MMC-RPC的反推矢量控制策略

为解决传统牵引网中存在的负序、无功和谐波等电能质量问题,在模块化多电平换流器结构的铁路功率调节器(MMC-RPC)中,引入反推控制理论设计电流内环,以此替代传统双闭环电流内环,提出了一种适用于MMC-RPC的反推矢量控制策略.首先建立了 MMC-RPC数学模型;其次详细论述了反推矢量控制策略的原理及设计过程;最后以V/...     

基于Lyapunov函数的MMC-RPC非线性控制策略

为综合治理牵引供电系统中的电能质量问题,以功率补偿向量图为基础,分析V/v牵引变压器左右两侧供电区间的功率关系,选取模块化多电平的铁路功率调节器(MMC-RPC)为研究对象,通过有功功率平衡、无功功率补偿和谐波功率反向注入等方式综合治理牵引供电系统中的负序、谐波等电能质量问题。在整个MMC-RPC控制系统中,为提高系统正常工作时内外部扰动下的鲁棒性,通过Lyapunov函数的非线性控制方法对MMC-RPC进行控制,外环采用定功率和定电压的控制策略,内环则采用基于Lyapunov函数的非线性控制策略;内环从稳定性角度出发,选取最优控制参数,保证供电臂上的线路参数在发生摄动或者负载切换时,系统仍能稳定可靠运行。在MATLAB/Simulink中搭建MMC-RPC仿真系统,模拟牵引网负载突变和线路参数摄动时,控制系统的动态调节和抗扰动能力,与传统双闭环PI控制策略效果相比,展现了该控制策略的可行性和有效性。     

基于微分平坦理论MMC-RPC的PIR控制策略

为综合治理牵引供电系统的负序、无功、谐波等电能质量问题,分析V/v变压器左右两侧供电臂上的功率关系,通过转移有功功率、补偿无功功率和分离谐波功率等方式综合治理电能质量问题。同时,在对铁路功率调节器(MMC-RPC)采用准比例谐振控制的基础上引入微分平坦控制理论(FBC)。运用微分平坦理论,在MMC-RPC供电臂上的动态数学模型中选取有功电流和无功电流作为系统输出量,使其满足微分平坦系统的条件。对微分平坦系统进行李雅普诺夫稳定性分析,采用比例积分和Quasi-R并联控制,设计出微分平坦控制器。在Matlab/Simulink中搭建仿真系统,模拟几种不同的运行工况进行仿真,并与其他控制方式进行对比,所得波形验证了该控制策略的有效性与优越性。     

基于微分平坦理论的MMC-RPC控制器设计

为提高MMC-RPC的抗扰动性能并达到更为精确的控制效果,对采用模块化多电平换流器(MMC)的铁路功率调节器(RPC)建立了动态数学模型,在简要介绍微分平坦控制理论(FBC)的基础上于MMC-RPC的动态数学模型中选取了2组输出量,使MMC-RPC满足微分平坦系统的条件。由微分平坦理论设计了MMC-RPC的控制器,其结构包含前馈控制与误差补偿2个环节;控制器采用串级连接,由外环产生平坦输出的参考轨迹,内环产生MMC期望输出的d、q轴电压分量。最后在3种工况下分别对串级FBC控制的MMC-RPC与串级PI控制的MMC-RPC进行仿真,仿真结果验证了FBC控制系统的有效性与优越性。     

基于SOGI-FLL的MMC-RPC环流分析与抑制

针对模块化多电平构造的新型铁路功率调节器(MMC-RPC)在牵引供电系统电压扰动的非理想工况下运行时,内部环流严重影响其工作性能及运行效率,甚至造成供电系统中某些电力设备无法正常运行等诸多问题,提出在MMC交流侧采用新型SOGI-FLL锁频环控制器配合环流抑制侧采用的PIR控制器,共同对MMC-RPC内部环流进行准确跟踪及治理,改善MMC-RPC运行性能。当电压输入信号发生扰动时,新型SOGI-FLL相比于传统锁相环PLL能明显降低输出角频率的超调量,提高其响应速度。有效解决了采用PIR环流抑制器治理环流时,由系统频率偏移过大导致的谐波环流跟踪不准确且谐波环流治理效果不佳等问题。最后,在Matlab仿真平台搭建了MMC-RPC环流抑制仿真模型,仿真结果证实了采用SOGI-FLL控制器和PIR环流抑制器共同对MMC-RPC环流进行准确跟踪和抑制的优越性和有效性。     

