系统进行协调控制，该方法包括：利用传感器对分布式储能系统的输入处、输出处和负载进行采样，得到当前时刻的可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，并获取当前时刻的各储能单元的SOC值；确定协调有功功率；根据协调有功功率，确定分布式储能系统的当前运行模式；基于当前运行模式和当前时刻的各储能单元的SOC值，对各储能单元的电流和电压进行调整。该方法降低储能单元损坏的风险，提升了分布式储能系统的稳定性和可靠性。

Description

基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法

技术领域

本申请的实施例涉及能源存储技术领域，特别涉及一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法。

背景技术

作为全球最大的能源生产国和消费国，我国近年来正大力推动可再生能源产业和储能产业的发展，促进能源清洁、低碳、安全、高效地使用。但太阳能、温差能、海流能等可再生能源具有波动性和间歇性的特点，这给能源系统的稳定可靠运行带来了严峻挑战。

因此，储能系统的设置是十分必要的，储能系统能够抵消电源的间歇性波动，即使引入新的负荷，储能系统也能保持能源系统的能量和功率平衡。储能系统通常设置有多个储能单元，为了保证电力供应的一致性和稳定性，对储能系统进行协调控制是必须进行的。当可再生能源产生的电能不能满足需求时，储能系统通过释放所储存的电能进行补偿，反之，当可再生能源产生的电能超过需求时，储能系统会对自身进行充电，将剩余电能储存起来。

然而，可再生能源的波动性和间歇性还是会使储能系统发生突变，难以保证频率和电压稳定，这使得业内的储能系统的稳定性和可靠性不甚理想。另外，业内大多采用基于频率控制的方法（Frequency Based Method，简称：FBM）对储能系统进行协调控制，但这种方法认定充放电电流在储能系统的储能单元之间平均分配，没有考虑每个储能单元的容量和荷电状态（State Of Charge，简称：SOC），这会导致储能单元出现过充电、过放电的情况，严重拉低了储能单元的使用寿命。

发明内容

本申请的实施例的主要目的在于提出一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，旨在根据分布式储能系统的各储能单元的荷电状态自动配置充放电电流，降低储能单元过充电、过放电的风险，延长了储能单元的使用寿命，有效提升了分布式储能系统的稳定性和可靠性。

为实现上述目的，本申请的实施例提供了一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，适用于对由若干个储能单元组成的分布式储能系统进行协调控制，所述分布式储能系统分别与温差俘能系统、光伏系统和负载连接，所述方法包括以下步骤：利用传感器对所述分布式储能系统的输入处、输出处和所述负载进行采样，得到当前时刻的可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，并获取当前时刻的各所述储能单元的SOC值；根据所述可再生能源输出有功功率、所述分布式储能系统输出有功功率和所述负载有功功率，确定当前时刻对应的协调有功功率；根据所述协调有功功率，确定所述分布式储能系统的当前运行模式；其中，所述当前运行模式为放电模式、稳定模式或充电模式；基于所述当前运行模式和各所述储能单元的SOC值，分别对各所述储能单元的电流和电压进行调整，使得所述分布式储能系统在当前时刻稳定运行。

为实现上述目的，本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法。

本申请的实施例提出的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，由分布式储能系统的多个储能单元对温差俘能系统、光伏系统俘获的电能进行同步隔离储存，并作为中间媒介为负载供电，有效减少了能量损耗，对于传统FBM方法的局限性，本申请综合考虑了分布式储能系统的真是运行情况，以及各储能单元的容量和荷电状态，对分布式储能系统进行了自适应的协调控制，对各储能单元的工作电流和工作电压进行科学的、符合真实情况的调整，降低储能单元过充电、过放电的风险，延长了储能单元的使用寿命，有效提升了分布式储能系统的稳定性和可靠性。

附图说明

图1是本申请的一个实施例中提供的一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法的流程图；

图2是本申请的一个实施例中提供的一种储能单元荷电状态的分区示意图；

图3是本申请的一个实施例中提供的，基于当前运行模式和各储能单元的SOC值，分别对各储能单元的电流和电压进行调整的流程图；

图4是本申请的一个实施例中提供的，根据分布式储能系统的当前运行模式、超级电容的SOC值和锂电池的SOC值，对超级电容和锂电池的电流和电压进行调整的示意图；

图5是本申请的一个实施例中提供的，基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制的电路结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本申请的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

