一种适用于环形高速铁路的多源互联式协同牵引供电系统的制作方法

1.本发明属于高铁供电技术领域，具体为一种适用于环形高速铁路的多源互联式协同牵引供电系统。


背景技术：

2.城市群是目前人类社会发展的主要模式，环形轨道系统可以配合城市群的发展，是一种较为先进的轨道交通设计方式，将始发站和终点站设置在同一座城市，沿途串联多个重要节点城市，配合横向和纵向铁路干线，可以形成高效的区域交通网络，形成城市群交通网络，具有上行线和下行线效能相近，环路首尾交通效率均较高等优点。高铁供电系统依赖于民用电网，通常依赖220kv三相电网进行传输，然后再高铁沿线的牵引变电站变压为27.5kv的单相交流电传输至接触网，机车升弓从接触网取电。
3.现有技术中，公开了对于高铁供电系统的改进，cn106797182b公开了一种用于将铁路线路的铁路电源连接到三相供电网的装置，利用其相对简单且有效地向自耦变压器系统的两个滑接线段馈送电能并且同时避免三相供电网的电负载的不对称；cn105932769b公开了一种电气化铁路牵引变电站电源无缝切换装置和方法，解决目前牵引变电站主变倒闸作业中存在的问题，不需值班人员完成繁琐的手动倒闸作业，实现倒闸时对接触网的不间断供电，以减少对铁路运输的干扰，同时给牵引变电站设备检修提供方便，提高工作效率；cn109484254b公开了一种根据两侧牵引网的实际情况双向取流，使列车不断电通过过分相的拓扑结构。
4.但是，目前的高铁建设需要进行配套的供电网建设，需要沿着铁路沿线建设数座220kv变电站作为一级变电站，向沿线的27.5kv牵引配电站进行供电，这种供电方法存在以下技术问题：（1）在城市群发展过程中，环形铁路周边通常分布有中大型城市，并不缺少一级变电站，但现有的供电方案需要沿铁路沿线新建一级变电站，建设成本高昂，且无法充分利用既有的一级变电站。
5.（2）现有的供电方案通常是由一个一级变电站，沿着高铁线路串联多个牵引变电站，一旦该一级变电站出现故障或超负载的特情，将直接影响高铁线路的供电，或者由于高铁线路的优先级较高，会反向影响附近的城市用电，而此时，高铁沿线附近可能存在其他负载充裕的一级变电站而无法及时利用，供电系统的抗波动能力较弱。
6.（3）现有的多源供电系统，对于向多个电源的取电比例，通常是根据经验值设定，无法高效智能的进行多源之间的比例调节，具体来说，依赖于技术人员之间的沟通协同，当某一电源出现超负载时，需要由该电源的技术人员联系高铁电网工作人员进行降负载，而高铁电网工作人员又需要联系其他电源的技术人员申请升负载，沟通效率较低。


