CN110053521B - 城市轨道交通牵引供电系统及车-网配合参数优化方法 - Google Patents

城市轨道交通牵引供电系统及车-网配合参数优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于牵引供电技术领域，涉及一种城市轨道交通牵引供电系统及车‑网配合参数优化方法，所述牵引供电系统包括：N个牵引所、直流接触网、交流电网、轨道和M个待试车辆。通过设置牵引所内中压能馈装置逆变电压启动阈值，将待试车辆再生制动产生的直流电能逆变成与所述第一交流电同幅值、同相位的交流电能，使列车再生制动能力最大程度发挥，并且实现线路损耗最小。

Description

城市轨道交通牵引供电系统及车-网配合参数优化方法
技术领域
本发明属于牵引供电技术领域，尤其涉及一种城市轨道交通牵引供电系统及车-网配合参数优化方法。
背景技术
地铁牵引供电系统采用24脉波整流进行供电，由于二极管整流方式存在能量只能单向流动的缺点，地铁车辆再生制动时，会产生多余能量(附近车辆不能吸收)，若不进行有效处理，会使得牵引网电压升高，导致列车的再生制动能力降低，甚至消失。而传统的处理方法是将这部分能量用电阻能耗装置消耗掉，造成能量的浪费。
随着电力电子技术的发展，越来越多的地铁线路开始采用基于四象限变流技术的中压能馈装置，把再生制动能量回馈到中压电网进行再利用，据统计，节能率可达10％-20％(节能率定义为：变电所总回馈电能/变电所总牵引电能)。
在列车制动的过程中，随着母线电压的抬升，列车根据电空制动控制系统中的电压限制曲线对电制动转矩进行限制，从而减小列车回馈的能量，实现对直流牵引网电压的限制。中压能馈装置逆变电压启动阈值将影响到直流牵引网的电压分布，进而影响到列车再生制动能力的发挥和线路损耗的大小，而传统的车-网控制策略并未对中压能馈装置逆变电压启动阈值的设置进行优化，列车再生制动能力未得到最大程度发挥，系统综合节能率有待提高。
发明内容
本发明提供一种城市轨道交通牵引供电系统及车-网配合参数优化方法，以提高列车再生制动能力，提高系统综合节能率，具体技术方案如下：
一种城市轨道交通牵引供电系统，包括：N个牵引降压变电所(简称牵引所)、直流接触网50、交流电网、轨道和待试车辆(列车)；
所述N个牵引降压变电所中至少一个为：带中压能馈装置的牵引降压变电所20；
所述交流电网与N个牵引降压变电所的输入端连接；所述N个牵引降压变电所的输出端与直流接触网50连接，将交流电网的第一交流电进行降压和交直流转换，输出第一直流电至所述直流接触网50；
所述待试车辆与所述直流接触网50接触，并从所述直流接触网50上获得第一直流电，以使所述待试车辆在所述第一直流电的驱动下在所述轨道上运行；
所述带中压能馈装置的牵引降压变电所20包括：中压能馈装置21和至少一个整流机组22；
所述交流电网与整流机组22的输入端连接；所述整流机组22的输出端与直流接触网50连接；
所述整流机组22用于：对所述交流电网的第一交流电进行降压和交直流转换，输出第一直流电至所述直流接触网50；
所述整流机组22包括：整流变压器；
所述中压能馈装置用于：将所述待试车辆进站制动时产生的直流电能逆变成与所述第一交流电同幅值、同相位的交流电能，输入至牵引降压变电所。
在上述技术方案的基础上，所述整流机组22为12脉波整流机组。
在上述技术方案的基础上，所述整流机组22为二极管整流机组。
一种城市轨道交通牵引供电系统车-网配合参数优化方法，应用于上述城市轨道交通牵引供电系统，包括以下步骤：
S1、种群初始化
假设在城市轨道交通牵引供电系统中，包括：牵引所1,牵引所2,牵引所3,…,牵引所i,…,牵引所j,…,牵引所m，每个牵引所作为一个节点，m个牵引所对应的节点分别为节点1,节点2,节点3,…,节点i,…,节点j,…,节点m，对应的节点电压分别为U1,U2,U3,…,Ui,…,Uj,…,Um；每个牵引所都带有中压能馈装置21，m个牵引所对应的中压能馈装置逆变启动电压分别为：U01,U02,U03,…,U0m，统称为U0，
设置进化迭代次数g的初始值为0，最大进化代数G′，随机生成NP组中压能馈装置逆变启动电压相量[U01,U02…U0m]T作为初始种群；
S2、进行牵引供电系统直流潮流计算；
S3、适应度计算
假设在城市轨道交通牵引供电系统中，包括：列车1,列车2,…,列车ti,…,列车k，每辆列车作为一个列车节点，将m个牵引所节点和k个列车节点放在一起，重新编号为：1,2,…,i1,…,j1,…,n，其中n＝m+k；
对于满足约束条件的种群，将适应度函数设置为：如式(20)所示，