新型牵引供电系统的改进下垂控制策略

为解决目前交流电气化铁路中存在的电能质量和过分相问题,研究了一种基于MMC-MTDC的新型牵引供电系统。针对负载频繁变化引起网侧功率出现较大超调现象,提出了一种基于PI控制器的改进下垂控制策略,该策略兼顾了稳定直流电压和改善功率流两个方面,并对该控制策略的稳态和暂态特性进行了分析。针对单相MMC存在的二倍频环流会引起直流侧电压和功率的二倍频波动,同时对网侧功率波动造成影响的问题,采用比例复数积分(PCI)控制器设计了同时适用于三相和单相MMC的环流抑制器。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建详细仿真模型,模拟牵引供电系统的运行工况,验证所提控制方法的有效性。     

基于铁路无线通信环境下改进的PSO算法在多用户检测中的应用

随着无线通信技术在铁路系统中迅猛发展和广泛应用,对通信系统装备的抗干扰能力提出更高更新的要求,因此必须研究有效的抗干扰技术以对付日益严重的干扰威胁。在粒子群算法中采用量子力学和经典力学的理论,将量子离散粒子群算法应用于多用户检测技术。在铁路无线通信系统中,可以提高铁路信道质量,降低数据通信误码率,解决列车与调度指挥中心之间的高数据通信中误码率高的问题,并且在抗多址干扰能力明显优于传统检测器。     

考虑路网随机性的地铁和道路公交网络优化

为发挥轨道交通的骨干运输功能,优化综合公共交通出行网络,建立了基于既有轨道交通路网的地面道路公交调整双层规划模型。上层规划考虑综合公交网络客运量及轨道交通客运周转量最大化、总社会出行成本及车辆配备成本最小化共4个目标,下层模型以效用理论为基础构建弹性需求下的线路流量分配,其中地面道路公交线路的出行效用考虑了道路通行能力的随机性。采用蒙特卡罗模拟求解下层模型,并采用基于向量的多目标粒子群算法求解整体双层规划,获得最佳调整线路的走向和发车间隔。最后通过算例验证了模型和算法。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,4个目标间存在相悖关系。在实际问题中,应结合改造成本和现实需要来选取最优解作为调整方案。     

基于MMC的储能型同相供电系统模型及控制策略

为解决电气化铁路中的负序问题、电分相问题和再生制动能量回收问题,研究一种储能型同相供电系统。其采用模块化多电平变流器（MMC）作为同相补偿装置,以避免基于级联H桥结构的传统系统中存在的占地大和损耗高等问题,并接入储能装置。在分析主电路工作原理和储能型同相补偿装置工作原理的基础上,建立储能型同相供电系统模型;结合牵引负荷特性划分3种工作模式,包括再生制动、削峰和填谷模式,并以相关国标限值为约束,计算各端口参考电流;提出分层协调控制策略,其中端口电流控制协调不同工作模式间的快速动态切换,荷电状态（SOC）均衡控制提高储能容量利用率。算例结果表明：系统在牵引负荷的不同工况下完成了负序的有效补偿,并且通过SOC均衡控制实现再生制动能量的高效利用;与传统系统采用的储能母线接入方式和SOC均衡控制相比,所提出的系统具有可靠性高和控制简单的优点。     

铁路列车运行调整模型及三群协同粒子群算法的研究

列车运行调整问题是一类NP完全问题。根据列车运行调整的原则和基本方法,设计了双线铁路区段列车运行调整的数学模型,并利用三群协同粒子群算法进行求解,提高了模型求解的时效性,可为铁路行车调度调整起到很好的辅助决策作用。     

模块化多电平换流器电容电压的一种平衡控制方法

介绍了模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的运行原理以及模块电容电压的平衡控制。考虑传统的单相桥臂平均电压控制可能会在外部干扰的情况下输出电压不平衡而导致波形畸变,结合载波移相调制方法提出了三相桥臂平均电压控制的方法,并对子模块电容电压采取比例积分调节,使得模块电容电压平衡在稳定的范围内。仿真验证了电容电压平衡控制的可行性。     

模块化多电平AC/AC变流器的分层控制策略研究

基于对变流系统单相模块化多电平AC/AC变流器(AC/AC-MMC)工作原理的分析,提出了一种上层基于D-Q解耦的电压、电流双闭环控制,底层基于谐波注入的输出端控制以及基于排序法的电容电压平衡控制的分层控制策略,结合载波移相PWM调制技术组成了针对AC/AC-MMC的分层控制系统,并基于CRH5型动车额定参数,于Matlab/Simulink平台下搭建了仿真模型,仿真结果验证了理论分析的正确性以及所设计的分层控制系统的有效性。     

