基于混合粒子群算法的城轨交通超级电容储能系统能量管理和容量配置优化研究

发布时间：2017-06-25 18:18

  本文关键词：基于混合粒子群算法的城轨交通超级电容储能系统能量管理和容量配置优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：城市轨道交通在我国正处于高速发展阶段,与其他交通方式相比它具有运量大、准点安全、节能环保等显著优点。如何有效利用城轨列车再生制动能量,降低牵引变电站输出能耗,以及如何改善直流网压波动,保证列车牵引制动性能等问题,已成为国内外城轨交通领域的研究热点。由于超级电容储能系统具有功率密度高、循环寿命长、能量管理方便等优点,将其应用于城轨交通供电系统中会带来良好的节能稳压效果。基于此背景,本文针对城轨线路多套地面式超级电容储能系统的能量管理策略和容量配置的优化问题展开研究。论文首先详细分析了城轨列车、牵引变电站、超级电容储能系统三者的工作原理和特性,为后文超级电容储能系统能量管理策略和容量配置的优化研究提供理论基础。由于典型直流电压双环控制策略的不足,论文提出了一种基于空载电压和SOC(state of charge)的动态阈值能量管理策略。该能量管理策略基于超级电容模组端电压和24脉波整流机组网侧电压,通过动态调整超级电容储能系统的充放电阈值,不仅可以有效防止空载电压波动带来的影响,还可以协调管理多套超级电容储能系统,在整体上提高所有超级电容储能系统的节能稳压效果。论文通过仿真验证了动态阈值能量管理策略在多种列车运行工况下的有效性。为了定性和定量地分析超级电容储能系统在不同能量管理策略和容量配置方案下对直流供电网的影响及节能稳压效果,论文基于实际的城轨交通供电系统结构和原理,对包含超级电容储能系统的城轨交通供电网各模块进行建模,搭建了多站、多车、多套超级电容储能系统之间相互耦合的城轨交通供电系统仿真平台。论文提出了一种结合混合粒子群算法和城轨交通供电系统仿真平台的优化方法,并详细阐述了目标函数的计算方式和混合粒子群算法的改进原理。该优化方法针对不同的城轨线路以及不同优化目标函数,可以同时优化得到超级电容储能系统最优的能量管理策略参数和容量配置方案。最后论文对优化结果进行了分析和总结。论文搭建了城轨交通供电网双储能系统实验平台,可以模拟多站多车以及不同超级电容储能系统之间的能量流动。实验验证了动态阈值能量管理策略在牵引变电站不同空载电压以及列车不同运行工况下的有效性。
【关键词】：超级电容 城市轨道交通 能量管理策略 容量配置 动态阈值 空载电压 SOC 经济效率 电压改善率 混合粒子群算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U223;TM53
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 研究背景与意义12-14
• 1.2 地面式超级电容储能系统研究现状14-18
• 1.2.1 地面式超级电容储能系统能量管理策略研究现状14-17
• 1.2.2 地面式超级电容容量配置研究现状17-18
• 1.3 论文的主要内容18-20
• 2 含超级电容储能系统的城轨交通供电系统及特性20-30
• 2.1 城轨列车20-23
• 2.1.1 牵引/制动特性20-22
• 2.1.2 列车能耗计算22-23
• 2.1.3 列车制动限流特性23
• 2.2 牵引变电站23-26
• 2.2.1 24脉波整流机组空载电压特性23-25
• 2.2.2 24脉波整流机组输出外特性25-26
• 2.3 超级电容储能系统26-29
• 2.3.1 超级电容器26-28
• 2.3.2 双向DC/DC变换器及工作原理28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 3 基于空载电压和SOC的动态阈值能量管理策略30-48
• 3.1 传统双环能量管理策略分析30-32
• 3.2 基于空载电压和SOC的动态阈值能量管理策略32-37
• 3.2.1 动态阈值计算模块32-36
• 3.2.2 SOC限制模块36-37
• 3.3 仿真对比及分析37-47
• 3.3.1 仿真模型及参数37-38
• 3.3.2 仿真结果分析38-47
• 3.4 本章小结47-48
• 4 含超级电容储能系统的城轨交通供电系统仿真平台48-58
• 4.1 仿真平台概述48-49
• 4.2 直流供电网潮流解析模块49-52
• 4.2.1 城轨列车模型50
• 4.2.2 牵引变电站模型50-51
• 4.2.3 线路阻抗模型51-52
• 4.2.4 超级电容储能系统模型52
• 4.3 仿真平台输出结果52-56
• 4.3.1 参数输入52-53
• 4.3.2 输出结果53-56
• 4.4 本章小结56-58
• 5 基于混合粒子群算法同时优化能量管理参数和容量配置58-72
• 5.1 优化方法原理58-59
• 5.2 优化目标函数59-63
• 5.2.1 济效率(e%)59-62
• 5.2.2 电压改善率(v%)62
• 5.2.3 优化目标函数(ObjV)62-63
• 5.3 改进的混合粒子群算法63-66
• 5.3.1 混合粒子群算法改进原理63-65
• 5.3.2 混合粒子群算法优化设置65-66
• 5.4 优化结果分析66-70
• 5.5 本章小结70-72
• 6 城轨交通供电网双储能系统实验平台72-84
• 6.1 实验平台架构72-76
• 6.1.1 牵引变电站模拟系统73-74
• 6.1.2 列车模拟系统74-75
• 6.1.3 超级电容储能系统75-76
• 6.2 动态阈值能量管理策略验证实验76-82
• 6.2.1 列车负载电流模拟实验验证76-77
• 6.2.2 空载电压波动下的实验验证77-79
• 6.2.3 双储能系统能量管理优化实验验证79-82
• 6.3 本章小结82-84
• 7 总结与展望84-86
• 7.1 结论84-85
• 7.2 今后研究工作展望85-86
• 参考文献86-90
• 作者简历90-94
• 学位论文数据集94

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本文编号：483140