Figure BDA0001989351360000031
其中，Ri1j1(t)为t时刻节点i1与节点j1之间的线路电阻，Ui1(t)为t时刻节点i1的电压，Uj1(t)为t时刻节点j1的电压，T为发车间隔时间，n为节点数量；
对于不满足约束条件的种群，设置适应度为1/ε2，其中ε2为极小值；
S4、判断是否满足终止条件
所述终止条件为：g>G′；
当不满足终止条件时，进行步骤S5-S6；
当满足终止条件时，进行步骤S7；
S5、依次进行遗传算法中的选择、交叉和变异操作；
选择：根据适应度函数值选择优良个体遗传到下一代，若个体ig的适应度为fig，被选中的概率pig如式(21)所示，
Figure BDA0001989351360000041
交叉：采用实值中间重组，如式(22)所示，
U0(c)＝U0(f1)+α(U0(f2)-U0(f1)) (22)
其中，U0(c)为交叉产生的子个体，U0(f1)、U0(f2)分别为两个父个体，α为比例因子，所述比例因子α由[0,1]上均匀分布的随机数产生；
变异：采用变异算子进行变异操作；
再返回到步骤S3，再依次往下执行后续步骤；
S6、将g的数值加1，返回到步骤S4；
S7、输出迭代过程中具有最小适应度值的个体作为最优解，并输出对应的最优个体。
在上述技术方案的基础上，步骤S2所述牵引供电系统直流潮流计算的具体步骤如下：
S21、参数初始化，
所述参数包括：运行图、线路参数、中压能馈装置空载电压和下垂控制斜率、牵引计算数据等；
所述线路参数包括：牵引降压变电所数量、列车数量、支路数量、节点编号、节点类型、线路阻抗等；
所述牵引计算数据包括列车位置和功率；
S22、将m个牵引所节点和k个列车节点放在一起，重新编号为：1,2,…,i1,…,j1,…,n，其中n＝m+k，节点电压分别为：U1,U2,…,Ui1,…,Uj1,…,Un；针对城市轨道交通牵引供电系统，形成节点导纳矩阵G，如式(6)所示，
Figure BDA0001989351360000042
S23、假设迭代次数为K，并设置K的初始值为0；
S24、当节点i1为牵引所节点时，按式(4)计算牵引所节点i1的功率误差ΔPi1，
Figure BDA0001989351360000051
其中，Pdi1为中压能馈装置21注入牵引所节点i1的有功功率，U0i1为牵引所节点i1的中压能馈装置逆变启动电压，ri1为牵引所节点i1的中压能馈装置等效内阻，Gi1j1为节点导纳矩阵G中第i1行第j1列元素；
当节点i1为列车节点时，列车节点i1的功率误差ΔP′i1为：
Figure BDA0001989351360000052
其中，Pi1为列车负荷功率；
将前述牵引所节点的有功偏差ΔPi1和列车节点的有功偏差ΔP′i1统一编号为：ΔP1,ΔP2,…,ΔP″i1,…,ΔPn，含节点电压的修正方程为牵引所潮流模型，如式(7)所示：同
Figure BDA0001989351360000053
其中，ΔU1,…,ΔUn分别为U1,…,Un的修正量；
S25、判断功率误差ΔP″i1是否满足式(11)，
|ΔP″i1|＜ε1 (11)
其中，ε1为收敛精度，当功率误差满足式(11)时，进行步骤S29，
当功率误差ΔP″i1不满足式(11)时，进行步骤S26；
S26、对于牵引所节点，按式(8)计算雅可比矩阵元素，
Figure BDA0001989351360000061
其中，Pi1z为节点注入功率，如式(10)所示，
Figure BDA0001989351360000062
对于列车节点，按式(9)计算雅可比矩阵元素，
Figure BDA0001989351360000063
S27、求解修正方程(7)得到ΔUi (K+1)，根据式(12)计算牵引所节点电压的第K+1次迭代值
Figure BDA0001989351360000064
Figure BDA0001989351360000065
其中，
Figure BDA0001989351360000066
为牵引所节点电压的第K次迭代值，当K＝0时，
Figure BDA0001989351360000067
赋值为1；
S28、先令K的数值加1，再返回到步骤S24，再依次往下执行后续步骤；
S29、按式(13)计算牵引所中压能馈装置21的电流Idi；
Figure BDA0001989351360000068
S210、当牵引所中压能馈装置21的电流Idi不满足-Imax<Idi<0时，修正牵引所潮流模型，采用牛顿拉夫逊法对式(6)所示修正方程进行求解，Pdi1为常数时，则由式(9)计算雅可比矩阵元素，回到步骤S22，依次往下执行后续步骤；
