CN102184296A - 基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，该方法包括选取电压、电流、功率波动较多并且安装在具有良好通信条件的变电站的冲击负荷作为数据采集点，采用电流的突变量作为负荷特性录波装置的启动判据，启动录波，记录实时电压和电流数据；采用自恢复负荷模型构造冲击负荷的模型结构，得到负荷模型的辨识参数；采用改进型的遗传算法进行冲击负荷模型参数的辨识，算法中采用期望值选择方法，并采用搜索速度较快的单纯形法将数据收敛到全局最优点；最后将采集的测量数据按时间顺序分为两组，对模型参数进行辨识验证。本发明适用于基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，属电气化铁路电力系统冲击特性负荷技术领域。
背景技术
电铁牵引负荷主要由电力机车及其车厢供电负荷(对客运列车)构成，此类负荷具有以下三个特点：第一，电力机车是大功率单相负荷，电力机车往往采用双机甚至多级牵引，引起电力系统的三相不平衡；第二，我国大量采用交直整流型(或称直流传动型)电力机车作为牵引动力，其主电路一般为晶闸管相控整流电路，因此接触网侧电流含有较大的谐波成分；第三，列车要比较频繁的在启动、加速、惰行、制动等工况间切换，造成牵引负荷波动剧烈，变化剧烈的大功率单相负荷在电网薄弱时容易造成电压波动和电压闪变，影响电力线路供电电压质量，严重者可能威胁电力系统的安全和稳定运行。
从电力系统角度看，电铁负荷的运行过程可以分为两部分：发生功率冲击和正常平稳运行。
冲击特性是指冲击负荷的有功和无功功率冲击。冲击特性模型用于描述冲击负荷的功率冲击现象，应用于冲击负荷发生功率冲击时的系统稳定研究和系统规划时的计算分析，也可以为电力系统的控制策略的制定提供依据。
负荷特性是指冲击负荷的输出（有功功率P、无功功率Q）随输入（母线电压U、系统频率f）变化而变化的特性。负荷特性模型研究冲击负荷吸收功率随高压母线电压和频率变化的情况，适用于冲击负荷没发生功率冲击时的电力系统仿真计算分析。
由于电气化铁路的电力负荷分布广，差别大，随机性强，当电气化铁路负荷进入牵引站时，电铁冲击负荷引起的母线电压变化并不大，但是有功功率和无功功率的变化非常大，这一点与常规负荷有很大的区别，因此常规的负荷模型结构很难去拟合电铁冲击负荷的功率冲击。因此，在目前的认识水平下，有必要将基于实测数据的冲击负荷建模思路与基于统计的方法相结合，进行实际测量，找到冲击负荷的特性进行负荷建模。
公开号CN101354423公开了一种基于实测的冲击负荷建模系统及方法，该方法基于计算机技术为核心的数字化数据采集、处理、管理及交换系统，通过冲击负荷建模平台建立能够描述冲击负荷特性的负荷模型，把建立的冲击负荷模型通过电力系统仿真软件的接口应用于电力系统的数字仿真分析中。
发明内容
本发明的目的是，根据电铁冲击负荷区别于常规负荷的特点，公开一种基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法。
实现本发明的技术方案是，选择电气化铁路的监测点并安装监测装置，确定对于电气化铁路这种特殊负荷的负荷特性录波数据启动值，启动录波装置记录实时电压和电流数据，利用监测数据建立电铁冲击负荷的负荷模型, 并对模型参数进行辨识验证。
本发明基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，包括以下步骤：
（1）电气化铁路的监测点实测数据的采集；
（2）采用自恢复负荷模型构造冲击负荷的模型结构；
（3）采用改进型的遗传算法进行冲击负荷模型参数的辨识；
（4）采用实测数据对冲击负荷模型进行仿真，对模型参数进行辨识验证。
本发明电气化铁路冲击负荷建模实测数据采集监测点的选择原则：
选取电压、电流、功率波动较多并且安装在具有良好通信条件的变电站的冲击负荷作为数据采集点，采用电流的突变量作为负荷特性录波装置的启动判据，启动录波，记录实时电压和电流数据。设定当在规定时间内电流的突变量为3A时开始记录，记录长度为事件前三秒事件后五秒，总共8秒的时间。
本发明采用自恢复负荷模型构造冲击负荷的模型结构为：
上式负荷模型的辨识参数为：
其中
—有功需求时间常数；
—无功需求时间常数；
—转矩方程常数；
—转矩方程常数；
—稳态时有功指数；—稳态时无功指数；
—牵引回路等值电阻；
，其中
为电机常数，与电机构造有关，其值相对固定；
为牵引电机励磁系数，与励磁绕组构造材料有关； 
，其中
为直流电机转矩系数；
为牵引电机励磁系数，与励磁绕组构造材料有关；
—牵引回路等值电感；—牵引电机转动惯量；
—无功指数。其中，辨识参数
、的取值区间较大，这主要是因为冲击负荷功率造成母线电压变化非常小，而冲击负荷消耗的有功功率和无功功率是随母线的电压差变化造成的。
本发明冲击负荷模型参数辨识方法为：采用改进型的遗传算法进行冲击负荷模型参数的辨识，采用搜索速度较快的单纯形法进行数据收敛。
所述改进型遗传算法的步骤是：
（1）采用期望值选择方法，计算群体中每个个体在下一代生存的期望数目M。若某个个体被选中并要参加配对和交叉，则它在下一代中生存的期望数目减去0.5；若不参与配对和交叉，则该个体的期望数目减1。若一个个体的期望值小于0,则该个体不参与选择。
