智能充電機充電蓄電池儲能系統能量管理在城軌交通的容量配置優化的方法有哪些？
2019-8-12 10:29:47??????點擊：
智能充電機充電蓄電池儲能系統用于城軌交通中可有效回收列車剩余再生制動能量，抑制直流網電壓波動。
基于城軌交通負載特性和智能充電機充電蓄電池高能量密度特性，提出基于能量轉移的放電閾值動態調整策略，利用智能充電機充電蓄電池將城軌運行低峰期和平峰期回收的制動能量部分轉移到高峰期，在節能的同時可有效減少牽引變電所的峰值功率，降低牽引變電所的建設容量以及成本。
結合所提控制策略以及仿真模型，利用智能算法，以經濟效率和峰值功率減小率作為目標函數對能量管理策略控制參數和容量配置結果進行優化，提高儲能裝置性能，同時對不同權重系數的優化結果進行分析，為不同目標需求下權重系數設置提供理論依據。
地鐵具有運量大、速度快、安全準時等優點，對城市軌道交通發展起到越來越重要的作用。將智能充電機充電蓄電池儲能系統安裝于地鐵供電系統，可以有效回收列車再生制動能量和抑制直流網電壓波動。
目前，智能充電機充電蓄電池儲能系統在城軌交通上已得到實際應用，如日本東武鐵道、古町線、名古屋鐵路、湖西線北陸本線、鹿兒島谷山線、神戶市西神-山手線、青梅線、東武野田線；韓國地鐵5號線；意大利米蘭地鐵3號線、羅馬火車站-機場線；美國費城等。
近年來，國內外學者針對城軌交通智能充電機充電蓄電池儲能系統在能量管理和容量配置等方面展開了廣泛深入的研究。
文獻[5-7]研究了地面式智能充電機充電蓄電池儲能系統的能量管理策略。
其中文獻[5]采用固定充放電閾值策略，為了防止多次充放電不平衡導致智能充電機充電蓄電池過充或過放，在儲能系統待機期間進行小電流充/放電，調整智能充電機充電蓄電池荷電狀態（State of Charge, SOC），將其維持在某一值附近，但這種不必要的充放電會加速智能充電機充電蓄電池壽命衰減；
考慮智能充電機充電蓄電池的壽命，文獻[6]提出動態閾值策略，根據智能充電機充電蓄電池的SOC調整儲能系統的放電閾值（V-SOC控制），將智能充電機充電蓄電池SOC控制在某一范圍；
文獻[7]中，通過分析智能充電機充電蓄電池的充電特性，提出了一種最大功率點跟蹤的控制策略（I-SOC控制），根據智能充電機充電蓄電池SOC調整智能充電機充電蓄電池的最大放電電流，使智能充電機充電蓄電池SOC維持在最大功率點附近，在相同的容量配置下，可增大儲能系統的節能效果。
對于如何確定智能充電機充電蓄電池儲能系統在城軌交通供電系統安裝的位置及其容量，即容量配置優化問題，也有學者做了相應研究，文獻[8-9]根據離線測得的城軌交通變電所的日負荷曲線，在實現削峰填谷的前提下，以經濟效率為優化目標函數，對智能充電機充電蓄電池儲能系統配置進行優化。
然而上述研究依然存在一些不足。
一是未能充分考慮智能充電機充電蓄電池儲能系統本身的特點，與超級電容等功率型元件不同，鋰智能充電機充電蓄電池儲能系統除了可以回收剩余再生制動能量之外，其高能量密度使其在長供電區間或發車密度較高時還可以為列車提供牽引能量，改善供電網電壓跌落明顯的問題，降低牽引變電所的設計容量。
二是儲能系統的能量管理策略和容量配置優化方案是相互影響的，在不同的能量管理策略下，智能充電機充電蓄電池儲能系統最優的容量配置方案是不同的，同時優化智能充電機充電蓄電池儲能系統的能量管理策略和容量配置方案，正是本文的研究重點。
本文首先建立了包含列車和智能充電機充電蓄電池儲能系統的城軌交通供電系統仿真平臺，結合城軌交通負載特性和智能充電機充電蓄電池高能量密度特性，提出基于能量轉移的改進能量管理策略。最后采用智能優化算法以及結合搭建的地鐵供電系統仿真平臺，同時優化智能充電機充電蓄電池儲能系統的能量管理策略控制參數和容量配置方案。
圖1 直流電源供電系統仿真平臺
結論
本文首先建立了包含列車和智能充電機充電蓄電池儲能系統的城軌交通供電系統仿真平臺，綜合考慮城軌交通負載特性和智能充電機充電蓄電池的高能量密度特性，提出了基于能量轉移的放電閾值動態調整策略，減小了變電站峰值功率，降低建設成本。綜合智能充電機充電蓄電池實際運行特性，考慮放電深度對智能充電機充電蓄電池使用壽命的影響，建立了智能充電機充電蓄電池壽命預測模型，用于評估儲能系統經濟效率。
最后以經濟效率和峰值功率減小率為目標函數，提出了基于遺傳算法的可同時優化智能充電機充電蓄電池儲能系統能量管理策略參數和容量配置方案的方法，最后利用實際線路數據進行了仿真分析，為改善城軌列車制動能量回收和提高供電能力提供了支持。
