基于改进粒子群算法的牵引供电系统多目标优化设计.pdfVIP

第37卷 ，第1期 中 国 铁 道 科 学 V01．37 No．1 2016年 1月 CHINA RAILWAY SCIENCE January，2016 文章编号 ：lO01—4632(2016)01—0085—08 基于改进粒子群算法的牵引供电系统多 目标优化设计 陈民武 ，许 臣友 ，黄文勋 ，邱 璐 ，孙小凯 (1．西南交通大学 电气工程学院，四川 成都 610031； 2．中铁第一勘察设计院集团有限公司，陕西 西安 710043) 摘 要 ：针对以往牵引供电系统的设计过于依赖专业人员的经验及难以全局寻优的问题，并且为满足牵引 供电系统精细化设计的要求，采用车一网耦合系统模型和负荷潮流分布计算仿真的方法 ，以主要设计原则为约 束条件、以全线总容量和平均有功功率损耗最小为 目标，构建牵引供电系统多目标优化模型；为提高模型求解 过程中的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和收敛速度 ，设计基于 Pareto熵的混沌多目标粒子群优化算法；应用模糊隶属度函数计 算Pareto解集中各个目标函数对应的满意度值，以确定最终的系统优化方案。以某高速铁路牵引供电系统设计 为例，用给出的模型及算法进行系统的优化设计，并与用ELBAS／WEBANET软件和传统的供电计算方法得到 的系统优化方案比较，验证了模型和算法的正确性和可行性。 关键词：牵引供电系统；优化设计；多 目标粒子群优化算法；混沌算法；Pareto熵 中图分类号：U223．2 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．i001—4632．2016．01．12 传统的牵引供 电系统设计过于依赖设计人员的 济运行等领域取得了成功应用 7【]。因此，解决实 专业经验，主要供电设施数量和位置的确定易受主 际工程问题的寻优方法可以建立在相关数学模型和 观因素影响，并且 由于有限方案的比选也缺乏全局 群智能算法的基础上，充分利用计算机强大的计算 寻优能力，难 以保证设计容量的最优口]。近年来， 能力，使得结果不断地沿着改善方案 自动进行，最 国内多个铁路设计部门先后引进了国际公认的牵引 终收敛于最优方案，其分析比较的范围也是人工选 供电系统设计软件，例如德国SIGN0N公司的 优不可比拟的。 EIBAS／WEBANET和 IFB公司的OpenPowerNet 本文将群智能算法和车一网耦合系统交互仿真 软件，利用牵引负荷过程仿真手段，动态计算系统 相结合，开展牵引供 电系统多 目标优化设计研究， 内潮流分布，计算精度和效率均优于之前广泛采用 并结合实际工程算例验证优化模型和算法的正确性 的平均运量法和概率统计法。但上述商业软件的核 及有效性。 心算法不公开，且仅能对给定的设计方案进行计算 和分析，同样不具备方案 自动寻优能力。 1 基于车一网耦合系统交互仿真的牵 随着国内外高速和重载铁路的快速发展，针对 引供电系统多 目标优化模型 牵引供电系统建模和仿真的研究也较多[2-5]。但这 些研究均未涉及实际供电系统的优化问题。文献 1．1 车一网耦合系统模型以及潮流分布计算算法 E6]在已知全线牵引能耗分布的前提下提出了供 电 基于多导体传输线理论构建适用于各种牵引供 系统优化设计的基本思路，针对给定优化 目标推导 电方式的牵引网分布参数等效模型，将在线列车、 了严格的解析表达式；但实际线路的供 电节点多， 牵引变电所 (AT供 电方式下含AT所和分区所) 加之模型的复杂性给求最优解带来了一定困难。群 以及其他与牵引网横向连接的电气设备等效为分割 智能算法的研究为解决复杂寻优问题提供了有效途 切面模型。利用牵