为了解决采用传统的FBM方法对分布式储能系统进行控制时容易导致储能单元出现过充电、过放电的情况的技术问题，本申请的一个实施例提出了一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，由分布式储能系统中设置的处理器执行。该方法适用于对由若干个储能单元组成的分布式储能系统进行协调控制。该分布式储能系统分别与温差俘能系统、光伏系统和负载连接。下面对本实施例提出的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

本实施例提出的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法的具体流程可以如图1所示，包括：

步骤101，利用传感器对分布式储能系统的输入处、输出处和负载进行采样，得到当前时刻的可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，并获取当前时刻的各储能单元的SOC值。

在具体实现中，分布式储能系统分别与温差俘能系统、光伏系统和负载连接，温差俘能系统的核心是温差发电器，光伏系统得到核心是光伏阵列，温差俘能系统和光伏系统用于俘能，将俘获的电能传输给分布式储能系统，负载则用于消耗电能以完成其承担的任务。温差俘能系统和光伏系统通过第一DC/DC变换器与直流母线连接，第一DC/DC变换器的导通方向是单向的，只允许电流从温差俘能系统和光伏系统流入直流母线。分布式储能系统通过第二DC/DC变换器与直流母线连接，第二DC/DC变换器的导通方向是双向的，允许电流从直流母线流入分布式储能系统，并且允许电流从分布式储能系统流入直流母线。负载通过第三DC/DC变换器与直流母线连接，第三DC/DC变换器的导通方向也是单向的，只允许电流从直流母线流入负载。不同导通方向的DC/DC变换器的设置很好地实现了电能隔离，为温差俘能系统、光伏系统、分布式储能系统和负载均提供了有效的安全保护，大大降低了发生用电事故的风险。

在一个例子中，光伏系统采用最大功率点跟踪算法实现光伏阵列的最大功率输出，温差俘能系统采用基于动态粒子群算法的最大功率点跟踪算法实现动态温差环境下温差发电器的最大功率输出，并提升了温差发电器的发电效率。

在具体实现中，负载处、分布式储能系统的输入处和分布式储能系统的输出处均设置有传感器，处理器可以利用传感器对分布式储能系统的输入处、输出处和负载进行采样，得到当前时刻的可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，同时获取当前时刻的各储能单元的SOC值。

在一个例子中，以获取负载有功功率为例，处理器在当前时刻，根据采样定理，利用传感器（交流采样传感器）对负载的输出电流和输出电压进行采样，得到采样电流有效值和采样电压有效值，基于采样电流有效值和采样电压有效值计算出当前时刻的负载有功功率，这样的设计省去了有功功率变送器，有效降低了硬件成本，有利于实现能源系统、分布式储能系统和负载的小型化。

在一个例子中，处理器可以使用安时积分法获取当前时刻的各储能单元的SOC值，假设分布储能系统中共设置有个储能单元，对于其中的第个储能单元而言，处理器对第个储能单元在单位时间内的充电电流或放电电流进行积分得到电量，用电量除以第个储能单元的容量即可得到SOC变化值，再与SOC初值相加或相减（充电相加，放电相减），即可得到当前时刻的第个储能单元的SOC值。

步骤102，根据可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，确定协调有功功率。

在具体实现中，处理器在得到当前时刻的可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率后，可以根据可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，计算得到协调有功功率。

在一个例子中，处理器根据可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，确定协调有功功率，可以通过以下公式实现：

其中，表示当前时刻，即当前时刻为时刻，表示当前时刻的可再生能源输出有功功率，表示当前时刻的分布式储能系统输出有功功率，表示当前时刻的负载有功功率，表示当前时刻对应的协调有功功率。

步骤103，根据协调有功功率，确定分布式储能系统的当前运行模式，当前运行模式为放电模式、稳定模式或充电模式。

在具体实现中，处理器在计算得到当前时刻对应的协调有功功率后，可以根据当前时刻对应的协调有功功率确定分布式储能系统的当前运行模式，分布式储能系统的当前运行模式为放电模式、稳定模式或充电模式中的一种。