基于城軌交通負載特性和智能充電機充電蓄電池高能量密度特性，提出基于能量轉移的放電閾值動態調整策略，利用智能充電機充電蓄電池將城軌運行低峰期和平峰期回收的制動能量部分轉移到高峰期，在節能的同時可有效減少牽引變電所的峰值功率，降低牽引變電所的建設容量以及成本。
結合所提控制策略以及仿真模型，利用智能算法，以經濟效率和峰值功率減小率作為目標函數對能量管理策略控制參數和容量配置結果進行優化，提高儲能裝置性能，同時對不同權重系數的優化結果進行分析，為不同目標需求下權重系數設置提供理論依據。
地鐵具有運量大、速度快、安全準時等優點，對城市軌道交通發展起到越來越重要的作用。將智能充電機充電蓄電池儲能系統安裝于地鐵供電系統，可以有效回收列車再生制動能量和抑制直流網電壓波動。
目前，智能充電機充電蓄電池儲能系統在城軌交通上已得到實際應用，如日本東武鐵道、古町線、名古屋鐵路、湖西線北陸本線、鹿兒島谷山線、神戶市西神-山手線、青梅線、東武野田線；韓國地鐵5號線；意大利米蘭地鐵3號線、羅馬火車站-機場線；美國費城等。
近年來，國內外學者針對城軌交通智能充電機充電蓄電池儲能系統在能量管理和容量配置等方面展開了廣泛深入的研究。
文獻[5-7]研究了地面式智能充電機充電蓄電池儲能系統的能量管理策略。
其中文獻[5]采用固定充放電閾值策略，為了防止多次充放電不平衡導致智能充電機充電蓄電池過充或過放，在儲能系統待機期間進行小電流充/放電，調整智能充電機充電蓄電池荷電狀態（State of Charge, SOC），將其維持在某一值附近，但這種不必要的充放電會加速智能充電機充電蓄電池壽命衰減；
考慮智能充電機充電蓄電池的壽命，文獻[6]提出動態閾值策略，根據智能充電機充電蓄電池的SOC調整儲能系統的放電閾值（V-SOC控制），將智能充電機充電蓄電池SOC控制在某一范圍；
文獻[7]中，通過分析智能充電機充電蓄電池的充電特性，提出了一種最大功率點跟蹤的控制策略（I-SOC控制），根據智能充電機充電蓄電池SOC調整智能充電機充電蓄電池的最大放電電流，使智能充電機充電蓄電池SOC維持在最大功率點附近，在相同的容量配置下，可增大儲能系統的節能效果。
對于如何確定智能充電機充電蓄電池儲能系統在城軌交通供電系統安裝的位置及其容量，即容量配置優化問題，也有學者做了相應研究，文獻[8-9]根據離線測得的城軌交通變電所的日負荷曲線，在實現削峰填谷的前提下，以經濟效率為優化目標函數，對智能充電機充電蓄電池儲能系統配置進行優化。
然而上述研究依然存在一些不足。
一是未能充分考慮智能充電機充電蓄電池儲能系統本身的特點，與超級電容等功率型元件不同，鋰智能充電機充電蓄電池儲能系統除了可以回收剩余再生制動能量之外，其高能量密度使其在長供電區間或發車密度較高時還可以為列車提供牽引能量，改善供電網電壓跌落明顯的問題，降低牽引變電所的設計容量。
二是儲能系統的能量管理策略和容量配置優化方案是相互影響的，在不同的能量管理策略下，智能充電機充電蓄電池儲能系統最優的容量配置方案是不同的，同時優化智能充電機充電蓄電池儲能系統的能量管理策略和容量配置方案，正是本文的研究重點。
本文首先建立了包含列車和智能充電機充電蓄電池儲能系統的城軌交通供電系統仿真平臺，結合城軌交通負載特性和智能充電機充電蓄電池高能量密度特性，提出基于能量轉移的改進能量管理策略。最后采用智能優化算法以及結合搭建的地鐵供電系統仿真平臺，同時優化智能充電機充電蓄電池儲能系統的能量管理策略控制參數和容量配置方案。
圖1 直流電源供電系統仿真平臺
結論
本文首先建立了包含列車和智能充電機充電蓄電池儲能系統的城軌交通供電系統仿真平臺，綜合考慮城軌交通負載特性和智能充電機充電蓄電池的高能量密度特性，提出了基于能量轉移的放電閾值動態調整策略，減小了變電站峰值功率，降低建設成本。綜合智能充電機充電蓄電池實際運行特性，考慮放電深度對智能充電機充電蓄電池使用壽命的影響，建立了智能充電機充電蓄電池壽命預測模型，用于評估儲能系統經濟效率。
最后以經濟效率和峰值功率減小率為目標函數，提出了基于遺傳算法的可同時優化智能充電機充電蓄電池儲能系統能量管理策略參數和容量配置方案的方法，最后利用實際線路數據進行了仿真分析，為改善城軌列車制動能量回收和提高供電能力提供了支持。
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