Figure BDA0001989351360000071
其中Imax为中压能馈装置最大运行电流，
当牵引所中压能馈装置21的电流满足-Imax<Idi<0时，牵引供电系统直流潮流计算结束。
在上述技术方案的基础上，所述运行图包括：发车间隔。
在上述技术方案的基础上，约束条件包括：潮流约束、控制变量约束和状态变量约束；
所述潮流约束如式(16)和式(17)所示，
Figure BDA0001989351360000072
其中，Pdi1(t)为t时刻中压能馈装置21注入牵引所节点i1的有功功率，Gi1j1(t)为t时刻节点导纳矩阵G中的第i1行第j1列元素，
当节点i1为列车节点时，如式(17)所示，
Figure BDA0001989351360000073
其中，Pi1(t)为t时刻列车节点i1的负荷功率；Gi1j1(t)为t时刻节点导纳矩阵G中的第i1行第j1列元素；
所述控制变量约束如式(18)所示，
Udo＜Ui1(t)≤Umax (18)
其中Udo为二极管整流机组空载电压，Umax为制动系统再生制动完全失效时的电压；
所述状态变量约束如式(19)所示，
-Imax≤Idi(t)≤0 (19)
其中，Imax为中压能馈装置21运行时，允许的最大电流值。
本发明的有益技术效果如下：
通过设置所述中压能馈装置逆变电压启动阈值，将待试车辆再生制动产生的直流电能逆变成与所述第一交流电同幅值、同相位的交流电能，使列车再生制动能力最大程度发挥，并且实现线路损耗最小。
附图说明
本发明有如下附图：
图1为本发明所述城市轨道交通牵引供电系统的拓扑结构示意图；
图2为本发明所述带中压能馈装置的牵引降压变电所20的拓扑结构示意图；
图3为本发明待试车辆再生制动电压限制曲线；
图4(a)为本发明中压能馈装置21恒压控制直流输出特性曲线及二极管整流机组的直流输出特性曲线示意图；
图4(b)为本发明中压能馈装置21下垂控制直流输出特性曲线及二极管整流机组的直流输出特性曲线示意图；
图5为本发明城市轨道交通牵引供电系统车-网等效电路模型图；
图6为牵引供电系统直流潮流计算方法流程示意图；
图7为基于遗传算法的牵引供电系统最优潮流算法流程示意图；
图8为牵引供电系统分层控制结构示意图。
附图标记：
20、带中压能馈装置的牵引降压变电所，21、中压能馈装置，22、整流机组，50、直流接触网。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的城市轨道交通牵引供电系统及车-网配合参数优化方法，适用于地铁和轻轨等城市轨道交通车辆。本发明通过设置牵引降压变电所内中压能馈装置逆变电压启动阈值，将待试车辆再生制动产生的直流电能逆变成与所述第一交流电同幅值、同相位的交流电能，使列车再生制动能力得到最大程度发挥，并且实现线路损耗最小。
下面以具体的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本发明所述城市轨道交通牵引供电系统的拓扑结构示意图，如图1所示，所述城市轨道交通牵引供电系统包括：N个牵引降压变电所、直流接触网50、交流电网、轨道和待试车辆；
所述N个牵引降压变电所包括：至少一个带中压能馈装置的牵引降压变电所20。
图2为带中压能馈装置的牵引降压变电所20的结构示意图，包括一套中压能馈装置21和两套12脉波整流机组。
所述12脉波整流机组包括：整流变压器。
待试车辆处于牵引工况时，带中压能馈装置的牵引降压变电所20对第一交流电进行降压和交直流转换，输出第一直流电至直流接触网50，以使待试车辆在第一直流电的驱动下在轨道上运行；待试车辆处于制动工况时，带中压能馈装置的牵引降压变电所将待试车辆产生的直流电能逆变成与所述第一交流电同幅值、同相位的交流电能，输入至其他牵引降压变电所。
图3为待试车辆再生制动电压限制曲线，横坐标为列车直流电压Ut，纵坐标为电机制动电流指令Idc *。在列车制动的过程中，列车直流电压Ut低于设定的Ulim时，完全由再生制动来减速(在图3中表现为电机制动电流指令Idc *为一恒值)，以实现能量被重新利用；当列车电压在Ulim～Umax范围时，再生制动逐渐减小(在图3中表现为电机制动电流指令Idc *逐渐减小)，机械制动开始投入，共同完成列车制动。
结合图4和图5所示，图4为中压能馈装置21的直流输出特性控制曲线图，包括：图4(a)中压能馈装置21恒压控制直流输出特性曲线及二极管整流机组的直流输出特性曲线示意图和图4(b)中压能馈装置21下垂控制直流输出特性曲线及二极管整流机组的直流输出特性曲线示意图，中压能馈装置21采用双闭环控制；