技术实现要素：

7.一种适用于环形高速铁路的多源互联式协同牵引供电系统，其特征在于，具有一
级变电站和牵引变电站，所述牵引变电站与至少两个一级变电站连接，所述牵引变电站基于拓扑优化算法确定与其连接的至少两个一级变电站；所述一级变电站建立序列{si(ai,bi,ci)}，所述牵引变电站建立序列{qj(aj,bj,cj)}，由一级变电站至牵引变电站的拓扑路径包括节点序列{pk(dk,ek,fk)} ,所述拓扑优化算法满足以下公式：公式（1）：公式（2）：公式（3）：其中，si表示自始发站的第i个一级变电站，qj表示自始发站的第j个牵引变电站，pk表示由一级变电站至牵引变电站的一条拓扑路径上的第k 个节点，(ai,bi,ci)、(aj,bj,cj)和(dk,ek,fk)分别为坐标参数；表示任意一级变电站和牵引变电站之际的拓扑路径；表示所述拓扑路径中的长度最小值；表示所有一级变电站至第j个牵引变电站的最短路径的递增排序，m和l分别表示一级变电站和节点的总数。
8.进一步的，基于所述拓扑优化算法，选取至任一牵引变电站的路径最短的两个或多个一级变电站作为该牵引变电站的供电源，对该牵引变电站进行双源供电或多源供电。
9.进一步的，所述一级变电站为220kv变电站，所述牵引变电站为27.5kv变电站。
10.进一步的，所述牵引变电站按比例向与其连接的多个一级变电站的取电，取电比例，且。
11.进一步的，所述取电比例根据粒子群优化算法确定。
12.进一步的，所述粒子群优化算法包括以下步骤：构建取电比例的初始数学模型，确定约束条件，确定粒子群中每个粒子的初始位置、速度和适应度；更新各粒子的速度和位置，比较粒子群中各粒子的适应度，找出局部最优值的粒子位置和全局最优值的粒子位置；所述更新各粒子的速度和位置的计算公式如下：公式（4）：公式（5）：
式中，t表示迭代代数；表示微粒经过的历史最好位置；是当前粒子群搜索到的最好位置，也称为全局最好位置；c1与c2为学习因子，通常在0~2间取值；与是在[0,1]上的两个相互独立的随机数；为粒子的初始速度；为粒子最佳速度；为粒子的初始距离；为粒子的最佳距离；为速度修正系数，表示当前粒子在各方向维度上的速度修正，所述速度修正向量为人工赋值或各粒子在每个维度上的速度平均值系数；表示向量点乘；终止条件：达到指定迭代次数或最优位置满足最小适应阈值。
[0013]
有益效果与现有技术相比，本发明提供了一种适用于环形高速铁路的多源互联式协同牵引供电系统，具备以下有益效果：1、本发明改变了传统的沿着铁路沿线建设220kv一级变电站的模式，将高铁路线图、既有的一级变电站位置和规划的牵引变电站的位置在地图上进行标记，确定其拓扑关系，利用坐标进行拓扑优化设计，充分利用既有的一级变电站，只在必要的位置进行新建，可以确定对于任意牵引变电站，应当连接哪几座一级变电站，提高了连接结构的合理性，降低了新建成本。
[0014]
2、本发明改变了传统的牵引变电站单一供电的模式，对于任一牵引变电站，至少连接两座一级变电站为其供电，当任何一级变电站出现故障或超负载的特情，例如变电站维护、高温超载等，可以通过其他的一级变电站取电，在不显著提高建设成本的前提下，提高了供电系统的抗波动性能。
[0015]
3、传统的沿高铁线路串联供电模式，高压电网需要沿高铁线路布置，为线性结构，建设成本较高，本发明采用小区域网格结构，具体来说，对于环线内、地理位置较近的多个牵引段，采用该区域内的数个一级变电站进行小范围组网，而不依赖高铁沿线的高压线路，降低了组网成本。
[0016]
4、本发明基于粒子群优化算法来确定牵引变电站向所连接的各一级变电站取电
的比例，可以基于历史数据，包括电压波动等参数，获得最佳分配比例，避免了依据经验值进行取电分配时可能出现的人工误差。
附图说明
[0017]
图1为本发明的环形高铁供电系统的变电站位置示意图；图2为现有技术的供电系统的变电站连接方式示意图；图3为本发明的环形高铁供电系统的一级变电站与牵引变电站拓扑关系的示意图；图4为本发明的经拓扑优化的一级变电站与牵引变电站连接关系示意图；图5为本发明的一级变电站与牵引变电站实际路径示意图；图6为本发明的一级变电站与牵引变电站拓扑路径示意图。
具体实施方式
[0018]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。
[0019]
实施例一：参见图1-图5，环形高速铁路的多源互联式协同牵引供电系统，具有一级变电站和牵引变电站；利用电子地图标记出高铁路线、既有的一级变电站位置、规划的一级变电站和牵引变电站的位置并标记坐标，所述一级变电站建立序列{si(ai,bi,ci)}，所述牵引变电站建立序列{qj(aj,bj,cj)}，(ai,bi,ci)、(aj,bj,cj)分别为一级变电站和牵引变电站的坐标参数；由一级变电站至牵引变电站的拓扑路径包括节点序列{pk(dk,ek,fk)}，对于任意的一级变电站和牵引变电站，可以有多条连接路径，假设对于一级变电站s3和牵引变电站q5，二者之间存在两条可能的连接路径（参见图5-6），第一条路径为s3
