一种电气化铁路多功能储能系统的分层优化控制方法与流程

1.本发明属于电气化铁路技术领域，特别是涉及一种电气化铁路多功能储能系统的分层优化控制方法。


背景技术：

2.随着我国电气化铁路的大力发展，如何有效回收机车制动过程产生的大量再生电能是促进铁路能源低碳转型的一大挑战。据统计，京沪铁路每年可产生高达120gwh的再生制动能量，神朔铁路制动能量可达总能耗的20％。这些能量若不加以回收利用，除了造成能量的极大浪费，还会进一步恶化牵引供电系统的电能质量，尤其是负序、无功、谐波、牵引网网压波动等。这不仅会污染上游电网造成铁路系统罚款，甚至会威胁到列车自身的安全稳定运行。
3.既有回收利用技术主要包括电阻能耗型、电网能馈型、运行图优化型、储能型，其中储能回收技术由于避免了额外能耗、运营安全性、多车调度等实际困难，已成为当前研究热点。但既有储能应用大多忽略了牵引供电系统的特殊性，例如拓扑结构的不对称性、一系列电能质问题等，而这些因素对于保障牵引供电质量、节能效率、列车可靠运行又是至关重要的。此外，由于铁路系统应用环境的特殊性，外置设备中局部元件异常状态及故障发生率也会较常规应用环境高。因此，亟需研究适应铁路系统的具有多功能容错性的新型储能系统。
4.现有技术中，虽已有将铁路电能质量补偿装置与储能系统相结合的方案，但既有系统多不具备局部容错能力，同时大容量环境下(单机需求可达10mw以上)对系统内部电子电力器件的额定容量/耐受水平等要求严苛；既有方案中电能质量综合补偿功能未与储能系统很好的结合，同时鲜少结合智能算法来优化及加速其求解过程；此外，既有方案中暂无直接适用于多重化储能系统的能量管理及优化控制方法，尤其是面向具有多功能和容错能力的系统。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提出了一种电气化铁路多功能储能系统的分层优化控制方法，能够有效回收利用列车再生制动能量并兼具改善牵引供电系统的多重电能质量问题，利于提高牵引供电品质并带来额外的经济效益；同时所述储能系统基于模块化并联结构形成具有容错能力的分布式冗余系统，即使在遭受外部扰动或局部故障的情况下也能保证上述多重功能的连续执行；并且有助于缓解高压大容量环境下对系统内部电子电力器件性能的严苛要求，提高了系统的适应性。
6.为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种电气化铁路多功能储能系统的分层优化控制方法，包括步骤：
7.s100，全局优化层，用于全系统综合能量管理；基于实时运行数据，切换系统当前运行模式并将计算得到的储能装置总功率指令下发给区域决策层；
8.s200，区域决策层，用于子系统间正常或异常工况下的协调控制及电能质量综合补偿；通过事件触发观测环节监测各子系统处于正常或异常状态，并对其运行状态指令进行实时更新，分布式协调控制环节基于各子系统运行状态计算并分配各背靠背变流器及双向dc/dc变换器的补偿电流和/或功率指令，除了将补偿指令下发给本地执行层，异常子系统还将基于状态指令进行快速故障响应；
9.s300，本地执行层，用于各子系统中背靠背变流器与双向dc/dc变换器的协调控制，控制目标为在实现中间直流母线电压稳定的同时动态跟踪给定的补偿电流和/或功率指令。
10.进一步的是，在步骤s100中，全局优化层，包括步骤：
11.s110，当所述电气化铁路多功能储能系统投入运行，除了预先设置的系统配置参数，还将采集牵引侧、储能侧的实时运行数据；
12.s120，通过数据处理，判断牵引负荷和储能装置的实时运行工况与状态；