在一个例子中，处理器在根据当前时刻对应的协调有功功率确定分布式储能系统的当前运行模式时，首先需要判断是否等于零，若等于零，则确定分布式储能系统的当前运行模式为稳定模式，此时处理器结束当前时刻的协调控制，并进入下一时刻的协调控制，在下一时刻利用传感器对分布式储能系统的输入处、输出处和负载进行重新采样（即返回步骤101）。若不等于零，则继续判断是否大于零，若大于零，则确定分布式储能系统的当前运行模式为放电模式，若既不等于零又不大于零，也就是小于零，则确定分布式储能系统的当前运行模式为充电模式。

值得注意的是，本实施例提出了协调有功功率作为基础判别依据来衡量分布式储能系统在当前时刻是否能稳定运行，协调有功功率为零时，说明分布式储能系统正在稳定运行，协调有功功率大于零时，说明分布式储能系统正在输出功率进行放电，而协调有功功率小于零时，说明分布式储能系统正在吸收功率进行充电，基于此，可以将分布式储能系统科学地划分为放电模式、稳定模式和充电模式三种运行状态，从而对不同的运行状态进行更科学、更精细的协调控制，进一步提升了分布式储能系统的稳定性和可靠性。

步骤104，基于当前运行模式和各储能单元的SOC值，分别对各储能单元的电流和电压进行调整，使得分布式储能系统在当前时刻稳定运行。

在具体实现中，处理器确定分布式储能系统的当前运行模式之后，便可以基于当前运行模式和各储能单元的SOC值，分别对各储能单元的电流和电压进行调整，直至分布式储能系统在当前时刻稳定运行。

在一个例子中，处理器在完成对各储能单元的电流和电压进行的调整后，可以结束当前时刻的协调控制，进入下一时刻的协调控制，在下一时刻利用传感器对分布式储能系统的输入处、输出处和负载进行重新采样（即返回步骤101）。

在一个例子中，为了对储能单元进行保护，预设了放电预警值和充电限制值，将储能单元的SOC值划分为三个区，如图2所示，这三个区分别为放电预警区、安全工作区和充电限制区。需要特别说明的是，在确定分布式储能系统的当前运行模式为稳定模式后，当前时刻的协调控制就已经结束，不会进行步骤104，因此对于步骤104来说，分布式储能系统的当前运行模式只能为放电模式或充电模式。处理器基于当前运行模式和各储能单元的SOC值，分别对各储能单元的电流和电压进行调整，可以通过如图3所示的各步骤实现，具体包括：

步骤1041，判断分布式储能系统的当前运行模式是否为放电模式，如果是，则执行步骤1042，如果否，则执行步骤1045。

步骤1042，遍历各储能单元，判断当前储能单元的SOC值是否小于预设的放电预警阈值，如果是，则执行步骤1043，如果否，则执行步骤1044。

步骤1043，根据当前储能单元的SOC值和放电预警阈值，减小当前储能单元的当前放电电流，并根据当前储能单元的SOC值、放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低当前储能单元的当前放电电压。

在具体实现中，处理器判断分布式储能系统的当前运行模式是否为放电模式，如果分布式储能系统的当前运行模式是放电模式，则遍历分布式储能系统的各储能单元，判断当前储能单元的SOC值是否小于预设的放电预警阈值，如果确定当前储能单元的SOC值小于放电预警阈值，说明储能单元电力不足，继续放电容易出现过放电的情况，此时处理器可以根据当前储能单元的SOC值和放电预警阈值，减小当前储能单元的当前放电电流，并根据当前储能单元的SOC值、放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低当前储能单元的当前放电电压。防止储能单元出现过放电的情况，这为储能单元的放电提供了强有力的保护，大大延长了储能单元的使用寿命。

在一个例子中，处理器根据当前储能单元的SOC值和放电预警阈值，减小当前储能单元的当前放电电流，可以通过以下公式实现：

其中，表示当前时刻，即当前时刻为时刻，表示分布式储能系统中储能单元的总数，假设当前储能单元为分布式储能系统中的第个储能单元，表示放电预警阈值，表示当前时刻的当前储能单元的SOC值，表示当前储能单元的调整前的当前放电电流，表示当前储能单元的调整后的当前放电电流。

在一个例子中，处理器根据当前储能单元的SOC值、放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低当前储能单元的当前放电电压，可以通过以下公式实现：

