CN115169662A - 适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法 - Google Patents

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CN115169662A CN202210731080.2A CN202210731080A CN115169662A CN 115169662 A CN115169662 A CN 115169662A CN 202210731080 A CN202210731080 A CN 202210731080A CN 115169662 A CN115169662 A CN 115169662A
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Abstract

本发明提供一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法。该方法包括：获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；根据实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值，并根据预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到预设时段内的单位平均负荷曲线图；根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置。本发明能够根据列车组合运行情况对储能设备容量进行灵活配置。

Description

适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法
技术领域
本发明涉及电气化铁路技术领域，尤其涉及一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法。
背景技术
电气化铁路是指能供电力机车运行的铁路。电气化铁路沿途设有大量电气设备为电力机车(含动车组和非动车组)提供持续的动力能源。电力机车本身不带能源，所需电能由电力牵引供电系统提供。牵引供电系统主要是由牵引变电所和接触网(或供电轨)两大部分组成。变电所设在铁道附近，它将从发电厂经高压输电线或高压输电缆送过来的电流送到铁路上空的接触电网或铁轨旁边的供电轨道中，接触网或供电轨则是向电力机车直接输送电能的电气设备，电力机车通过集电弓或导电车轮从接触网或供电轨中获得所需电能。
电力机车通过不同供电节点时，因运行工况的差异，产生的制动能量、提供的再生能量不一致，需求的储能设备容量也不一致，由此导致进行储能设备配置时设备选配过程复杂不够灵活。
发明内容
本发明实施例提供了一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，以解决现有储能设备容量配置不够灵活的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，包括：
获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；
根据所述实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值，并根据所述预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到所述预设时段内的单位平均负荷曲线图；
根据预设的储能优化模型对所述单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；
根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置。
在一种可能的实现方式中，在所述根据预设的储能优化模型对所述单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合之前，还包括：
以单位平均负荷值最小建立目标函数；
以最大允许设备容量和最大允许荷电状态建立第一约束条件；
根据所述目标函数和所述第一约束条件建立储能优化模型。
在一种可能的实现方式中，在所述根据所述目标函数和所述第一约束条件建立储能优化模型之前，还包括：
根据所述单位平均负荷值确定模式控制条件，并根据所述模式控制条件建立第二约束条件；
相应的，所述根据所述目标函数和所述第一约束条件建立储能优化模型包括：
根据所述目标函数、所述第一约束条件和所述第二约束条件建立储能优化模型。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述单位平均负荷值确定模式控制条件，包括：
当所述单位平均负荷值大于第一负荷值时，进入放电调峰模式，控制储能系统进行放电削峰操作；
当所述单位平均负荷值小于第二负荷值时，进入充电吸收模式，控制所述储能系统进行充电吸收再生制动能量操作；
当所述单位平均负荷值小于或等于所述第一负荷值，且大于或等于所述第二负荷值时，不对所述储能系统进行控制操作。
在一种可能的实现方式中，在所述根据所述单位平均负荷值确定模式控制条件之前，还包括：
根据
Figure BDA0003713500520000031
计算所述第一负荷值；
根据
Figure BDA0003713500520000032
计算所述第二负荷值；
其中，P1表示所述第一负荷值，P2表示所述第二负荷值，a表示修正系数，ΔP表示负荷峰谷差，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值。
在一种可能的实现方式中，根据所述模式控制条件建立第二约束条件，包括：
根据
Figure BDA0003713500520000033
建立第二约束条件；
其中，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值，P1表示第一负荷值，P2表示第二负荷值，Pmax表示最大放电负荷，Pmin表示最大吸收负荷，Pmin为负值。
在一种可能的实现方式中，所述根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置，包括：
根据最优列车运行组合，确定预设时段内的最大单位平均负荷值；
根据所述预设时段内的最大单位平均负荷值，确定所述储能设备设定容量。
第二方面，本发明实施例提供了一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置装置，包括：
获取模块，用于获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；
计算模块，用于根据所述实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值；
所述计算模块，还用于根据所述预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到所述预设时段内的单位平均负荷曲线图；
优化模块，用于根据预设的储能优化模型对所述单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；
配置模块，用于根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置。
第三方面，本发明实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
本发明实施例提供一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法、装置及终端，通过获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；根据实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值，并根据预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到预设时段内的单位平均负荷曲线图；根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置，可以根据列车组合运行情况对储能设备容量进行灵活配置。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法的实现流程图；
图2是本发明又一实施例提供的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法的实现流程图；
