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考虑再生制动能量波动的光储融合牵引供电系统能量管理优化

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

再生制动能量波动特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1再生制动能量波动原因．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2再生制动能量波动规律．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3再生制动能量波动影响评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

光储融合牵引供电系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1光储融合系统结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2牵引供电系统原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3光储融合与牵引供电结合的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

能量管理优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1能量波动预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2光储设备运行策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3牵引供电系统调度优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

优化模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.1目标函数确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2决策变量与约束条件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3模型求解算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

仿真实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.1仿真实验平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2实验数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3优化效果评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.4仿真实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.1案例背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.2光储融合牵引供电系统应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.3能量管理优化实施过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.4应用效果评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.内容概述

本章节旨在探讨一种针对包含光伏发电与储能系统在内的电气化铁路牵引供电系统的优化能量管理策略，特别强调了再生制动过程中产生的能量波动因素。首先我们构建了一个理论模型，用于模拟光伏阵列、储能装置以及负载（即电力机车）之间的动态互动关系。在此基础上，我们提出了一种创新的能量管理算法，该算法能够根据实时监测到的太阳能产出、电网状态及列车运行状况自动调整各组件的工作模式，从而实现最大化再生能源利用率和最小化运营成本的目标。

为更清晰地展现不同工况下系统的响应特性，【表】汇总了典型运行条件下各项关键参数的变化范围；同时，公式(1)至公式(3)分别定义了功率平衡方程、储能荷电状态(StateofCharge,SoC)更新规则以及经济性评估指标。此外为了便于读者理解所提出的算法逻辑，代码清单1提供了核心控制流程的伪代码实现。

【表】:关键参数变化范围

参数

光伏输出功率(kW)

储能SoC(%)