北京交通大学电气工程学院的研究人员诸斐琴、杨中平等，在2019年第3期《电工技术学报》上撰文指出，在城轨交通中安装地面式超级电容储能系统将有效回收列车再生制动能量,降低系统运行能耗。各个变电所、牵引/制动列车与储能系统通过牵引网进行实时能量交互,组成一个复杂的多能源耦合系统,因此,为了提高牵引供电系统的整体能量效率,减少投资成本,该文提出供电系统参数与储能系统容量配置综合优化方法。
首先建立不同列车运行场景的等效电路模型,分析变电所空载电压和制动电阻启动电压对变电所、牵引/制动列车与储能系统之间能量传递效率与有效传输距离的影响;其次,建立以系统能耗和配置成本为目标的多目标优化问题,将NSGA-II优化算法与城轨牵引供电潮流计算相结合,对供电系统参数与储能系统容量配置进行综合优化;最后,基于北京地铁八通线算例,求解综合优化的帕累托最优解集。
结果表明,相比于单一储能系统优化,综合优化在投资成本相近的情况下有效提高了储能系统的节能率。
研究背景
随着城市轨道交通的快速发展，如何降低城轨列车运行能耗、实现节能减排，越来越受到人们的关注。目前，城轨列车普遍采用再生制动：当列车制动时，电机工作于发电机状态，将机械能转化为电能，回馈到牵引网中。由于城轨线路站间距短，列车启停频繁，再生制动能量相当可观。超级电容具有功率密度大、循环寿命长的优点，因此，将超级电容储能系统安装于城轨变电所中将有效回收再生制动能量，提高系统的能量利用效率。
地面式储能系统的选址和容量配置是其应用于城轨交通系统需要解决的重要问题，目前已有大量文献对其进行深入的研究。文献[7]通过预测储能装置导入前各个站的瞬时再生能量来确定容量配置方案，然而这种配置方法未考虑储能系统的功率限制对系统能量流动的影响，并且未对配置成本与节能效果进行权衡。
文献[8]和[9]分别在不同发车间隔下分析了储能装置和能馈装置的节能效果随容量配置的变化趋势，但是基于各站配置容量相同的假设，实际上，各个变电所分布在地铁沿线的不同位置，线路坡道、站间距各不相同，因此各站配置的最优容量也存在差异。
文献[10]基于遗传算法，将多储能系统的控制策略参数与容量配置方案进行协同优化，在保证整体节能效果的前提下有效降低了容量配置需求。
论文所解决的问题及意义
目前大多数文献只是对储能系统的参数进行了优化。城轨牵引供电系统应该是一个有机的整体，系统能耗是列车、变电所和储能系统参数综合作用的结果，节能效果的提升也应该从系统的角度进行分析。由于城轨系统中设置储能系统后，列车再生制动能量可以被储能系统及时回收，列车受电弓电压的飙升将得到有效地抑制，而制动电阻的过早投入将导致制动能量无法回馈到牵引网。
论文方法及创新点
本文将变电所输出特性、制动电阻控制曲线和储能系统容量配置进行综合地考虑，通过等效电路模型分析各部分参数对系统能量流动的影响，提出基于NSGA-II算法的供电系统参数与储能系统容量配置多目标优化方法。
首先，本文通过对不同的列车运行场景建模分析了变电所空载电压、制动电阻启动电压对再生制动能量回收效率和传输距离的影响。由于城轨牵引供电系统是一个复杂的非线性时变系统，本文将采用精英策略的非支配排序遗传算法（ElitistNon-dominatedSortingGA,NSGA-II）与城轨牵引供电系统仿真相结合，寻求以上多目标优化问题的帕累托最优解集。
其中，城轨供电仿真平台将多列车运行工况、储能系统模型和牵引供电系统直流潮流进行同步解析，求得变电所总能耗，进而对目标函数进行评估。NSGA-Ⅱ通过快速非支配排序对种群进行分层，区分个体的非劣解水平；然后计算每个非支配层中个体的拥挤度，拥挤度比较算子根据个体的非支配层级和拥挤度选取获胜个体组成新的父代种群，由此保持种群多样性；最后，通过选择、交叉和变异的遗传操作实现目标函数的改进，产生新一代种群，多次迭代直至满足终止条件，得到多目标优化问题的帕累托最优解集。
结论
本文以提高城轨牵引供电系统整体能量效率为目标，考虑安装地面式储能装置后，对供电系统参数与容量配置进行综合分析与优化。模型分析表明，提高空载电压将有效减少线路损耗，但同时缩短了制动能量传输距离；而提高制动电阻启动电压将提高制动能量传输效率。
本文基于实际地铁线路对变电所空载电压、制动电阻启动电压与储能系统容量配置进行了多目标综合优化，得到帕累托最优曲线。结果表明，相比于单一储能系统优化，综合优化后在相同储能系统配置成本下系统总能耗减小，储能系统得到更加有效的利用，其节能率提高了3.7%。
城轨交通牵引供电系统参数与储能系统容量配置综合优化