所述双闭环包括：电压外环和电流内环；电压外环(简称电压环)的作用主要是控制三相变流器直流侧电压，电流内环的作用主要是按电压外环输出的电流指令进行电流控制。
其中，横坐标Idc为直流负荷电流，纵坐标Udc为直流电压，粗实线①为中压能馈装置21的直流输出特性曲线；细实线②为二极管整流机组的直流输出特性曲线；Udo为二极管整流机组的理想空载直流电压；U0为中压能馈装置空载电压(又称为逆变开启电压和逆变启动电压)，Imax为最大运行电流，A点为限功点，X点对应的直流电压Udc值为直流过压保护值Uov，AX为限功曲线，沿曲线AX方向，直流电压Udc上升，直至Uov，同时，直流负荷电流Idc下降，而功率(即直流电压Udc与直流负荷电流Idc的乘积)保持不变。
对于中压能馈装置21的直流输出特性曲线①，直流电压外环控制常用的控制模式有恒压控制(中压能馈装置21恒压吸收列车回馈的能量)，如图4(a)逆变区的曲线①所示，以及下垂控制(中压能馈装置21变压吸收列车回馈的能量)，如图4(b)逆变区的曲线①所示，其表达式如式(1)所示，
Udc＝U0-r·Idc (1)
其中Udc为直流电压，Idc为直流负荷电流，U0为中压能馈装置逆变启动电压，r为中压能馈装置等效内阻。由式(1)可以看出，当中压能馈装置等效内阻r＝0时，电压外环为恒压控制模式；当r>0时，电压外环为下垂控制模式。
对于二极管整流机组的直流输出特性曲线②，可由式(2)描述，
Figure BDA0001989351360000111
其中，Udc为直流电压，Idc为直流负荷电流，Udo为二极管整流机组空载电压，Xc为整流变压器短路阻抗，Idg为临界电流，IdN为额定输出电流。
图5为城市轨道交通牵引供电系统车-网等效电路模型图，其中忽略了钢轨电阻，在图中示出了牵引所1,牵引所2,牵引所3,…,牵引所i,…,牵引所j,…,牵引所m，每个牵引所作为一个节点，m个牵引所对应的节点分别为节点1,节点2,节点3,…,节点i,…,节点j,…,节点m，对应的节点电压分别为U1,U2,U3,…,Ui,…,Uj,…,Um，每个牵引所都带有中压能馈装置21，m个牵引所对应的中压能馈装置逆变启动电压分别为：U01,U02,U03,…,U0m(统称为U0)，中压能馈装置等效内阻分别为：r1,r2,r3,…,rm(统称为r)，节点i与节点j之间的线路电阻为Ri,j，Udo和rd分别为二极管整流机组空载电压和等效内阻，牵引所1与列车1之间的线路电阻为R1,m+1，列车1与牵引所2与之间的线路电阻为Rm+1,2，…，列车k与牵引所m之间的线路电阻为Rm+k,m；并示出了列车1,列车2,…,列车ti,…,列车k，每辆列车作为一个列车节点；P为列车等效功率源，即列车的负荷功率，针对上述k辆列车，分别采用P1,…,Pti,…,Pk表示，其中m与k的总和为n。假设将m个牵引所节点和k个列车节点放在一起，重新编号为：1,2,…,i1,…,j1,…,n，其中n＝m+k，节点电压分别为：U1,U2,…,Ui1,…,Uj1,…,Un。
图6为牵引供电系统直流潮流计算方法流程示意图，对于中压能馈装置21的直流输出特性，采用式(1)所示的表达式，并采用下垂控制的电压外环控制模式，当节点i1为牵引所节点时，对应的牵引所节点序号为i时，中压能馈装置21注入牵引所节点i的有功功率Pdi和有功偏差ΔPi(也称为功率误差)分别如式(3)和式(4)所示，
Figure BDA0001989351360000121
其中，Ui为牵引所节点电压，每个牵引所作为一个节点，
当节点i1为牵引所节点时，有功功率为Pdi1，结合式(3)，牵引所节点i1的有功偏差ΔPi1的计算公式如式(4)所示，
Figure BDA0001989351360000122
其中，Gi1j1为节点导纳矩阵G中第i1行第j1列元素；
当节点i1为列车节点时，列车节点i1的有功偏差ΔP′i1为：
Figure BDA0001989351360000123
其中，Pi1为列车负荷功率。
对于含有n个节点的直流电网，节点导纳矩阵G可以表示为式(6)，
Figure BDA0001989351360000124
将前述牵引所节点的有功偏差ΔPi1和列车节点的有功偏差ΔP′i1统一编号为：ΔP1,ΔP2,…,ΔP″i1,…,ΔPn，含节点直流电压(即节点电压)的修正方程如式(7)所示：同
Figure BDA0001989351360000125
其中，在求解非线性方程组过程中需要多次迭代，ΔU1,…,ΔUn分别为U1,…,Un的修正量，所述修正量为近似解和真实解之间的误差，当误差足够小，例如：小于收敛精度ε，则得到修正方程的真实解。
