储能系统前沿进展：先进建模、控制策略与安全应用研究

《IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics》：Guest Editorial: Advanced Modeling, Control, Applications, and Safety of Energy Storage Systems

本特刊聚焦储能系统(ESS)在建模、控制、应用及安全方面的最新研究，旨在解决因ESS特性差异大、应用场景新兴化及安全风险突出所带来的挑战。收录的16篇论文涵盖了先进建模与硬件在环(HIL)、状态估计与健康管理(SOC/SOH/RUL)、先进控制策略(如MPC、DAB、改进下垂控制)、ESS应用(如微电网、EV)及安全管理(如PCM热管理)等主题。这些研究通过引入人工智能、优化算法等创新方法，提升了ESS的性能、寿命与安全性，对推动可持续能源发展具有重要意义。

　　

在全球致力于可持续经济发展、应对气候变化和能源危机的背景下，能源存储系统(ESS)作为关键技术，已在可再生能源集成、电动汽车(EV)、绿色建筑等领域得到广泛应用和发展。ESS涵盖了多种技术，包括最先进的电池技术，如锂离子电池(Li-ion)、全钒液流电池(vanadium redox)，以及其他形式的储能，如超级电容器、飞轮、燃料电池、压缩空气储能和抽水蓄能等。这些ESS在能量密度、功率密度、寿命周期、存储模式和老化特性等方面表现出巨大的差异。然而，这种显著的多样性也带来了挑战：如何精确描述其行为？如何通过控制策略充分发挥单一或混合ESS的优势？随着技术进步和成本下降，机器人、EV充电站、数据中心和季节性储能等新兴应用场景不断涌现，但巨大的资本投入以及热失控(thermal runaway)、火灾隐患和电解质泄漏等固有风险，使得实施鲁棒的安全管理技术变得至关重要。缺乏有效措施可能导致系统不稳定、能源供应不可靠，甚至引发严重安全事故，损害运营完整性和公众信任。因此，探索ESS的先进建模、控制、安全管理和应用具有重要意义，而数据科学与人工智能的融合为解决这些挑战提供了巨大潜力。

为了系统展示该领域的最新进展，《IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics》组织了本期特刊，共收录了16篇经过严格同行评审的论文。研究人员主要应用了以下几类关键技术方法：针对系统建模与验证，采用了硬件在环(HIL)仿真、等效电路模型(ECM)、电化学模型和神经网络模型；在状态估计与预测方面，运用了递归均衡网络(REN)、变分模态分解(VMD)、卷积神经网络-长短期记忆网络-超空间注意力机制(CNN-BiLSTM-HAM)框架结合相空间重构等机器学习与深度学习算法；在控制策略上，重点使用了模型预测控制(MPC)、不对称相移控制、改进型下垂控制结合自适应虚拟阻抗和粒子群优化(PSO)算法、以及无模型学习控制等方法；在安全方面，则研究了基于相变材料(PCM)的热管理技术和电池组抗浪涌性能测试。部分研究通过实际驱动循环模拟、NASA数据集或实验室原型机对方法进行了验证。

III. 文章概述

1) 先进建模与HIL

在[A1]中，Padisala等人利用最优控制框架探索了信息物理电池系统的对抗性威胁模型，并在商用电池上测试了攻击策略以暴露安全漏洞。[A2]中，Khaleduzzaman等人综述了用于公用事业规模电池储能系统(BESS)的实时HIL建模，比较了ECM、电化学模型和神经网络，分析了精度与计算可扩展性之间的权衡。