其中，表示预设的比例放大增益，表示当前储能单元的调整前的当前放电电压，表示当前储能单元的调整后的当前放电电压。

步骤1044，控制当前储能单元按照当前放电电流和当前放电电压进行正常放电。

在具体实现中，如果确定当前储能单元的SOC值大于或等于放电预警阈值，说明储能单元处于安全工作状态，此时处理器控制当前储能单元按照当前放电电流和当前放电电压进行正常放电即可。

步骤1045，遍历各储能单元，判断当前储能单元的SOC值是否大于预设的充电限制阈值，如果是，则执行步骤1046，如果否，则执行步骤1047。

步骤1046，根据当前储能单元的SOC值和充电限制阈值，减小当前储能单元的当前充电电流，并根据当前储能单元的SOC值、充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低当前储能单元的当前充电电压。

在具体实现中，如果分布式储能系统的当前运行模式不是放电模式，也就是说分布式储能系统的当前运行模式是充电模式，服务器则可以遍历分布式储能系统的各储能单元，判断当前储能单元的SOC值是否大于预设的充电限制阈值，如果确定当前储能单元的SOC值大于充电限制阈值，说明储能单元电力过量，继续充电容易出现过充电的情况，此时处理器可以根据当前储能单元的SOC值和充电限制阈值，减小当前储能单元的当前充电电流，并根据当前储能单元的SOC值、充电阈值和预设的比例放大增益，降低当前储能单元的当前充电电压，防止储能单元出现过充电的情况，这为储能单元的充电提供了强有力的保护，延长了储能单元的使用寿命。

在一个例子中，处理器根据当前储能单元的SOC值和充电限制阈值，减小当前储能单元的当前充电电流，可以通过以下公式实现：

其中，表示当前时刻，即当前时刻为时刻，表示分布式储能系统中储能单元的总数，假设当前储能单元为分布式储能系统中的第个储能单元，表示充电限制阈值，表示当前时刻的当前储能单元的SOC值，表示当前储能单元的调整前的当前充电电流，表示当前储能单元的调整后的当前充电电流。

在一个例子中，处理器根据当前储能单元的SOC值、充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低当前储能单元的当前充电电压，可以通过以下公式实现：

其中，表示预设的比例放大增益，表示当前储能单元的调整前的当前充电电压，表示当前储能单元的调整后的当前充电电压。

步骤1047，控制当前储能单元按照当前充电电流和当前充电电压进行正常充电。

在具体实现中，如果确定当前储能单元的SOC值小于或等于充电限制阈值，说明储能单元处于安全工作状态，此时处理器控制当前储能单元按照当前充电电流和当前充电电压进行正常充电即可。

本实施例，由分布式储能系统的多个储能单元对温差俘能系统、光伏系统俘获的电能进行同步隔离储存，并作为中间媒介为负载供电，有效减少了能量损耗，对于传统FBM方法的局限性，本申请综合考虑了分布式储能系统的真是运行情况，以及各储能单元的容量和荷电状态，对分布式储能系统进行了自适应的协调控制，对各储能单元的工作电流和工作电压进行科学的、符合真实情况的调整，降低储能单元过充电、过放电的风险，延长了储能单元的使用寿命，有效提升了分布式储能系统的稳定性和可靠性。

在一个实施例中，不同的储能单元对应的放电预警阈值存在不同，不同的储能单元对应的充电限制阈值存在不同。储能单元包括超级电容和锂电池，处理器可以基于分布式储能系统的当前运行模式、超级电容的SOC值和锂电池的SOC值，对超级电容和锂电池的电流和电压进行调整。

在具体实现中，若分布式储能系统的当前运行模式为放电模式，则处理器可以判断超级电容的SOC值是否小于预设的超级电容放电预警阈值，并判断锂电池的SOC值是否小于预设的锂电池放电预警阈值；若超级电容的SOC值小于超级电容放电预警阈值，且锂电池的SOC值小于锂电池放电预警阈值，则处理器将超级电容的当前放电电流和锂电池的当前放电电流均逐步减小为0，并将超级电容的当前放电电压和锂电池的当前放电电压均逐步降低为0；若超级电容的SOC值小于超级电容放电预警阈值，且锂电池的SOC值不小于锂电池放电预警阈值，则处理器根据超级电容的SOC值和超级电容放电预警阈值，减小超级电容的当前放电电流，增大锂电池的当前放电电流，并根据超级电容的SOC值、超级电容放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低超级电容的当前放电电压，提升锂电池的当前放电电压；若超级电容的SOC值不小于超级电容放电预警阈值，且锂电池的SOC值小于锂电池放电预警阈值，则处理器根据锂电池的SOC值和锂电池放电预警阈值，减小锂电池的当前放电电流，增大超级电容的当前放电电流，并根据锂电池的SOC值、锂电池放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低锂电池的当前放电电压，提升超级电容的当前放电电压；若超级电容的SOC值不小于超级电容放电预警阈值，且锂电池的SOC值不小于锂电池放电预警阈值，则处理器控制超级电容和锂电池分别按照自身的当前放电电流和当前放电电压进行正常放电。