采用牛顿拉夫逊法对式(7)所示修正方程进行求解，
当节点i1为牵引所节点时，牵引所节点i1对应的雅可比矩阵元素如式(8)所示，
Figure BDA0001989351360000131
当节点i1为列车节点时，列车节点i1对应的雅可比矩阵元素如式(9)所示，
Figure BDA0001989351360000132
其中，Pi1z为节点注入功率，如式(10)所示，
Figure BDA0001989351360000133
采用以下表示方法对上述部分符号进行标记，ΔP＝[ΔP1,ΔP2…ΔPn]T为节点有功偏差向量，U＝[U1,U2…Un]T为节点直流电压向量，ΔU＝[ΔU1,ΔU2,…,ΔUn]T为节点直流电压U的修正向量。
牵引供电系统直流潮流计算方法的流程示意图如图6所示，步骤如下：
S21、参数初始化，
所述参数包括：运行图、线路参数、中压能馈装置空载电压和下垂控制斜率、牵引计算数据等；
所述线路参数包括：牵引降压变电所数量、列车数量、支路数量、节点编号、节点类型、线路阻抗等；
所述牵引计算数据包括列车位置和功率；
S22、将m个牵引所节点和k个列车节点放在一起，重新编号为：1,2,…,i1,…,j1,…,n，其中n＝m+k，节点电压分别为：U1,U2,…,Ui1,…,Uj1,…,Un；针对城市轨道交通牵引供电系统，形成节点导纳矩阵G，如式(6)所示，
Figure BDA0001989351360000141
S23、假设迭代次数为K，并设置K的初始值为0；
S24、当节点i1为牵引所节点时，按式(4)计算牵引所节点i1的功率误差ΔPi1，
Figure BDA0001989351360000142
其中，Pdi1为中压能馈装置21注入牵引所节点i1的有功功率，U0i1为牵引所节点i1的中压能馈装置逆变启动电压，ri1为牵引所节点i1的中压能馈装置等效内阻，Gi1j1为节点导纳矩阵G中第i1行第j1列元素；
当节点i1为列车节点时，列车节点i1的功率误差ΔP′i1为：
Figure BDA0001989351360000143
其中，Pi1为列车负荷功率；
将前述牵引所节点的有功偏差ΔPi1和列车节点的有功偏差ΔP′i1统一编号为：ΔP1,ΔP2,…,ΔP″i1,…,ΔPn，含节点电压的修正方程为牵引所潮流模型，如式(7)所示：同
Figure BDA0001989351360000151
其中，ΔU1,…,ΔUn分别为U1,…,Un的修正量；
S25、判断功率误差ΔP″i1是否满足式(11)，
|ΔP″i1|＜ε1 (11)
其中，ε1为收敛精度，当功率误差满足式(11)时，进行步骤S29，
当功率误差ΔP″i1不满足式(11)时，进行步骤S26；
S26、对于牵引所节点，按式(8)计算雅可比矩阵元素，
Figure BDA0001989351360000152
其中，Pi1z为节点注入功率，如式(10)所示，
Figure BDA0001989351360000153
对于列车节点，按(9)式计算雅可比矩阵元素，
Figure BDA0001989351360000154
S27、求解修正方程(7)得到ΔUi (K+1)，根据式(12)计算牵引所节点电压的第K+1次迭代值
Figure BDA0001989351360000155
Figure BDA0001989351360000156
其中，
Figure BDA0001989351360000157
为牵引所节点电压的第K次迭代值，当K＝0时，
Figure BDA0001989351360000158
赋值为1；
S28、先令K的数值加1，再返回到步骤S24，再依次往下执行后续步骤；
S29、按式(13)计算牵引所中压能馈装置21的电流Idi；
Figure BDA0001989351360000161
S210、当牵引所中压能馈装置21的电流Idi不满足-Imax<Idi<0时，修正牵引所潮流模型，采用牛顿拉夫逊法对式(6)所示修正方程进行求解，Pdi1为常数时，则由式(9)计算雅可比矩阵元素，回到步骤S22，依次往下执行后续步骤；
Figure BDA0001989351360000162
其中Imax为中压能馈装置最大运行电流，
当牵引所中压能馈装置21的电流满足-Imax<Idi<0时，牵引供电系统直流潮流计算结束。
在上述技术方案的基础上，所述运行图包括：发车间隔。
采用遗传算法对上述牵引供电系统直流潮流计算方法进行优化，形成基于遗传算法的牵引供电系统最优潮流算法，即为：所述城市轨道交通牵引供电系统车-网配合参数优化方法，又称为车-地配合优化算法，如图7所示，为基于遗传算法的牵引供电系统最优潮流算法流程示意图。