（2）在交叉算子中引入“概率存活”的思想，并设定黄金分割点为分割系数。如果交叉的结果适配值优于其父代个体（或优于群体平均值），则以较大的概率存活，反之则以较小的概率存活。
（3）采用搜索速度较快的单纯形法进行数据收敛。单纯形法以反射、扩展、收缩、紧缩四个方式循环迭代，最终收敛到全局最优点。
本发明利用实测数据对冲击负荷模型进行仿真，对模型参数进行辨识验证，其特点是，
（1）数据采集来源的不同，部分模型参数范围也不相同。
（2）对不同数据来源的负荷数据进行辨识分析，部分模型参数的范围有相同的辨识范围。
（3）对辨识结果的灵敏度较大的参数为
，，，
。
本发明利用实测数据对冲击负荷模型进行仿真，对模型参数进行辨识验证时，将采集的测量数据按时间顺序分为两组，用时间较早的一组进行参数辨识，并依照冲击负荷的特点，在时间较晚的一组数据中选择对应的测量数据进行拟合，经模型计算所得出的仿真结果与实测的测量数据能够拟合，保证模型的可靠性。
本发明与现有技术比较的有益效果是，传统的负荷建模所用的数据来源于数字仿真系统，是通过利用计算机对电力机车建立数字仿真模型，再利用数字仿真数据进行验证，这种建模方式的缺点在于其负荷模型不能完全客观的反映牵引负荷的动态特性，而且不是基于实测数据进行的建模辨识。本发明负荷建模采样数据来源于现场实测数据，能够真实的反映电铁牵引负荷进入或驶出牵引站时对系统的影响；同时在对称分量法的基础上，提出利用序网原理将不对称电铁两相系统转化为与电网侧对称的三相系统，建立牵引负荷综合模型从而分析牵引综合负荷对系统的影响，并最后用实测数据进行参数验证。本发明经模型计算所得出的仿真结果与实测的测量数据能够拟合，保证了模型的可靠性。
本发明适用于基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模。
附图说明
图1为电铁负荷在变电站所管辖区域内的运行规律图；
图2为本发明负荷特性录波数据的启动定值设定图。
具体实施方式
选取电压、电流、功率波动较多并且安装在具有良好通信条件的变电站的冲击负荷作为数据采集点，采用电流的突变量作为负荷特性录波装置的启动判据，启动录波，记录数据采集点的实时电压和电流数据。
如图1所示为电铁负荷在变电站所管辖区域内的运行规律。
其中：T1为列车驶入时电流上升时间，这段时间整体长度大致为4-15秒；T2为列车驶出时电流下降时间，一般为1.5-5秒；T3为列车在本牵引站范围的运行时间，一般为200-400秒之间；A1为没有机车时稳态电流值，一般为4-10A；A2为机车稳态运行时电流值，一般为20-80A，电力机车运行时电流一般为稳态无机车时的3倍以上。
图2所示为负荷特性录波数据启动值的确定方法。
图中，判断时间窗T：当判断的两个点一个位于没有机车时的稳态值而另外一个位于有机车稳态值时正好满足限值，设定T为5秒。两次判断间隔DT定为2秒。限定值E：正常情况下当连续两次或三次T秒前后电流有效值之差|X2-X1|> 2*min(X2,X1)时启动记录三相电压与电流的有效值。因为考虑到设备的实际情况电铁负荷的电流变化率，最终设定当在规定时间内电流的突变量为3A时开始记录，记录长度为事件前3秒、事件后5秒，总共8秒的时间。
建立冲击负荷的负荷模型步骤如下：
冲击负荷从系统中吸收的功率如式（1）所示。其中
、
分别为有功和无功需求的时间常数；
、
分别为负荷有功需求和稳态有功功率；
、分别为负荷无功需求和稳态无功功率；
、
分别为稳态时有功和无功指数；
为负荷动态时消耗的有功功率；
为负荷动态时消耗的无功功率。
考虑到电铁负荷的功率主要由牵引电机所消耗，因此得出电铁特殊负荷模型结构如式（2）所示。其中
，。
为参数辨识方便起见，令
，，
，则式（2）可转化为
根据式(3)负荷模型的辨识参数为：
。
其中
—有功需求时间常数；
—无功需求时间常数；
—转矩方程常数；
—转矩方程常数；—稳态时有功指数；
—稳态时无功指数；
—牵引回路等值电阻；
，其中为电机常数，与电机构造有关，其值相对固定；
为牵引电机励磁系数，与励磁绕组构造材料有关； 
，其中
为直流电机转矩系数；
为牵引电机励磁系数，与励磁绕组构造材料有关；
—牵引回路等值电感；
—牵引电机转动惯量；—无功指数。其中，辨识参数
、的取值区间较大。
本实施例模型参数辨识方法采用改进型的遗传算法进行冲击负荷模型参数的辨识，采用搜索速度较快的单纯形法进行数据收敛。
由于冲击负荷功率特性造成辨识参数
、
的取值区间较大；故本实施例采用改进型的遗传算法进行冲击负荷模型参数的辨识，算法中采用期望值选择方法，在交叉算子中引入“概率存活”的思想，并设定黄金分割点为分割系数，并采用搜索速度较快的单纯形法将数据收敛到全局最优点；最后将采集的测量数据按时间顺序分为两组，用时间较早的一组进行参数辨识，并依照冲击负荷的特点，在时间较晚的一组数据中选择对应的测量数据进行拟合，对模型参数的进行辨识验证。
利用实测数据对冲击负荷模型进行仿真，对模型参数进行辨识验证，其特点是：
（1）数据采集来源的不同，部分模型参数范围也不相同。
（2）对不同数据来源的负荷数据进行辨识分析，部分模型参数的范围有相同的辨识范围。
（3）对辨识结果的灵敏度较大的参数为，
，
，
