退役动力电池因其一致性差、安全性薄弱等缺陷在梯次利用时面临巨大挑战。动态可重构电池网络（dynamic reconfigurable battery network，DRBN）能够有效提高退役动力电池梯次利用储能系统的一致性和安全性。目前DRBN储能系统已经进入工程应用阶段，然而现有的研究缺少对大规模DRBN储能系统的运行性能评估。为此，以实际运行的大规模退役动力电池梯次利用储能系统作为分析对象，选取储能系统中80个DRBN的1个月运行数据进行分析。从运行工况、均衡效果、薄弱辨识三个方面验证了DRBN储能系统对电池模组一致性的提升效果。数据分析表明，90%的DRBN一致性良好，且其他一致性较差的DRBN都能够被准确辨识。

1. DRBN储能系统组成

大规模退役动力电池梯次利用储能系统场站通常由多个储能集装箱构成，如图1所示。每个储能集装箱内包含单台或者多台储能变流器（PCS），实现交流与直流的变换。PCS直流侧与DRBN连接，DRBN通过电力电子开关串联的方式形成可重构网络，如图2所示。

⬆ 图1  大规模梯次利用DRBN储能系统场站架构

⬆ 图2  DRBN拓扑结构

2. DRBN运行原理

DRBN从时间的维度入手，将来自不同电池模组的“能量切片”按时间轴进行调度排布，来实现电池能量管控。令ΔC 表示电池模组的容量变化量，Δt 表示模组参与充放电的时间，则有

DRBN通过调整模组接入充放电回路里的时间，改变电池容量在不同模组上的分布。在实际DRBN中，采用的是并联模组“3选2”的一致性管控策略，即从3个并联模组中选取2个接入系统，另外1个模组断开。图3给出了实际系统中3个并联模组的放电电流。

⬆ 图3  3个并联模组在动态重构过程中的电流

3. 运行性能评估方法

本文对实际DRBN储能系统采集得到的数据集进行分析。数据采集周期为1个月，数据采集频率为每分钟采集1组电池数据。采集到的数据信息包括电池模组的工作电压、OCV、工作电流、SOC、温度。

数据预处理完成后，将每个DRBN内42个电池模组的工作电压标准差作为该DRBN的一致性指标（consistency indicator，CI）。设xV,i为第i个电池模组的工作电压，N是电池模组数量，μV为所有电池模组工作电压的平均值，则工作电压标准差σ的计算公式为

⬆ 图4  1-1-3 DRBN的模组电压及标准差

根据不同DRBN的电压标准差平均值高低，可以将80个DRBN按照电压一致性程度分为3类，结果如图5、表1所示。其中，第1类DRBN的一致性良好，第2类DRBN存在一定程度的不一致性，第3类DRBN存在严重的不一致性。分类结果表明，90%的DRBN一致性良好，且其他一致性较差的DRBN都能够被准确辨识。

⬆ 图5  80个DRBN的电压标准差平均值