在具体实现中，若分布式储能系统的当前运行模式为充电模式，则处理器可以判断超级电容的SOC值是否大于预设的超级电容充电限制阈值，并判断锂电池的SOC值是否大于预设的锂电池充电限制阈值，其中，超级电容充电限制阈值大于超级电容放电预警阈值，锂电池充电限制阈值大于锂电池放电预警阈值；若超级电容的SOC值大于超级电容充电限制阈值，且锂电池的SOC值大于锂电池充电限制阈值，则处理器将超级电容的当前充电电流和锂电池的当前充电电流均逐步减小为0，并将超级电容的当前充电电压和锂电池的当前充电电压均逐步降低为0；若超级电容的SOC值大于超级电容充电限制阈值，且锂电池的SOC值不大于锂电池充电限制阈值，则处理器根据超级电容的SOC值和超级电容充电限制阈值，减小超级电容的当前充电电流，增大锂电池的当前充电电流，并根据超级电容的SOC值、超级电容充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低超级电容的当前充电电压，提升锂电池的当前充电电压；若超级电容的SOC值不大于超级电容充电限制阈值，且锂电池的SOC值大于锂电池充电限制阈值，则处理器根据锂电池的SOC值和锂电池充电限制阈值，减小锂电池的当前充电电流，增大超级电容的当前充电电流，并根据锂电池的SOC值、锂电池充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低锂电池的当前充电电压，提升超级电容的当前充电电压；若超级电容的SOC值不大于超级电容充电限制阈值，且锂电池的SOC值不大于锂电池充电限制阈值，则处理器控制超级电容和锂电池分别按照自身的当前充电电流和当前充电电压进行正常充电。

在一个例子中，用表示分布式储能系统的当前运行模式为放电模式，用表示分布式储能系统的当前运行模式为稳定模式，用表示分布式储能系统的当前运行模式为充电模式，用SC表示超级电容的SOC值，用SCL表示超级电容放电预警阈值，用SCH表示超级电容充电限制阈值，用BC表示锂电池的SOC值，用BCL表示锂电池放电预警阈值，用BCH表示锂电池充电限制阈值，处理器根据分布式储能系统的当前运行模式、超级电容的SOC值和锂电池的SOC值，对超级电容和锂电池的电流和电压进行调整的过程可以如图4所示，而基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制的电路结构则可以如图5所示。图4中，表示超级电容的调整前的当前工作电流（当前放电电流或当前充电电流），表示超级电容的调整后的当前工作电流，表示锂电池的调整前的当前工作电流（当前放电电流或当前充电电流），表示锂电池的调整后的当前工作电流。

本申请的另一个实施例提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备（可以是单片机，芯片等）或处理器（processor）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-OnlyMemory，简称：ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，简称：RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本申请的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，适用于对由若干个储能单元组成的分布式储能系统进行协调控制，所述分布式储能系统分别与温差俘能系统、光伏系统和负载连接，其特征在于，所述方法包括：

利用传感器对所述分布式储能系统的输入处、输出处和所述负载进行采样，得到当前时刻的可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，并获取当前时刻的各所述储能单元的SOC值；

根据所述可再生能源输出有功功率、所述分布式储能系统输出有功功率和所述负载有功功率，确定当前时刻对应的协调有功功率；

根据所述协调有功功率，确定所述分布式储能系统的当前运行模式；其中，所述当前运行模式为放电模式、稳定模式或充电模式；

基于所述当前运行模式和各所述储能单元的SOC值，分别对各所述储能单元的电流和电压进行调整，使得所述分布式储能系统在当前时刻稳定运行；

若所述分布式储能系统的当前运行模式为放电模式，则所述基于所述当前运行模式和各所述储能单元的SOC值，分别对各所述储能单元的电流和电压进行调整，包括：

遍历各所述储能单元，判断当前储能单元的SOC值是否小于预设的放电预警阈值；

若所述当前储能单元的SOC值小于所述放电预警阈值，则根据所述当前储能单元的SOC值和所述放电预警阈值，减小所述当前储能单元的当前放电电流，并根据所述当前储能单元的SOC值、所述放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低所述当前储能单元的当前放电电压；