13.s130，基于预先制定的典型能量传输模式及多重运行约束进行全系统综合能量管理，决定系统当前运行模式并将计算得到的储能装置总功率指令下发给区域决策层。
14.进一步的是，所述步骤s130，全局优化层中全系统能量管理策略包括步骤：
15.s131，状态分类；基于处理后的牵引侧和储能侧实时运行数据，将牵引负荷运行工况划分为牵引侧整体呈牵引态、制动态和空载态，储能装置划分为正常充放电状态、待机状态和状态恢复状态；
16.s132，运行约束；当牵引侧整体呈牵引态时，考虑制动能量优先通过背靠背变流器进行相间转移，负荷功率缺额部分由储能单元补充；当牵引侧整体呈制动态时，考虑制动能量优先通过背靠背变流器向牵引工况电臂供能，多余部分存储于储能单元；当牵引侧整体呈空载态时，储能装置基于内部能量状态进行状态恢复或待机运行；所述多重运行约束包括充放电功率约束、荷电状态约束、储能装置/变流器容量约束及其他电气量平衡约束；
17.s133，能量管理模型构建；全系统能量管理可独立或组合式地以最大化利用牵引侧再生制动能量、牵引负荷削峰填谷、最大化经济效益、和/或其他运行调度指标最优为控制目标，结合步骤s131和s132的约束条件，构建全系统综合能量管理策略。
18.进一步的是，在所述步骤s200中，区域决策层，包括步骤：
19.s210，事件触发观测；基于各子系统中传感节点检测簇反馈的状态信息，包括电压、电流、温度等，计算出监测点对应的状态偏移量，通过事件触发函数进行子系统触发判定，若某子系统被触发则更新触发传递矩阵及断路器控制逻辑矩阵，同时进行指令下发；
20.s220，分布式协调控制1；电能质量优化补偿模型基于全局优化层下发的储能装置总功率指令及其他实时数据，在多重电能质量指标及功率约束下计算出背靠背变流器总需求电流补偿指令；
21.s230，分布式协调控制2；基于状态修正网络灵活分配各背靠背变流器及各双向dc/dc变换器的补偿指令，缓解系统扰动及故障导致的各储能装置状态的不一致性；除了将各变流器补偿电流和/或功率指令下发给本地执行层，异常状态时还需基于断路器控制逻辑矩阵快速切除故障单元，以配合实现系统的快速异常响应行为；同时当故障修复时需重新投入运行。
22.进一步的是，所述步骤s210，区域决策层中的事件触发函数为，当某一子系统监测
点对应的状态偏移量超过触发阈值时，则判定该子系统出现故障，并更改触发传递矩阵及断路器控制逻辑矩阵中该子系统对应的状态指令值；反之保持不变。
23.进一步的是，所述步骤s220，区域决策层中的电能质量优化补偿模型建立方法包括步骤：
24.s221，通过分析牵引侧电能质量指标参数pq与背靠背变流器总补偿功率s
αc
、s
βc
间的关系，包括功率因素pf、三相电压不平衡度ε
u
、负序电流i
(
‑
)
、谐波畸变thd、网压波动u
c
等，建立对应的描述函数pq＝f(s
αc
,s
βc
),(pq＝pf,ε
u
,i
(
‑
)
,thd,δu
c
,
…
)；
25.s222，在保证储能功率正常传输的前提下，建立以优化电能质量指标为目标、背靠背变流器总补偿功率为决策变量的优化函数，包括独立或组合式功率因素最大化、负序电流最小化、谐波含量最小化、网压波动最小化等目标，并以背靠背变流器总容量、系统功率守恒等作为不等式/等式约束，由此可基于实际线路情况建立一系列不同的单目标/多目标优化数学模型；
26.s223，利用优化算法，包括粒子群优化算法、序列二次规划、遗传算法、模糊控制或其他寻优速度快/求解精度高的智能算法，求取两相变流器总的最优补偿功率参考值和
27.利用补偿电流计算式求取两相变流器总的补偿电流指令值其中u
αc
，u
βc
为两相多绕组降压变压器的副边电压。
