该控制方法可以在一定程度上兼顾阵列能量平衡与效率优化之间的关系，提高系统运行的效率。

大容量储能装置的应用对电网的安全、稳定运行，提升电能质量等方面有重要作用。飞轮储能技术作为一种新型物理储能技术，与传统的化学电池相比，具有无污染、使用寿命长、储能密度高等优点。然而，飞轮单体受到材料、成本、技术等因素的影响，大幅提升其容量还是比较困难的，这也限制了其在大容量场合的应用。

一种扩大飞轮系统容量的有效方法是采用多个飞轮单体并联组成飞轮阵列储能系统，这种方法降低了对飞轮单体容量的要求，并且容量配置更加灵活。而这也需要一种合理的功率分配策略对阵列中各个单体输出功率进行分配，从而提高系统性能。

实际飞轮阵列系统运行过程中，飞轮阵列中各个单体的剩余容量均衡及系统的效率优化对提高系统性能有重要意义。单体剩余容量均衡可以有效提高系统的最大功率运行时间，同时延长系统的整体寿命。优化系统的运行效率则可以减少系统的运行损耗。

但是，受到每台飞轮单体损耗曲线不同的影响，飞轮单体的剩余容量均衡与效率优化往往无法同时实现，目前飞轮阵列中常见的功率分配策略有等功率分配、等转矩分配、等时间长度分配。然而这些控制策略都没有考虑到系统运行时的效率问题。有学者针对系统的运行效率进行优化，却会导致阵列单体之间的剩余能量出现较大差异。

针对飞轮阵列储能系统中各个单体的功率分配问题，北京理工大学自动化学院的研究人员任京攀、马宏伟、姚明清，在年《电工技术学报》增刊1上撰文，提出一种兼顾飞轮阵列效率与飞轮单体能量均衡的协调控制策略。

科研人员首先对飞轮阵列储能系统的损耗优化问题建立数学模型，然后采用带等式约束的时变权重的粒子群优化算法，对阵列的运行效率进行优化。由于不同飞轮的效率曲线不同，在效率优化过程中，各个飞轮单体分配到的输出功率可能会出现较大差异，导致阵列单体间剩余能量出现较大的不平衡。

他们提出对不同剩余能量的飞轮单体采取不同功率分配策略的方式，令剩余容量高的单体额定功率工作，剩余容量低的单体不工作，而剩余容量中等的单体采用上述粒子群优化算法实现效率优化。与传统的飞轮阵列功率分配策略相比，这种基于分组的粒子群算法可以协调飞轮单体的剩余能量均衡与系统的运行效率之间的关系，在保证阵列保持高效率运行的同时，避免系统中各个单体之间剩余能量出现较大差异。

而针对传统PSO算法寻优速度较慢的问题，研究人员则采用时变权重的PSO算法减少寻优迭代次数，提高寻优速度。

以上研究成果发表在年《电工技术学报》增刊1，论文标题为“基于粒子群算法的飞轮阵列协调控制策略”，作者为任京攀、马宏伟等。