[发明专利]电气化铁道牵引变电所负荷的评估方法无效

专利信息
申请号: 201010226780.3 申请日: 2010-07-14
公开(公告)号: CN101917000A 公开(公告)日: 2010-12-15
发明(设计)人: 杨少兵;吴命利 申请(专利权)人: 北京交通大学
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;H02J3/18;G06F19/00
代理公司: 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 代理人: 童晓琳
地址: 100044 北京市西*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 电气化 铁道 牵引 变电所 负荷 评估 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于电力系统和牵引供电系统负荷评估技术领域,尤其涉及一种电气化铁道牵引变电所负荷的评估方法。

背景技术

随着电气化铁道的快速建设以及大功率电力机车和高速动车组的大量上线运行,电气化铁道与电力系统的相互影响日益受到人们的重视。构建牵引变电所的负荷模型对电气化铁道负荷预测、电能质量分析和电网运行优化有重要意义。

牵引负荷最大的特点是随机波动性,这使得准确描述牵引负荷变得十分困难。关于牵引负荷建模的研究国内外开展得都不多。文献1(康.古.马克瓦尔特著,袁则富、何其光译,电气化铁道供电,西南交通大学出版社,1989.246-301)对牵引负荷的数字特征进行了较为详细的分析,提出多台同类型机车取用相等电流时,馈线电流的分布服从正态分布,并指出由于受到列车密度的影响,电流分布曲线不对称,用正态分布描述将造成较大误差。文献2(李群湛,电气化铁道并联综合补偿及其应用,中国铁道出版社,1993.6-13)进一步提出牵引馈线电流具有有界性、连续性、单峰性和非对称性,并利用分段函数描述其概率密度。然而,由于不同牵引变电所的负荷差异较大,分段函数的通用性不强。文献3(Ho,T.K.,Chi,Y.L.1,Wang,J.,et al,Probabilistic load flow in AC electrified railways,IEE Proceedings:Electric Power Applications,v 152,n 4,p 1003-1013,July 2005)针对AT和BT供电方式电气化铁道进行了仿真分析,统计分析了有功、无功、视在功率及网压的概率分布,提出了利用蒙特卡洛等随机方法模拟牵引负荷分布的思路,但没有给出具体技术细节。

早期研究牵引负荷的分布规律时通常不考虑功率因数的变化,只分析馈线电流的分布特征,如文献1和文献2。然而,不同类型电力机车的功率因数差异较大,同一电力机车的功率因数随有功功率的变化也很大,这使得馈线电流的分布呈现一定复杂性,很难用统一的函数形式准确描述不同区段的馈线电流分布。

本文针对电气化铁路的运行特点,直接统计和分析牵引变电所有功功率和无功功率的分布规律,利用综合测辨法(李培强、李欣然、林舜江,电力负荷建模研究述评,电力系统及其自动化学报,2008,20(5).56-64)构建了牵引变电所的负荷概率模型,建立了多元目标函数,给出了利用模拟退火算法进行参数辨识的方法和步骤,并进行了实例求解和验证。

发明内容

本发明的目的在于,针对当前电气化铁道牵引负荷分析中,只采用一个固定负荷(即有功功率和无功功率不变)描述牵引负荷,无法反映其波动性和随机性的问题,提出一种电气化铁道牵引变电所负荷的评估方法,通过直接统计和分析牵引变电所有功功率和无功功率的分布规律,构建牵引变电所的负荷概率模型,并利用模拟退火算法进行参数辨识,实现对变电所负荷的描述。

技术方案是,一种电气化铁道牵引变电所负荷的评估方法,其特征是所述方法包括:

步骤1:构建牵引变电所电力机车的有功功率概率模型;

步骤2:利用模拟退火算法辨识有功功率概率模型参数;

步骤3:构建牵引变电所电力机车的无功功率概率模型;

步骤4:利用模拟退火算法辨识无功功率概率模型参数;

步骤5:验证牵引变电所负荷概率模型。

所述构建牵引变电所电力机车的有功功率概率模型具体包括:

步骤11:利用运行图法或者实测法,确定牵引变电所行车数量计算公式为:其中,k是仿真时步,m为当前时刻供电区段内的行车数量;

步骤12:分析牵引变电所电力机车的有功功率,确定有功功率的计算公式为:其中,k是仿真时步,i为电力机车序号,p为其有功功率;

步骤13:根据行车数量和每台电力机车发挥的功率,确定牵引变电所电力机车的有功功率概率模型为:其中,Pk∑为第k步仿真时刻变电所的总有功功率。

所述牵引变电所电力机车的无功功率概率模型具体是

其中,γi是当前电力机车的待求功率因数,分别是交直型无补偿、交直型有补偿、交直交型三种电力机车的功率因数瞬时值,frnd则根据三种车型数量比例对以上三个功率因数进行随机选取。

所述功率因数瞬时值计算公式为:x是电力机车的有功功率,a、b为系数。

所述利用模拟退火算法辨识有功功率概率模型参数以及无功功率概率模型参数具体包括:

步骤21:设置初始温度、降温系数和终止温度;

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