1)优化目标如式(14)所示，
以列车制动过程中的牵引网线路损耗的能量Eloss最小为优化目标，其目标函数为式(14)所示，
Figure BDA0001989351360000163
其中，Ploss(t)按式(15)计算，
Figure BDA0001989351360000171
Eloss为列车制动过程中的牵引网线路损耗的能量，Ri1j1(t)为t时刻节点i与节点j之间的线路电阻。Ui1(t)为t时刻节点i1的电压，T为发车间隔时间。
2)约束条件包括三个，如下所示，
①潮流约束，又称为功率平衡约束条件
对于直流牵引网，功率平衡约束条件如式(16)和式(17)所示，当节点i1为牵引所时，如式(16)所示，
Figure BDA0001989351360000172
其中，Pdi1(t)为t时刻中压能馈装置21注入牵引所节点i1的有功功率，Gi1j1(t)为t时刻节点导纳矩阵G中的第i1行第j1列元素，
当节点i1为列车节点时，如式(17)所示，
Figure BDA0001989351360000173
其中，Pi1(t)为t时刻列车节点i1的负荷功率，由列车牵引计算得到；Gi1j1(t)为t时刻节点导纳矩阵G中的第i1行第j1列元素，由牵引网线路阻抗参数和列车位置得到。
②控制变量约束
为了使列车再生制动能力最大程度发挥，当节点i1为牵引所节点时，牵引所节点电压Ui1(t)的限制条件如式(18)所示，
Udo＜Ui1(t)≤Umax (18)
其中Udo为二极管整流机组空载电压，Umax为制动系统再生制动完全失效时的电压。
③状态变量约束
当节点i1为牵引所节点时，牵引所回馈电流Ii1(t)，即牵引所中压能馈装置21的电流Idi，满足设备容量限制条件，如式(19)所示，
-Imax≤Idi(t)≤0 (19)
其中，Imax为中压能馈装置21运行时，允许的最大电流值。
所述基于遗传算法的牵引供电系统最优潮流算法流程步骤如下：
S1、种群初始化
设置进化迭代次数g的初始值为0，最大进化代数G′，随机生成NP组中压能馈装置逆变启动电压相量[U01,U02…U0m]T作为初始种群；
S2、进行步骤S21-S210所述的牵引供电系统直流潮流计算；
S3、适应度计算
对于满足约束条件的种群，将适应度函数设置为：如式(20)所示，
Figure BDA0001989351360000181
其中，Ri1j1(t)为t时刻节点i1与节点j1之间的线路电阻，Ui1(t)为t时刻节点i1的电压，Uj1(t)为t时刻节点j1的电压，T为发车间隔时间；
对于不满足约束条件的种群，设置适应度为1/ε2，其中ε2为极小值；
S4、判断是否满足终止条件
所述终止条件为：g>G′；
当不满足终止条件时，进行步骤S5-S6；
当满足终止条件时，进行步骤S7；
S5、假设m个牵引所对应的中压能馈装置逆变启动电压分别为：U01,U02,U03,…,U0m，统称为U0，依次进行遗传算法中的选择、交叉和变异操作；
选择：根据适应度函数值选择优良个体遗传到下一代，若个体ig的适应度为fig，被选中的概率pig如式(21)所示，
Figure BDA0001989351360000191
交叉：采用实值中间重组，如式(22)所示，
U0(c)＝U0(f1)+α*(U0(f2)-U0(f1)) (22)
其中，U0(c)为交叉产生的子个体，U0(f1)、U0(f2)分别为两个父个体，α为比例因子，所述比例因子α由[0,1]上均匀分布的随机数产生；
变异：采用变异算子进行变异操作，
再返回到步骤S3，再依次往下执行后续步骤；
S6、将g的数值加1，返回到步骤S4；
S7、输出迭代过程中具有最小适应度值的个体作为最优解，并输出对应的最优个体。
在上述技术方案的基础上，所述变异算子如式(23)所示
Figure BDA0001989351360000192
其中，等式右边的±表示：等式运算时，取“+”号的概率为50％，取“-”号的概率为50％，a(p)表示：取值为1的概率为1/ms，取值为0的概率为1-1/ms，取ms＝20；L为变量U0的取值范围长度，U′0为变异前取值，U″0(ms)为变异后取值。
图8为牵引供电系统分层控制结构示意图，第一层控制为底层控制，包括电压控制和功率控制，第二层控制为潮流优化，包括：基于遗传算法的牵引供电系统最优潮流算法的车-网配合参数优化方法。