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p1
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p2
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p3
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q5，第二条路径为s3
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p4
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p5
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p6
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p7
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p8
→
q5，且每一条路径在实际地图上均为自由曲线，此时，需要对比各条路径的长度，以确定最佳路径，传统的方法是在电子地图上利用分割法计算，但该方法的计算量较大，且由于初期规划时，并不要求精确的长度，因此，分割法计算实际长度并不适用，本发明采用拓扑地图，标记绕行障碍和可跨越障碍，例如山峰和湖泊，将各路径直接简化为折线，得到表达式： （1）并计算各条路径的长度，选择最短路径，得到表达式： （2）例如，对于一级变电站s3和牵引变电站q5，二者之间存在两条可能的连接路径，假设最短，则公式（2）经过计算确定路径s3
→
p1
→
p2
→
p3
→
q5，该路径的距离即为最小值min；
进一步的，对于任一牵引变电站，可以与所有一级变电站建立连接，以牵引变电站q5为例，其供电关系可以有s1q5、s2q5、
……
、snq5（假设有n个一级变电站），那么，对于每一种组合方式，通过拓扑地图确定最短路径之后，需要对所有的组合方式进行排序，此时，基于公式（3）可以完成由小到大的排序：（3）假设，有五个一级变电站可以连接至牵引变电站q5，经过公式（3）排序后，得到续序列{ s3q，s4q5，s2q5，s1q5，s5q5}，则对于牵引变电站q5来说，应当优先考虑一级变电站s3和s4作为供电的一级变电站。
[0020]
上述公式种，表示任意一级变电站和牵引变电站之际的拓扑路径；表示所述拓扑路径中的长度最小值；表示所有一级变电站至第j个牵引变电站的最短路径的递增排序，m和l分别表示一级变电站和节点的总数。
[0021]
在确定了供电的一级变电站之后，需要进一步确定供电比例，设置取电比例，且；以牵引变电站q5为例，假设确定了对其进行供电的一级变电站s3、s4和s2，则牵引变电站q5向三个一级变电站的取电比例，需要进一步确定的数值；对于多源供电系统，传统方式是根据经验取值，并进行人工条件，例如选择，当一级变电站s3出现负载不足时，需要人工协调配电，例如调节为，这种方法的响应较为滞后，也比较主主观。
[0022]
由于取电比例的优化，本质上是一个在既定的边界条件内的数值优化问题，因此，本发明创造性地采用粒子群优化算法进行数值优化具体是以牵引变电站和一级变电站的电压波动为参量，选取使整体电压波动最小的组合形式，例如在粒子群优化算法中，设置初始参量，和，作为粒子的初始状态，确定边界条件，以一级变电站和牵引变电站的电压波动最小作为终止条件，更新各粒子的速度和位置，比较粒子群中各粒子的适应度，找出局部最优值的粒子位置和全局最优值的粒子位置；所述更新各粒子的速度和位置的计算公式如下：公式（4）：
公式（5）：式中，t表示迭代代数；表示微粒经过的历史最好位置；是当前粒子群搜索到的最好位置，也称为全局最好位置；c1与c2为学习因子，通常在0~2间取值；与是在[0,1]上的两个相互独立的随机数；为粒子的初始速度；为粒子最佳速度；为粒子的初始距离；为粒子的最佳距离；为速度修正系数，表示当前粒子在各方向维度上的速度修正，所述速度修正向量为人工赋值或各粒子在每个维度上的速度平均值系数；表示向量点乘；终止条件：达到指定迭代次数或最优位置满足最小适应阈值。
[0023]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。