兰州交通大学李欣教授团队：高速铁路长大坡道混合储能系统容量优化配置

兰州交通大学李欣教授团队：高速铁路长大坡道混合储能系统容量优化配置

兰州交通大学李欣教授团队针对高铁列车在长大坡道运行时产生的再生制动能量，提出了一种混合储能系统容量优化配置方案。通过分析再生制动能量的功率特性，团队设计了基于Levy飞行的改进模拟退火算法，实现了能量的高效回收。研究结果表明，该方案可使长大坡道混合储能系统在寿命内回收大量再生制动能量，占牵引耗电量的16.3%。

研究背景

交流电气化铁路耗电量巨大，存在可观的节能降耗潜力，对再生制动能量的回收、利用是减少耗能的重要方式之一。我国西部地区铁路网整体呈现出设计坡度大、坡道线路长的特点，高铁列车以下坡方向运行至此时，采取再生制动方式降速，产生再生制动能量。通过地面式混合储能系统回收利用再生制动能量，将有利于促进低碳交通与节能减排，助力实现“3060”双碳目标。

论文所解决的问题及意义

现有高铁储能系统优化配置研究较少考虑长大坡道线路下的列车功率特性，将既有方法直接应用于长大坡道场景存在较大误差，易造成再生制动能量浪费。本文分析了高铁列车在实际长大坡道线路的再生制动能量特性，给出了混合储能系统分段配置方案，最终实现再生制动能量的高效回收，促进了高铁系统整体效益的提升。

论文方法及创新点

（1）高速铁路长大坡道再生制动能量特性分析

选取我国西成高铁秦岭北麓长大坡道路段，鄠邑（户县东）站牵引变电所主变压器日功率数据，对高铁列车于长大坡道的再生制动能量特性进行了分析。

图1 长大坡道线路背景

对全日再生制动能量进行提取分析，共提取出59次再生制动过程，将全日59次再生制动能量功率变化曲线按同一坐标尺度进行重合处理，功率曲线有明显堆叠带，产生分层效果。在低功率部分，曲线产生的堆叠较多，集中在2~5 MW功率范围，时长多在300 s内；在高功率段，较少功率突破12 MW，且其中多数维持时间较短。

图2 可回收再生制动功率曲线重叠

（2）混合储能系统分段配置方案

考虑超级电容和蓄电池功率配置范围、容量、盈利条件、循环寿命等需求，针对长大坡道再生制动能量功率曲线有明显分层的情况分别对混合储能系统中回收低功率段能量的储能介质L、高功率段的储能介质H进行分段配置。

图3 混合储能系统充电工作流程

（3）基于Levy飞行的改进模拟退火算法

通过以寿命为条件的配置取值域筛选，考虑全域经济性能水平建立了混合储能系统容量优化模型。针对传统模拟退火（SA）算法求解效率低的缺点，利用Levy飞行产生初始解并在求解过程中不断记忆更新，给出了基于Levy飞行的改进模拟退火算法（LESA）。

图4 LESA算法计算流程

（4）混合储能系统容量优化配置

针对配置取值范围进行了考虑寿命条件的筛选，得到配置取值域。进而考虑全域经济性能水平建立混合储能系统容量优化模型。在此基础上，通过基于Levy飞行的改进模拟退火算法，对模型求解。通过算例分析验证了该方法的有效性，储能系统在寿命内可大量回收再生制动能量。

表1 混合储能系统LESA优化配置结果

图5 LESA、SA 20次运行结果

结论

本文通过分析高速铁路长大坡道列车再生制动能量特性，给出了混合储能系统分段配置方案，建立了混合储能系统容量优化模型，并利用LESA算法进行求解，主要结论如下：

1. 根据列车及长大坡道段牵引变电所日实际运行数据，分析得到长大坡道线路上高铁列车再生制动能量特点：功率产生明显分层、低功率段能量十分富集。
2. 通过对长大坡道混合储能系统容量的优化配置，在储能介质寿命允许条件下，日可回收万度左右再生制动能量，回收电量占全日牵引耗电量的16.3%。
3. LESA算法在有限迭代次数条件下，求解结果较SA算法更优且结果稳定，一定程度上解决了原始算法的求解效率问题。

为更高效利用高铁列车在长大坡道产生的再生制动能量，在后续的研究中可考虑在交通能源互联网背景下结合其他产、用电环节甚至连接外电网对再生制动能量进行优化调度。

参考文献

李欣, 卢景涛, 肖林润, 靳忠福. 高速铁路列车长大坡道混合储能系统容量优化配置[J]. 电工技术学报, 2023, 38(20): 5645-5660. Li Xin, Lu Jingtao, Xiao Linrun, Jin Zhongfu. Capacity Optimization Configuration of Hybrid Energy Storage System for Long Steep Slope of High-Speed Railway. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(20): 5645-5660.