在列车制动时，中压能馈装置21逆变启动工况下，牵引降压变电所的电压由中压能馈装置21控制，如果给定线路参数、运行图(包括发车间隔)、列车牵引计算数据和下垂控制斜率等，那么由最优潮流算法可以得到直流电压控制的最优参数相量[U01,U02…U0m]T，进而发送给电压环，形成直流电压指令Udcref，实现线路损耗最小，且再生制动能力最大发挥的车-网配合控制。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
本说明书中未做详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (4)

1.一种城市轨道交通牵引供电系统车-网配合参数优化方法，应用于城市轨道交通牵引供电系统，包括：N个牵引所、直流接触网(50)、交流电网、轨道和列车；
所述N个牵引所中至少一个为：带中压能馈装置的牵引降压变电所(20)；
所述交流电网与N个牵引所的输入端连接；所述N个牵引所的输出端与直流接触网(50)连接，将交流电网的第一交流电进行降压和交直流转换，输出第一直流电至所述直流接触网(50)；
所述列车与所述直流接触网(50)接触，并从所述直流接触网(50)上获得第一直流电，以使所述列车在所述第一直流电的驱动下在所述轨道上运行；
所述带中压能馈装置的牵引降压变电所(20)包括：中压能馈装置(21)和至少一个整流机组(22)；
所述交流电网与整流机组(22)的输入端连接；所述整流机组(22)的输出端与直流接触网(50)连接；
所述整流机组(22)用于：对所述交流电网的第一交流电进行降压和交直流转换，输出第一直流电至所述直流接触网(50)；
所述整流机组(22)包括：整流变压器；
所述中压能馈装置用于：将所述列车进站制动时产生的直流电能逆变成与所述第一交流电同幅值、同相位的交流电能，输入至牵引所，所述整流机组(22)为12脉波整流机组，所述整流机组(22)为二极管整流机组，其特征在于，包括以下步骤：
S1、种群初始化
假设在城市轨道交通牵引供电系统中，包括：牵引所1,牵引所2,牵引所3,…,牵引所i,…,牵引所j,…,牵引所m，每个牵引所作为一个节点，m个牵引所对应的节点分别为节点1,节点2,节点3,…,节点i,…,节点j,…,节点m，对应的节点电压分别为U1,U2,U3,…,Ui,…,Uj,…,Um；每个牵引所都带有中压能馈装置(21)，m个牵引所对应的中压能馈装置逆变启动电压分别为：U01,U02,U03,…,U0m，统称为U0，
设置进化迭代次数g的初始值为0，最大进化代数G′，随机生成NP组中压能馈装置逆变启动电压相量[U01,U02…U0m]T作为初始种群；
S2、进行牵引供电系统直流潮流计算；
S3、适应度计算
假设在城市轨道交通牵引供电系统中，包括：列车1,列车2,…,列车ti,…,列车k，每辆列车作为一个列车节点，将m个牵引所节点和k个列车节点放在一起，重新编号为：1,2,…,i1,…,j1,…,n，其中n＝m+k；
对于满足约束条件的种群，将适应度函数设置为：如式(20)所示，
Figure FDA0002669091160000021
其中，Ri1j1(t)为t时刻节点i1与节点j1之间的线路电阻，Ui1(t)为t时刻节点i1的电压，Uj1(t)为t时刻节点j1的电压，T为发车间隔时间，n为节点数量；
对于不满足约束条件的种群，设置适应度为1/ε2，其中ε2为极小值；
S4、判断是否满足终止条件
所述终止条件为：g>G′；
当不满足终止条件时，进行步骤S5-S6；
当满足终止条件时，进行步骤S7；
S5、依次进行遗传算法中的选择、交叉和变异操作；
选择：根据适应度函数值选择优良个体遗传到下一代，若个体ig的适应度为fig，被选中的概率pig如式(21)所示，
Figure FDA0002669091160000022
交叉：采用实值中间重组，如式(22)所示，
U0(c)＝U0(f1)+α(U0(f2)-U0(f1)) (22)
其中，U0(c)为交叉产生的子个体，U0(f1)、U0(f2)分别为两个父个体，α为比例因子，所述比例因子α由[0,1]上均匀分布的随机数产生；
变异：采用变异算子进行变异操作；
再返回到步骤S3，再依次往下执行后续步骤；
S6、将g的数值加1，返回到步骤S4；
S7、输出迭代过程中具有最小适应度值的个体作为最优解，并输出对应的最优个体。
2.如权利要求1所述的城市轨道交通牵引供电系统车-网配合参数优化方法，其特征在于：
步骤S2所述牵引供电系统直流潮流计算的具体步骤如下：
S21、参数初始化，
所述参数包括：运行图、线路参数、中压能馈装置空载电压和下垂控制斜率、牵引计算数据；
所述线路参数包括：牵引降压变电所数量、列车数量、支路数量、节点编号、节点类型、线路阻抗；
所述牵引计算数据包括：列车位置和功率；