28.进一步的是，所述步骤s230，区域决策层中的状态修正网络，其校正目标为：对于正常运行场景，子系统中剩余可用能量更高的储能装置应承担更多的放电功率分量，剩余可用能量更低的储能装置应承担更多的充电功率分量；对于异常运行场景，无故障子系统应主动承担故障子系统的功率分量，功率分配原则同正常运行场景；校正目的为尽量保证各子系统储能装置能量状态的均一性。
29.进一步的是，所述状态修正网络的具体步骤包括：
30.s231，基于触发传递矩阵与各子系统中储能装置的当前荷电状态或储能装置内部能量状态的其他电气表征量，结合校正目标，计算出校正因子矩阵m
f
＝[m1,m2,
…
,m
n
]；
[0031]
s232，对背靠背变流器总需求电流补偿指令和储能装置总功率指令进行状态修正与指令分配，计算得到修正后的各背靠背变流器补偿电流指令及各双向dc/dc变换器的补偿功率指令同时通过进行指令下发。
[0032]
进一步的是，在所述步骤s300中，本地执行层各子系统中背靠背变流器与双向dc/dc变换器的协调控制目标为，在实现中间直流母线电压稳定的同时动态跟踪给定的补偿电流/功率指令，包括：
[0033]
多变流器间采用分布式控制架构，各背靠背变流器和各双向dc/dc变换器均作为自律元件进行独立控制；
[0034]
各子系统间的中间直流母线电压既可由背靠背变流器进行建立与稳定，也可由双向dc/dc进行建立和稳定；
[0035]
背靠背变流器采用电压电流双闭环控制策略、单环电流控制策略、主从控制策略、
模型预测控制策略或其他指令跟踪型控制策略；
[0036]
双向dc/dc变流器采用功率外环电流内环、电压电流双闭环控制策略或其他指令跟踪型控制策略。
[0037]
进一步的是，所述电气化铁路多功能储能系统跨接于牵引供电系统某牵引变电所的α相/β相供电臂与钢轨之间；采用模块化并联结构以构成具有容错能力的分布式冗余系统；所述电气化铁路多功能储能系统包括α相单相多绕组降压变压器、β相单相多绕组降压变压器、多个背靠背储能子系统和控制单元；所述控制单元对各子系统进行全局能源管理及系统间的协调控制，各独立子系统内部进行自律控制；多个所述背靠背储能子系统分别并行接于α相单相多绕组降压变压器和β相单相多绕组降压变压器的副边，其原边跨接于对应的牵引供电臂上。
[0038]
采用本技术方案的有益效果：
[0039]
本发明能够有效回收利用列车再生制动能量并兼具改善牵引供电系统的多重电能质量问题，包括负序/无功/谐波/牵引网网压波动等，利于提高牵引供电品质并带来额外的经济效益；
[0040]
本发明所提系统采用模块化并联结构，构成了具有容错能力的分布式冗余系统，即使在遭受外部扰动或局部故障的情况仍能保证上述多重功能的连续执行，同时有助于缓解高压大容量环境下对系统内部电子电力器件性能的严苛要求，具有更高的结构适应性。
[0041]
本发明所提分层优化控制方法能够保证所提系统的灵活稳定运行，可实现不同运行模式间的无缝切换、协调管理制动能量多向转移、动态控制变流器进行电能质量综合补偿及执行快速故障响应等行为；同时这种分层控制框架对于前期程序设计及后期在线维护更易实施和逻辑化，尤其是当储能系统扩容导致并联模块数增多或随机故障导致系统结构变化时。
附图说明
[0042]
图1为本发明的一种电气化铁路多功能储能系统的分层优化控制方法流程示意图；
[0043]
图2为本发明实施例中一种电气化铁路多功能储能系统的结构示意图。
具体实施方式
[0044]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
[0045]