若所述当前储能单元的SOC值不小于所述放电预警阈值，则控制所述当前储能单元按照当前放电电流和当前放电电压进行正常放电；

所述根据所述当前储能单元的SOC值和所述放电预警阈值，减小所述当前储能单元的当前放电电流，通过以下公式实现：

其中，表示当前时刻，即当前时刻为时刻，表示所述分布式储能系统中储能单元的总数，假设所述当前储能单元为所述分布式储能系统中的第个储能单元，表示所述放电预警阈值，表示当前时刻的所述当前储能单元的SOC值，表示所述当前储能单元的调整前的当前放电电流，表示所述当前储能单元的调整后的当前放电电流；

所述根据所述当前储能单元的SOC值、所述放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低所述当前储能单元的当前放电电压，通过以下公式实现：

其中，表示所述预设的比例放大增益，表示所述当前储能单元的调整前的当前放电电压，表示所述当前储能单元的调整后的当前放电电压。

2.根据权利要求1所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，其特征在于，所述根据所述可再生能源输出有功功率、所述分布式储能系统输出有功功率和所述负载有功功率，确定协调有功功率，通过以下公式实现：

其中，表示当前时刻，即当前时刻为时刻，表示当前时刻的可再生能源输出有功功率，表示当前时刻的分布式储能系统输出有功功率，表示当前时刻的负载有功功率，表示当前时刻对应的协调有功功率；

所述根据所述协调有功功率，确定所述分布式储能系统的当前运行模式，包括：

若所述协调有功功率等于零，则确定所述分布式储能系统的当前运行模式为稳定模式，结束当前时刻的协调控制，并进入下一时刻的协调控制，在下一时刻利用传感器对所述分布式储能系统的输入处、输出处和所述负载进行重新采样；

若所述协调有功功率大于零，则确定所述分布式储能系统的当前运行模式为放电模式；

若所述协调有功功率小于零，则确定所述分布式储能系统的当前运行模式为充电模式。

3.根据权利要求1所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，其特征在于，若所述分布式储能系统的当前运行模式为充电模式，则所述基于所述当前运行模式和各所述储能单元的SOC值，分别对各所述储能单元的电流和电压进行调整，包括：

遍历各所述储能单元，判断当前储能单元的SOC值是否大于预设的充电限制阈值，所述充电限制阈值大于所述放电预警阈值；

若所述当前储能单元的SOC值大于所述充电限制阈值，则根据所述当前储能单元的SOC值和所述充电限制阈值，减小所述当前储能单元的当前充电电流，并根据所述当前储能单元的SOC值、所述充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低所述当前储能单元的当前充电电压；

若所述当前储能单元的SOC值不大于所述充电限制阈值，则控制所述当前储能单元按照当前充电电流和当前充电电压进行正常充电。

4.根据权利要求3所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，其特征在于，所述根据所述当前储能单元的SOC值和所述充电限制阈值，减小所述当前储能单元的当前充电电流，通过以下公式实现：

其中，表示当前时刻，即当前时刻为时刻，表示所述分布式储能系统中储能单元的总数，假设所述当前储能单元为所述分布式储能系统中的第个储能单元，表示所述充电限制阈值，表示当前时刻的所述当前储能单元的SOC值，表示所述当前储能单元的调整前的当前充电电流，表示所述当前储能单元的调整后的当前充电电流；

所述根据所述当前储能单元的SOC值、所述充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低所述当前储能单元的当前充电电压，通过以下公式实现：

其中，表示所述预设的比例放大增益，表示所述当前储能单元的调整前的当前充电电压，表示所述当前储能单元的调整后的当前充电电压。

5.根据权利要求2所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，其特征在于，所述储能单元包括超级电容和锂电池，若所述分布式储能系统的当前运行模式为放电模式，则所述基于所述当前运行模式和各所述储能单元的SOC值，分别对各所述储能单元的电流和电压进行调整，包括：