S22、将m个牵引所节点和k个列车节点放在一起，重新编号为：1,2,…,i1,…,j1,…,n，节点电压分别为：U1,U2,…,Ui1,…,Uj1,…,Un，其中n＝m+k；针对城市轨道交通牵引供电系统，形成节点导纳矩阵G，如式(6)所示，
Figure FDA0002669091160000031
S23、假设迭代次数为K，并设置K的初始值为0；
S24、当节点i1为牵引所节点时，按式(4)计算牵引所节点i1的功率误差△Pi1，
Figure FDA0002669091160000041
其中，Pdi1为中压能馈装置(21)注入牵引所节点i1的有功功率，U0i1为牵引所节点i1的中压能馈装置逆变启动电压，ri1为牵引所节点i1的中压能馈装置等效内阻，Gi1j1为节点导纳矩阵G中第i1行第j1列元素；
当节点i1为列车节点时，列车节点i1的功率误差△P′i1为：
Figure FDA0002669091160000042
其中，Pi1为列车负荷功率；
将前述牵引所节点的有功偏差△Pi1和列车节点的有功偏差△P′i1统一编号为：△P1,△P2,…,△P″i1,…,△Pn，含节点电压的修正方程为牵引所潮流模型，如式(7)所示：同
Figure FDA0002669091160000043
其中，△U1,…,△Un分别为U1,…,Un的修正量；
S25、判断功率误差△P″i1是否满足式(11)，
|△P″i1|<ε1 (11)
其中，ε1为收敛精度，当功率误差满足式(11)时，进行步骤S29，
当功率误差△P″i1不满足式(11)时，进行步骤S26；
S26、对于牵引所节点，按式(8)计算雅可比矩阵元素，
Figure FDA0002669091160000051
其中，Pi1z为节点注入功率，如式(10)所示，
Figure FDA0002669091160000052
对于列车节点，按(9)式计算雅可比矩阵元素，
Figure FDA0002669091160000053
S27、求解修正方程(7)得到△Ui (K+1)，根据式(12)计算牵引所节点电压的第K+1次迭代值
Figure FDA0002669091160000054
Figure FDA0002669091160000055
其中，
Figure FDA0002669091160000056
为牵引所节点电压的第K次迭代值，当K＝0时，
Figure FDA0002669091160000057
赋值为1；
S28、先令K的数值加1，再返回到步骤S24，再依次往下执行后续步骤；
S29、按式(13)计算牵引所中压能馈装置(21)的电流Idi；
Figure FDA0002669091160000058
S210、当牵引所中压能馈装置(21)的电流Idi不满足-Imax<Idi<0时，修正牵引所潮流模型，采用牛顿拉夫逊法对式(6)所示修正方程进行求解，Pdi1为常数时，则由式(9)计算雅可比矩阵元素，回到步骤S22，依次往下执行后续步骤；
Figure FDA0002669091160000061
其中Imax为中压能馈装置最大运行电流，
当牵引所中压能馈装置(21)的电流满足-Imax<Idi<0时，牵引供电系统直流潮流计算结束。
3.如权利要求2所述的城市轨道交通牵引供电系统车-网配合参数优化方法，其特征在于：
所述运行图包括：发车间隔。
4.如权利要求1-3任一权利要求所述的城市轨道交通牵引供电系统车-网配合参数优化方法，其特征在于：
所述约束条件包括：潮流约束、控制变量约束和状态变量约束；
所述潮流约束如式(16)和式(17)所示，
当节点i1为牵引所时，如式(16)所示，
Figure FDA0002669091160000062
其中，Pdi1(t)为t时刻中压能馈装置(21)注入牵引所节点i1的有功功率，Gi1j1(t)为t时刻节点导纳矩阵G中的第i1行第j1列元素，
当节点i1为列车节点时，如式(17)所示，
Figure FDA0002669091160000063
其中，Pi1(t)为t时刻列车节点i1的负荷功率；Gi1j1(t)为t时刻节点导纳矩阵G中的第i1行第j1列元素；
所述控制变量约束如式(18)所示，
Udo<Ui1(t)≤Umax (18)
其中Udo为二极管整流机组空载电压，Umax为制动系统再生制动完全失效时的电压；
所述状态变量约束如式(19)所示，
-Imax≤Idi(t)≤0 (19)
其中，Imax为中压能馈装置(21)运行时，允许的最大电流值。
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