图3是本发明又一实施例提供的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法的实现流程图；
图4是本发明实施例提供的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
图1为本发明实施例提供的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法的实现流程图，详述如下：
步骤101，获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；
步骤102，根据实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值，并根据预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到预设时段内的单位平均负荷曲线图；
通过预设时段内的单位平均负荷曲线图，可以直接观测得到预设时段内的单位平均负荷的最大值。
示例性地，以一天作为预设时段，15分钟作为单位时间。获取一天内每15分钟的单位平均负荷值，得到一天内的单位平均负荷曲线图。
步骤103，根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；
可选的，参见图2，在根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合之前，还包括：
步骤105，以单位平均负荷值最小建立目标函数；
具体的，根据minP建立目标函数；其中，P表示单位平均负荷值。
以最大允许设备容量和最大允许荷电状态建立第一约束条件；
具体地，根据
Figure BDA0003713500520000061
建立第一约束条件；
其中，Q表示储能设备容量；Qmax表示储能设备的最大允许设备容量；SOCmin表示储能设备的荷电状态最小值；SOC表示储能设备的荷电状态；SOCmax表示储能设备的荷电状态最大值。
步骤106，根据目标函数和第一约束条件建立储能优化模型。
可选的，参见图3，在根据目标函数和第一约束条件建立储能优化模型之前，还包括：
步骤107，根据单位平均负荷值确定模式控制条件，并根据模式控制条件建立第二约束条件；
相应的，根据目标函数和第一约束条件建立储能优化模型包括：
步骤108，根据目标函数、第一约束条件和第二约束条件建立储能优化模型。
进一步地，根据单位平均负荷值确定模式控制条件，包括：
当单位平均负荷值大于第一负荷值时，进入放电调峰模式，控制储能系统进行放电削峰操作；
当单位平均负荷值小于第二负荷值时，进入充电吸收模式，控制储能系统进行充电吸收再生制动能量操作；
当单位平均负荷值小于或等于第一负荷值，且大于或等于第二负荷值时，不对储能系统进行控制操作。
具体地，根据
Figure BDA0003713500520000071
计算第一负荷值；
根据
Figure BDA0003713500520000072
计算第二负荷值；
其中，P1表示第一负荷值，P2表示第二负荷值，a表示修正系数，ΔP表示负荷峰谷差，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值。
采用上下限阈值约束法确定模式控制条件，从而实现调峰及再生制动能量回收利用。同时，为保证调峰和再生制动能量回收利用的效果，所以必须满足上下限负荷约束。
进一步地，根据模式控制条件建立第二约束条件，包括：
根据
Figure BDA0003713500520000073
建立第二约束条件；
其中，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值，P1表示第一负荷值，P2表示第二负荷值，Pmax表示最大放电负荷，Pmin表示最大吸收负荷，Pmin为负值。
进一步地，在对储能优化模型进行目标优化时。可以采用遗传算法进行目标优化，以得到最终解，即，最优列车运行组合。根据具体优化情况也可采用其他优化算法，例如：粒子群优化算法等。在此不做具体限定。
步骤104，根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置。
可选的，根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置，包括：
根据最优列车运行组合，确定预设时段内的单位平均负荷值；
根据预设时段内的单位平均负荷值，确定储能设备的容量。
根据最优列车运行组合可以得到预设时段内需要的单位平均负荷值，根据单位平均负荷值中的最大值，确定储能设备所需要配置的容量。
本发明实施例通过获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；根据实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值，并根据预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到预设时段内的单位平均负荷曲线图；根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置，可以根据列车组合运行情况对储能设备容量进行灵活配置；进一步地，在进行储能优化时，引入调峰和吸收再生制动能量两种模式，通过调峰和吸收再生制动能量可以进一步优化储能配置，降低储能成本。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。
图4示出了本发明实施例提供的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
如图4所示，适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置装置4包括：获取模块41、计算模块42、优化模块43和配置模块44。
获取模块41，用于获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；
计算模块42，用于根据实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值；
计算模块42，还用于根据预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到预设时段内的单位平均负荷曲线图；
优化模块43，用于根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；
在一种可能的实现方式中，在优化模块43，用于根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合之前，优化模块43，还用于以单位平均负荷值最小建立目标函数；
具体的，优化模块43，用于根据minP建立目标函数；其中，P表示单位平均负荷值。
优化模块13，还用于以最大允许设备容量和最大允许荷电状态建立第一约束条件；
具体地，优化模块43，用于根据
Figure BDA0003713500520000091
建立第一约束条件；
其中，Q表示储能设备容量；Qmax表示储能设备的最大允许设备容量；SOCmin表示储能设备的荷电状态最小值；SOC表示储能设备的荷电状态；SOCmax表示储能设备的荷电状态最大值。
优化模块43，还用于根据目标函数和第一约束条件建立储能优化模型。
在一种可能的实现方式中，在优化模块43，用于根据目标函数和第一约束条件建立储能优化模型之前，
优化模块43，还用于根据单位平均负荷值确定模式控制条件，并根据模式控制条件建立第二约束条件；
相应的，优化模块43，还用于根据目标函数、第一约束条件和第二约束条件建立储能优化模型。
进一步地，优化模块43，用于根据单位平均负荷值确定模式控制条件，包括：
优化模块43，用于当单位平均负荷值大于第一负荷值时，进入放电调峰模式，控制储能系统进行放电削峰操作；
优化模块43，用于当单位平均负荷值小于第二负荷值时，进入充电吸收模式，控制储能系统进行充电吸收再生制动能量操作；
优化模块43，用于当单位平均负荷值小于或等于第一负荷值，且大于或等于第二负荷值时，不对储能系统进行控制操作。
具体地，优化模块43，用于根据
Figure BDA0003713500520000101
计算第一负荷值；
优化模块43，用于根据
Figure BDA0003713500520000102
计算第二负荷值；