在本实施例中，参见图2所示，为本发明一种具有容错能力的电气化铁路多功能储能系统2，该系统跨接于牵引供电系统1某牵引变电所12的α相/β相供电臂13/14与钢轨15之间；采用模块化并联结构以构成具有容错能力的分布式冗余系统；所述电气化铁路多功能储能系统2包括α相单相多绕组降压变压器21、β相单相多绕组降压变压器22、#1背靠背储能子系统23、#n背靠背储能子系统24、控制单元25；所述控制单元25对各子系统进行全局能源管理及系统间的协调控制，各独立子系统内部进行自律控制；所述#1背靠背储能子系统与#n背靠背储能子系统分别并行接于α相和β相单相多绕组降压变压器21/22的副边，其原边跨接于对应的牵引供电臂上；
[0046]
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种电气化铁路多功能储能系统的分层优化控制方法，包括步骤：
[0047]
s100，全局优化层，用于系统能量管理；具体包括，s110当所述电气化铁路多功能储能系统2投入运行，除了预先设置的系统配置参数，所述控制单元25将采集牵引侧、储能侧的实时运行数据，包括电压、电流、功率、荷电状态、温度等；s120通过数据处理，判断牵引负荷和储能装置的实时运行工况与状态；s130基于预先制定的典型能量传输模式及多重运行约束进行全系统综合能量管理，决定系统当前运行模式并将计算得到的储能装置总功率指令下发给区域决策层。
[0048]
s200，区域决策层，用于子系统间正常/异常工况下的协调控制及电能质量综合补偿；具体包括，s210该层中的事件触发观测器基于各子系统中传感节点检测簇反馈的状态信息，包括电压、电流、温度等，计算出监测点对应的状态偏移量，通过事件触发函数进行子系统触发判定，若某子系统被触发则更新触发传递矩阵及断路器控制逻辑矩阵，同时进行软/硬件指令的下发；s220分布式协调控制器中的电能质量优化补偿模型基于全局优化层下发的储能装置总功率指令及其他实时数据，在多重电能质量指标及功率约束下计算出背靠背变流器总需求电流补偿指令；s230在状态修正网络的作用下灵活分配各背靠背变流器及各双向dc/dc变换器的补偿指令，缓解系统扰动及故障导致的各储能装置状态的不一致性；通过软件层将各变流器补偿功率/电流指令下发给本地执行层，同时硬件层基于断路器控制逻辑矩阵快速切除故障单元，当故障修复时再重新投入运行，以配合实现系统的快速异常响应行为。
[0049]
s300，本地执行层，为上述指令的直接实现单元；具体地，多变流器间采用分布式控制架构，各背靠背变流器和各双向dc/dc变换器均作为自律元件进行独立控制；其中，各子系统间的中间直流母线电压既可由背靠背变流器进行建立与稳定，也可由双向dc/dc进行建立和稳定；所述背靠背变流器可采用电压电流双闭环控制策略、单环电流控制策略、主从控制策略、模型预测及其他优化控制策略；所述双向dc/dc变流器可采用功率外环电流内环、电压电流双闭环控制策略及其他优化控制策略；各子系统中背靠背变流器与双向dc/dc变换器的协调控制目标为，在实现中间直流母线电压稳定的同时动态跟踪给定的补偿电流/功率指令。
[0050]
通过上述各层的控制及软硬件协同互动，最终能够实现不同运行模式间的无缝切换、多向制动能量管理、电能质量综合补偿及快速故障响应行为等运行目标。
[0051]
作为上述实施例的优化方案，所述步骤s130，全局优化层中全系统能量管理策略的设计流程包括：
[0052]
s131，状态分类；基于处理后的牵引侧/储能侧实时运行数据，将牵引负荷运行工况划分为牵引侧整体(两相牵引馈线有功功率代数和)呈牵引态、制动态、空载态，储能装置划分为正常充/放电状态、待机状态、状态恢复状态；
