储能EMS（Energy Management System）控制策略是优化储能系统运行的核心，涉及充放电调度、功率分配、经济性优化等。以下是一个典型的控制策略框架和示例代码： --- 1. 基础控制策略（Python示例） ```python class BatteryEMS: def __init__(self, capacity_kwh, max_charge_kw, max_discharge_kw): self.capacity = capacity_kwh self.soc = 0.5 # 初始SOC（50%） self.max_charge = max_charge_kw self.max_discharge = max_discharge_kw def update_soc(self, power_kw, time_hours): """更新电池SOC""" delta_energy = power_kw * time_hours self.soc += delta_energy / self.capacity self.soc = max(0, min(1, self.soc)) # 限制在0%~100% def decide_charge_discharge(self, grid_price, pv_power_kw, load_kw): """基于电价和净负荷的充放电决策""" net_load = load_kw - pv_power_kw if grid_price < 0.1: # 低价时充电 charge_power = min(self.max_charge, -net_load, self.capacity * (1 - self.soc)) return charge_power elif grid_price > 0.2: # 高价时放电 discharge_power = min(self.max_discharge, net_load, self.capacity * self.soc) return -discharge_power return 0 # 不操作 ``` --- 2. 高级策略扩展 - 预测控制（MPC）：结合光伏/负荷预测滚动优化。 - 多目标优化：平衡经济性、电池寿命、电网需求。 - VPP参与：响应聚合商调度信号。 --- 3. 关键参数 | 参数 | 说明 | |--------------------|--------------------------| | `soc` | 电池当前荷电状态 | | `max_charge_kw` | 最大允许充电功率 | | `time_horizon` | 优化时间窗口（如24小时） | --- 我在以往的开发过程中，碰到过以下几点需要格外小心处理的地方： 1. SOC精度误差可能导致过充/过放，需加入校准机制。 2. 充放电功率限制需同时考虑电池厂商规格和PCS能力。 3. 实时控制时，策略的运算速度必须匹配硬件响应延迟（如PLC周期）。 [2025-08-13 09:41:14 | AI写代码神器 | 573点数解答]