其中，P1表示第一负荷值，P2表示第二负荷值，a表示修正系数，ΔP表示负荷峰谷差，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值。
在一种可能的实现方式中，优化模块43，用于根据模式控制条件建立第二约束条件，包括：
根据
Figure BDA0003713500520000103
建立第二约束条件；
其中，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值，P1表示第一负荷值，P2表示第二负荷值，Pmax表示最大放电负荷，Pmin表示最大吸收负荷，Pmin为负值。
配置模块44，用于根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置。
在一种可能的实现方式中，配置模块44，用于根据最优列车运行组合，确定预设时段内的单位平均负荷值；
配置模块44，用于根据预设时段内的单位平均负荷值，确定储能设备的容量。
本发明实施例通过获取模块41，用于获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；计算模块42，用于根据实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值；计算模块42，还用于根据预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到预设时段内的单位平均负荷曲线图；优化模块43，用于根据预设的储能优化模型对单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；配置模块44，用于根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置，可以根据列车组合运行情况对储能设备容量进行灵活配置；进一步地，优化模块43在进行储能优化时，引入调峰和吸收再生制动能量两种模式，通过调峰和吸收再生制动能量可以进一步优化储能配置，降低储能成本。
图5是本发明实施例提供的终端的示意图。如图5所示，该实施例的终端5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤104。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块/单元41至44的功能。
示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述终端5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成图4所示的模块/单元41至44。
所述终端5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端5可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端5的示例，并不构成对终端5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述终端5的内部存储单元，例如终端5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述终端5的外部存储设备，例如所述终端5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述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精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，其特征在于，包括：
获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；
根据所述实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值，并根据所述预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到所述预设时段内的单位平均负荷曲线图；
根据预设的储能优化模型对所述单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；
根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置。
2.根据权利要求1所述的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，其特征在于，在所述根据预设的储能优化模型对所述单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合之前，还包括：
以单位平均负荷值最小建立目标函数；
以最大允许设备容量和最大允许荷电状态建立第一约束条件；
根据所述目标函数和所述第一约束条件建立储能优化模型。
3.根据权利要求2所述的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，其特征在于，在所述根据所述目标函数和所述第一约束条件建立储能优化模型之前，还包括：
根据所述单位平均负荷值确定模式控制条件，并根据所述模式控制条件建立第二约束条件；
相应的，所述根据所述目标函数和所述第一约束条件建立储能优化模型包括：
根据所述目标函数、所述第一约束条件和所述第二约束条件建立储能优化模型。
4.根据权利要求3所述的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，其特征在于，所述根据所述单位平均负荷值确定模式控制条件，包括：
当所述单位平均负荷值大于第一负荷值时，进入放电调峰模式，控制储能系统进行放电削峰操作；
当所述单位平均负荷值小于第二负荷值时，进入充电吸收模式，控制所述储能系统进行充电吸收再生制动能量操作；
当所述单位平均负荷值小于或等于所述第一负荷值，且大于或等于所述第二负荷值时，不对所述储能系统进行控制操作。
5.根据权利要求4所述的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，其特征在于，在所述根据所述单位平均负荷值确定模式控制条件之前，还包括：
根据
Figure FDA0003713500510000021
计算所述第一负荷值；
根据
Figure FDA0003713500510000022
计算所述第二负荷值；
其中，P1表示所述第一负荷值，P2表示所述第二负荷值，a表示修正系数，ΔP表示负荷峰谷差，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值。
6.根据权利要求4或5所述的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，其特征在于，根据所述模式控制条件建立第二约束条件，包括：
根据
Figure FDA0003713500510000023
建立第二约束条件；
其中，Pa表示制动、牵引状态下负荷的全天平均值，P1表示第一负荷值，P2表示第二负荷值，Pmax表示最大放电负荷，Pmin表示最大吸收负荷，Pmin为负值。
7.根据权利要求1所述的适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置方法，其特征在于，所述根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置，包括：
根据最优列车运行组合，确定预设时段内的最大单位平均负荷值；
根据所述预设时段内的最大单位平均负荷值，确定所述储能设备的容量。
8.一种适用于电气化铁路的大能量再生制动储能容量配置装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预设时段内不同列车组合情况下的实时负荷值；
计算模块，用于根据所述实时负荷值计算得到预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值；
所述计算模块，还用于根据所述预设时段内每个单位时间的单位平均负荷值得到所述预设时段内的单位平均负荷曲线图；
优化模块，用于根据预设的储能优化模型对所述单位平均负荷曲线图进行优化，得到最优列车运行组合；
配置模块，用于根据最优列车运行组合，进行储能设备容量配置。
9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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