[0053]
s132，运行约束；当牵引侧整体呈牵引态时，考虑制动能量(若有)优先通过背靠背变流器进行相间转移，负荷功率缺额部分由储能单元补充；当牵引侧整体呈制动态时，考虑制动能量优先通过背靠背变流器向牵引工况电臂(若有)供能，多余部分存储于储能单元；当牵引侧整体呈空载态时，储能装置基于内部能量状态进行状态恢复或待机运行；所述多重运行约束包括充/放电功率约束、荷电状态约束、储能装置/变流器容量约束及其他电气
量平衡约束；
[0054]
s133，能量管理模型构建；全系统能量管理可独立或组合式地以最大化利用牵引侧再生制动能量、牵引负荷削峰填谷、最大化经济效益、和/或其他运行调度指标最优为控制原则，结合步骤s131和s132的设计思路，采用基于规则、基于优化、或基于智能方法的能量管理策略。
[0055]
作为上述实施例的优化方案，所述步骤s220，区域决策层中的事件触发函数为，当某一子系统监测点对应的状态偏移量超过触发阈值时，则判定该子系统出现故障，并更改触发传递矩阵及断路器控制逻辑矩阵中该子系统对应的状态指令值；反之保持不变。
[0056]
所述步骤s220，区域决策层中的电能质量优化补偿模型建立方法为：
[0057]
s221，通过分析牵引侧相关电能质量指标参数pq(包括功率因素pf、三相电压不平衡度ε
u
、负序电流i
(
‑
)
、谐波畸变thd、网压波动u
c
等)与背靠背变流器总补偿功率s
αc
、s
βc
间的关系，建立对应的描述函数pq＝f(s
αc
,s
βc
),(pq＝pf,ε
u
,i
(
‑
)
,thd,δu
c
,
…
)；
[0058]
s222，在保证储能功率正常传输的前提下，建立以优化电能质量指标为目标、背靠背变流器总补偿功率为决策变量的优化函数，包括独立或组合式功率因素最大化、负序电流最小化、谐波含量最小化、网压波动最小化等目标，并以背靠背变流器总容量、系统功率守恒等作为不等式/等式约束，由此可基于实际线路情况建立一系列不同的单目标/多目标优化数学模型；
[0059]
s223，利用优化算法，包括粒子群优化算法、序列二次规划、遗传算法、模糊控制或其他寻优速度快/求解精度高的智能算法，求取两相变流器总的最优补偿功率参考值s
α
re
cf
,s
βrecf
；利用补偿电流计算式i
αrecf
＝(s
αrecf
/u
αc
)
*
,i
β
re
c
f＝(s
β
re
c
f/u
βc
)
*
，求取两相变流器总的补偿电流指令值i
α
re
c
f,i
β
re
c
f，其中u
αc
，u
βc
为两相多绕组降压变压器的副边电压。
[0060]
所述步骤s230，区域决策层中的状态修正网络，其校正目标为：对于正常运行场景，子系统剩余可用能量更高的储能装置应承担更多的放电功率分量，剩余可用能量更低的储能装置应承担更多的充电功率分量；对于异常运行场景，无故障子系统应主动承担故障子系统的功率分量，功率分配原则同正常运行场景；校正目的为尽量保证各子系统储能装置能量状态的均一性；具体步骤为：
[0061]
s231，基于触发传递矩阵与各子系统中储能装置的当前荷电状态或储能装置内部能量状态的其他电气表征量，结合上述校正目标，计算出校正因子矩阵m
f
＝[m1,m2,
…
,m
n
]；
[0062]
s232，对背靠背变流器总需求电流补偿指令储能装置总功率指令进行状态修正与指令分配，计算得到修正后的各背靠背变流器补偿电流指令及各双向dc/dc变换器的补偿功率指令同时通过软件层进行指令下发。
[0063]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。