近年来随着电动汽车技术的快速发展,电动汽车电池的参数和性能直接影响着电动汽车技术的普及。如何评价电动汽车动力电池的性能成为了电动车电池技术发展的关键问题。用于评估动力电池组特性的动力蓄电池组测试系统（Power Accumulator Battery Pack Test System,PABPTS）,一直是电动汽车发展中不可或缺的组成部分之一。而测试系统放电方式包括两种,一种是电阻耗能式放电,另一种是并网放电。为了避免大量的能量浪费,本文主要研究对象为以动力电池测试系统放电并网构成的直流微网（PABTS DC-MG）。由于各个测试系统并不是统一进行,当出现加入或退出并网时,就如传统直流微电网一样,会导致直流母线电压波动,给系统带来了不稳定性因素。针对PABTS DC-MG的稳定性问题,本文通过引入虚拟电容的方法,用来增大直流电容的惯性,形成外环为虚拟惯性控制（Virtual Inertial Control,VIC）,内环为电流跟踪控制的方法。通过对虚拟惯性控制的双向DC/AC变换器进行分析,建立VIC控制下的双向变换器小信号模型,并且通过极点图分析发现虚拟电容增强了系统的稳定性。针对PABTS DC-MG系统易受到干扰导致直流母线电压波动问题,传统的VIC控制由于其虚拟参考电流无法调节,导致直流母线电压波动较大,本文提出了一种基于VIC的模型预测控制算法（MPC-VIC）。首先设计了模型预测控制器,通过VIC方程进行建立状态空间模型,确立各个状态变量、系统输入,输出以及干扰量,然后以最小的直流母线电压波动和最小的MPC控制器输出为目标设计代价函数,之后通过优化问题求解,计算出虚拟参考电流的补偿量,最后叠加到VIC的虚拟参考电流上去,实现考虑外部环境变化和直流母线电压波动情况下虚拟参考电流的实时校正,从而增大直流母线电压波动的抑制能力。在四个不同工况进行HIL实验验证,结果表明通过MPC计算的补偿虚拟参考电流能够增强系统的惯性,抑制直流母线电压波动。针对传统VIC中虚拟电容存在的分数阶特性,且与通过整数阶惯性环节所建立的数学模型存在一定偏差的问题,本文提出一种分数阶的模型预测虚拟惯性控制的方法（Fractional Model Predictive Control-Fractional Virtual Inertial Control,FOMPC-FOVIC）。通过在传统虚拟惯性控制VIC中用分数阶阶次替换一阶惯性环节,将传统VIC变化为分数阶VIC,通过伯德图分析发现FOVIC提高了系统的稳定裕度;然后引入分数阶模型预测控制器,即FOMPC,首先通过Grünwald-Letnikov的分数阶定义推导了FOVIC的预测控制模型,然后以最小的直流母线电压波动和最小的MPC控制器输出为目标设计代价函数,在一步预测范围内求取最优的虚拟参考电流补偿量,最后叠加到FOVIC的虚拟参考电流,从而提高了直流母线电压波动过程的动态特性。在第五章的算例分析分析中,进一步证明所提出方法的优势。针对VIC以PI控制器存在被控系统的超调和快速响应无法调和的固有矛盾,且误差的比例和积分后的线性叠加不是最佳组合问题,提出一种基于VIC为外环控制与自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control,ADRC）相结合的方法（VIC-ADRC）。通过VIC方程建立ADRC的控制模型,将考虑了系统内部和外部扰动作为总扰动估计,并在ADRC控制器输出端进行反馈补偿,实现消除扰动。采用四个不同工况进行验证所提出的方法的优势,结果表明,所提出的方法能够将直流母线电压波动抑制到最低。