1. 引言

• 开发了一种分层协调控制框架，将通用的风电-电池储能系统（BESS）调节目标与特定资源的指令执行相连接。
• 一种RoCoF扳机协调机制，将临时BESS优先权与依赖SOC的基准控制相结合，以协调快速电池支持和持续风电调节。
• 风侧备用约束和电池储能系统运行限制被纳入指令执行中，并在不同风电渗透率、负荷扰动和风速条件下评估控制性能。

2. 相关工作与提出的控制策略

2.1. 代表性调频方法

现有的频率支持方法大致可分为风机控制、储能控制和多资源协调控制。这些方法在调节资源、反馈信号和运行约束处理方面存在差异。
在风力涡轮机控制方面，Bonfiglio等人于2024年研究了合成惯性控制器的设计、实现与测试[9]。Cheng等人开发了风电场内的连续功率调度，以缓解恢复过程中的二次频率跌落[10]。Song等人建立了包含可再生能源发电的频率响应模型，并研究了下垂设置与系统频率特性之间的关系[11]。最近，Li等人研究了通过同步释放转子动能实现多台风力发电机组的协调短期支持[12]。这些方法提升了风侧频率支持能力，而可用备用容量、可释放动能和转速恢复仍是重要的运行考量因素。
在储能控制方面，Leon等人提出了一种适用于快速响应储能系统的频率支持策略[13]，而Huang等人则研究了一种改进的虚拟同步发电机策略，用于风储微电网的稳定[14]。这些研究展示了利用储能和变流器控制来支持系统动态的不同方式。然而，储能参与的持续时间和幅度仍受限于功率和能量的可用性。
为了实现风电与电池储能系统（BESS）的协调控制，Jiang等人根据系统调频需求开发了协调控制方案[15]。Shu等人考虑了可变控制系数、SOC误差和SOC恢复[7]。Yu等人引入了风机运行状态系数来表征可用的调频支持能力[16]，而Kang等人则结合风速和SOC，将自适应风侧惯性控制与储能下垂控制相结合[17]。这些研究进展提高了协调响应对资源运行条件变化的适应性。
相关研究通过数字孪生技术将协调扩展到可再生分布式能源[18]，通过动态聚合扩展到虚拟电厂[19]，以及通过分布式控制扩展到异构储能[20,21]。网络级研究还考虑了孤岛微电网中的潮流约束[22]和基于开关的协调[23]. 表1总结了这些代表性方法的控制特性和应用范围。
表1。风电、电池储能系统和分布式能源协调频率支持的代表性控制方法对比。

所综述的研究确立了资源可用性、协调响应和运行约束的重要性。对于本文开发的风电-电池储能系统（BESS）控制架构，设计重点在于统一调节请求、依赖RoCoF的资源参与以及可行本地执行之间的限制级连接。对频率快速变化的响应不足可能延迟BESS支持的部署，而电池参与时间过长则可能耗尽后续调节可用的能量裕度。此外，当本地运行限制生效时，分配的指令可能无法完全执行。这些考虑因素促使了本文提出的RoCoF扳机分层协调控制框架第2.2节.