基于节能的地铁列车时刻表优化

合理的列车时刻表,可调节在线列车启动、制动情况,增加再生制动能量被启动列车吸收利用效率,减少其在制动电阻上的消耗。结合四列车理想模型,采用粒子群算法调节列车停站时间,优化列车运行时刻表以达到节能的目的。停站时间修正量为5 s和10 s两种情况。仿真结果显示理想模型中变电站能耗降低、列车总能耗降低、列车总回馈能量上升,制动电阻能耗降低。在此基础上,利用粒子群算法优化南京地铁2号线时刻表,结果表明变电站能耗减少5%,节能效果明显,算法有效。     

基于广义费用函数的城际铁路分时定价策略研究

随着我国城市群的发展,区域内部各城市之间的客流需求不断增长,城际铁路作为城市间出行的主要方式,客流在高峰、低谷时段具有明显的不均衡性。为了更加平稳有序地提供高质量服务,充分发挥票价调节供需匹配关系的作用,对城际铁路分时定价策略进行研究,构建不同时刻、不同运输方式的旅客出行广义费用函数,建立双层规划模型,优化不同时段城际铁路票价,并结合Frank-Wolfe算法和带有惯性权重的粒子群算法,求解双层规划模型。最后,以京津城际铁路为例,验证了分时定价策略可以使客流分布更加均衡,并提高铁路运输部门收益。     

多线引入的轨道电路横向连接位置优化计算方法

针对当前工程设计环节中电气化复线铁路轨道电路横向连接位置计算完全依靠人工、计算工作量大且准确性不高的情况,在充分考虑模型准确性、设计规范、工程预算、牵引回流性能等因素的前提下,提出一种多线引入情况下的电气化复线铁路轨道电路横向连接位置优化计算方法.首先,构建多线引入情况下的横向连接位置数学模型,并进一步将横线连接位置的...     

基于粒子群优化算法的地铁列车节能运行研究

在建立地铁列车运行物理模型的基础上,采用粒子群优化算法搜寻列车区间运行的惰行点位置,优化列车区间运行时间及运行能耗。基于南京地铁2号线实际线路模型,利用粒子群优化算法求解定时节能策略中列车区间运行惰行点位置,计算区间运行时间、能耗及回馈能量。结果显示,区间运行时间增加5.5%,列车运行能耗相应降低18.73%。     

基于三维坐标系的动车组运检计划算法模型

构建以动车组-交路修程-天数三维坐标系数学模型,全面考虑动车组运用与检修计划编制的优化目标和约束条件,构建动车组运检计划优化编制的数学优化模型。在给定动车组数量、交路计划的前提下,根据动车所实际情况,以“天”为最小的计划编制时间单位,通过控制换车次数,以检修时剩余里程为追求目标,阐述并规范运检计划算法实现流程,实现大空间分段式快速粒子群优化算法完成动车组运检计划的快速给定。     

改进粒子群优化算法的BP神经网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用

本文提出了一个基于改进粒子群优化算法的BP神经网络优化模型来进行轴承故障诊断,此模型融合粒子群优化算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索的优势,有效地防止了网络陷入局部极小值,同时又保证了诊断结果的精确性.仿真结果表明机车滚动轴承故障得到了有效诊断.相比于常规的BP神经网络模型,此方法不仅改进网络的收敛速度并且提高了预测准确性.     

基于多目标粒子群优化的多功能车辆总线周期性扫描表的优化

介绍多功能车辆总线(MVB)周期性扫描表的设计原则和优化方法.引入IEC-61375协议中定义的MVB周期性扫描表(PPT)相关基本概念,从合理利用总线、实时数据传输及突发数据应对的角度认为MVB周期性扫描表设计应遵循“均衡总体、异化个体”的设计原则.依照该原则,构造了周期性扫描表优化问题的数学模型,提出3个优化指标:最长周期相、最短周期相及异化度.然后针对性地设计一个多目标粒子群优化(MPSO)方法,该优化方法引入优化权重及效用函数协调、相互对立的优化目标,并提出粒子编码、外部种群更新、粒子记忆及位置更新、粒子变异的方法,最后经过实例说明该优化方法得到预期的优化结果.