2) 估计与健康管理

[A3]中，Singh等人利用电池老化感知模型预测控制(MPC)增强了混合储能系统(HESS)的性能，通过优化动态负载下的超级电容器运行来延长电池寿命，并通过驱动循环仿真验证了实际C率估计对减少容量衰减的效果。[A4]中，Zheng等人开发了一种用于锂离子电池SOC估计的REN，通过直接参数化简化了训练，实验验证了其在不同温度下的高精度。[A5]中，Wang等人提出了一种基于VMD的集成神经网络用于钒液流电池健康状态(SOH)预测，分解了容量再生和退化趋势，该模型在不同时间尺度上保持了均方根误差(RMSE)<0.45%。[A6]中，Fan等人综述了EV电池包级SOC估计的挑战，分析了电池单体差异导致的不一致性，并概述了现有方法的原理和局限性以指导未来研究。[A7]中，Luo等人设计了一个结合CNN-BiLSTM-HAM框架和相空间重构的方法用于锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测，使用NASA数据将误差降低至平均绝对误差(MAE)<1.3%。

3) 先进控制策略

[A8]中，Banda等人提出了一种用于带BESS的静态同步补偿器(STATCOM)的无功功率提升策略，通过断开电池并从电网给直流链路电容充电，在20%荷电状态(SoC)下将无功功率能力提升三倍，并通过五兆伏安(MVA)仿真和32.5千伏安(kVA)实验验证。[A9]中，Wu等人为用于将ESS接入微电网的多相双有源桥(DAB)转换器开发了非对称相移控制，利用谐波消除来最小化输入电流纹波，并通过仿真和实验验证了该方法实现了全范围软开关并降低了均方根(rms)电流。[A10]中，Chen和Liu针对包含ESS的不平衡微电网，提出了一种具有自适应虚拟阻抗和PSO优化参数的改进型下垂控制策略，实验证实该策略降低了公共连接点(PCC)电压不平衡并改善了无功功率分配。[A11]中，Jafarian等人设计了一种与电平移位脉宽调制(LSPWM)集成的重构电压MPC，用于EV中的三电平T型中性点钳位(T-NPC)转换器，消除了状态空间搜索，该方法将计算时间减少了64.7%，总谐波失真(THD)降低了7%，并通过计算机仿真和实验室原型验证。[A12]中，Li等人为电池的双向直流/直流(DC/DC)转换器创建了一种无模型学习控制器，结合了快速动态响应和低计算复杂度，实验测试证实了其在充放电循环期间的闭环稳定性。

4) ESS应用

[A13]中，Liu等人将一种基于收缩REN的比例积分(PI)控制器应用于直流微电网中的质子交换膜燃料电池(PEMFC)，确保了在扰动下的稳定性，HIL测试验证了其低复杂度实现。[A14]中，Algarny等人在包含电池和光伏(PV)的电池-光伏孤岛微电网中部署了无传感器电压/电流估计器，该方法在负载/PV变化期间保持了稳定性，并通过仿真和实验室测试验证。

5) 安全管理

[A15]中，Amir等人为20串13并(20S13P)的EV电池包实施了基于PCM的热管理，在0.5C/1C测试中与自然对流相比降低了温度。[A16]中，Gektidis等人研究了LiFePO₄电池组在0.1-5.1千安(kA)脉冲下的浪涌性能，揭示了对于雷电/电磁脉冲(EMP)保护至关重要的瞬态电压峰值。

本期特刊收录的研究表明，ESS在未来的可持续能源领域将扮演关键角色。通过引入先进的建模技术（如HIL、神经网络）、创新的控制策略（如MPC、优化算法）和安全管理方案（如PCM），研究人员在提升ESS的性能、可靠性、寿命和安全性方面取得了显著进展。这些工作不仅解决了当前ESS在建模精度、动态控制、状态估计和应用拓展方面的核心挑战，也为应对新兴应用场景和潜在风险提供了有效工具。尽管本期特刊涵盖了广泛的主题，但ESS领域的研究远未穷尽。数据科学与人工智能的深度集成、新材料的应用以及跨学科合作将继续推动该领域的创新。本期特刊旨在为研究人员和工程师提供一个有价值的参考，并激励未来在ESS、电力和能源领域进行更多开创性的探索，最终为构建更清洁、更安全、更高效的全球能源体系贡献力量。