判断所述超级电容的SOC值是否小于预设的超级电容放电预警阈值，并判断所述锂电池的SOC值是否小于预设的锂电池放电预警阈值；

若所述超级电容的SOC值小于所述超级电容放电预警阈值，且所述锂电池的SOC值小于所述锂电池放电预警阈值，则将所述超级电容的当前放电电流和所述锂电池的当前放电电流均逐步减小为0，并将所述超级电容的当前放电电压和所述锂电池的当前放电电压均逐步降低为0；

若所述超级电容的SOC值小于所述超级电容放电预警阈值，且所述锂电池的SOC值不小于所述锂电池放电预警阈值，则根据所述超级电容的SOC值和所述超级电容放电预警阈值，减小所述超级电容的当前放电电流，增大所述锂电池的当前放电电流，并根据所述超级电容的SOC值、所述超级电容放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低所述超级电容的当前放电电压，提升所述锂电池的当前放电电压；

若所述超级电容的SOC值不小于所述超级电容放电预警阈值，且所述锂电池的SOC值小于所述锂电池放电预警阈值，则根据所述锂电池的SOC值和所述锂电池放电预警阈值，减小所述锂电池的当前放电电流，增大所述超级电容的当前放电电流，并根据所述锂电池的SOC值、所述锂电池放电预警阈值和预设的比例放大增益，降低所述锂电池的当前放电电压，提升所述超级电容的当前放电电压；

若所述超级电容的SOC值不小于所述超级电容放电预警阈值，且所述锂电池的SOC值不小于所述锂电池放电预警阈值，则控制所述超级电容和所述锂电池分别按照自身的当前放电电流和当前放电电压进行正常放电。

6.根据权利要求5所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，其特征在于，若所述分布式储能系统的当前运行模式为充电模式，则所述基于所述当前运行模式和各所述储能单元的SOC值，分别对各所述储能单元的电流和电压进行调整，包括：

判断所述超级电容的SOC值是否大于预设的超级电容充电限制阈值，并判断所述锂电池的SOC值是否大于预设的锂电池充电限制阈值，所述超级电容充电限制阈值大于所述超级电容放电预警阈值，所述锂电池充电限制阈值大于所述锂电池放电预警阈值；

若所述超级电容的SOC值大于所述超级电容充电限制阈值，且所述锂电池的SOC值大于所述锂电池充电限制阈值，则将所述超级电容的当前充电电流和所述锂电池的当前充电电流均逐步减小为0，并将所述超级电容的当前充电电压和所述锂电池的当前充电电压均逐步降低为0；

若所述超级电容的SOC值大于所述超级电容充电限制阈值，且所述锂电池的SOC值不大于所述锂电池充电限制阈值，则根据所述超级电容的SOC值和所述超级电容充电限制阈值，减小所述超级电容的当前充电电流，增大所述锂电池的当前充电电流，并根据所述超级电容的SOC值、所述超级电容充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低所述超级电容的当前充电电压，提升所述锂电池的当前充电电压；

若所述超级电容的SOC值不大于所述超级电容充电限制阈值，且所述锂电池的SOC值大于所述锂电池充电限制阈值，则根据所述锂电池的SOC值和所述锂电池充电限制阈值，减小所述锂电池的当前充电电流，增大所述超级电容的当前充电电流，并根据所述锂电池的SOC值、所述锂电池充电限制阈值和预设的比例放大增益，降低所述锂电池的当前充电电压，提升所述超级电容的当前充电电压；

若所述超级电容的SOC值不大于所述超级电容充电限制阈值，且所述锂电池的SOC值不大于所述锂电池充电限制阈值，则控制所述超级电容和所述锂电池分别按照自身的当前充电电流和当前充电电压进行正常充电。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，其特征在于，所述温差俘能系统和所述光伏系统通过第一DC/DC变换器与直流母线连接，所述第一DC/DC变换器是单向的，只允许电流从所述温差俘能系统和所述光伏系统流入所述直流母线；

所述分布式储能系统通过第二DC/DC变换器与所述直流母线连接，所述第二DC/DC变换器是双向的，允许电流从所述直流母线流入所述分布式储能系统，并且允许电流从所述分布式储能系统流入所述直流母线；

所述负载通过第三DC/DC变换器与所述直流母线连接，所述第三DC/DC变换器是单向的，只允许电流从所述直流母线流入所述负载。

8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法。