。
Claims (5)
1. 一种基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
（1）电气化铁路的监测点实测数据采集；
（2）采用自恢复负荷模型构造冲击负荷的模型结构；
（3）采用改进型的遗传算法进行冲击负荷模型参数的辨识；
（4）采用实测数据对冲击负荷模型进行仿真，对模型参数进行辨识验证。
2.根据权利要求1所述的基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，其特征在于，所述实测数据采集监测点的选择原则为，选取电压、电流、功率波动较多并且安装在具有良好通信条件的变电站的冲击负荷作为数据采集点，采用电流的突变量作为负荷特性录波装置的启动判据，启动录波，记录实时电压和电流数据；设定当在规定时间内电流的突变量为3A时开始记录，记录长度为事件前三秒事件后五秒，总共8秒的时间。
3.根据权利要求1所述的基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，其特征在于，所述冲击负荷的模型结构为：
冲击负荷模型的辨识参数为：
。
4.根据权利要求1所述的基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，其特征在于，所述改进型的遗传算法的步骤为：
（1）采用期望值选择方法，计算群体中每个个体在下一代生存的期望数目M；若某个个体被选中并要参加配对和交叉，则它在下一代中生存的期望数目减去0.5；若不参与配对和交叉，则该个体的期望数目减1；若一个个体的期望值小于0,则该个体不参与选择；M的表达式为：
（2）在交叉算子中引入“概率存活”的思想，并设定黄金分割点为分割系数；如果交叉的结果适配值优于其父代个体（或优于群体平均值），则以较大的概率存活，反之则以较小的概率存活；
（3）采用搜索速度较快的单纯形法进行数据收敛；单纯形法以反射、扩展、收缩、紧缩四个方式循环迭代，最终收敛到全局最优点。
5.根据权利要求1所述的基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模方法，其特征在于，所述对模型参数进行辨识验证的方法为：利用实测数据对冲击负荷模型进行仿真，对模型参数进行辨识验证时，将采集的测量数据按时间顺序分为两组，用时间较早的一组进行参数辨识，并依照冲击负荷的特点，在时间较晚的一组数据中选择对应的测量数据进行拟合，经模型计算所得出的仿真结果与实测的测量数据能够拟合，保证模型的可靠性。
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Legal Events
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Effective date of registration: 20121206 Address after: 330096 Nanchang private science and Technology Park, Jiangxi Road, No. 88 Patentee after: Jiangxi Electric Power Science Academy Patentee after: State Grid Corporation of China Address before: 330096 Nanchang private science and Technology Park, Jiangxi Road, No. 88 Patentee before: Jiangxi Electric Power Science Academy |
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Effective date of registration: 20180709 Address after: 330096 No. 88, min Qiang Road, private science and Technology Park, Nanchang, Jiangxi Co-patentee after: State Grid Corporation of China Patentee after: Electric Power Research of State Grid Jiangxi Electric Power Co., Ltd. Address before: 330096 No. 88, min Qiang Road, private science and Technology Park, Nanchang, Jiangxi Co-patentee before: State Grid Corporation of China Patentee before: Jiangxi Electric Power Science Academy |
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| TR01 | Transfer of patent right |