[发明专利]城轨交通地面超级电容储能系统分布式协调控制优化方法

说明书

本发明提供城轨交通地面超级电容储能系统分布式协调控制优化方法，属于城市轨道交通超级电容储能系统控制技术领域。该方法获取超级电容的SOC状态、变电所状态及列车运行状态，构建状态集合；将每个变电所的超级电容作为一个储能代理，根据牵引供电系统能量流动理论解析和多目标协调优化函数确定每个储能代理的收益函数；构建多代理动态博弈模型，基于该模型，结合分布式Q学习算法求解和优化地面超级电容储能系统分布式协调控制。本发明对各个储能系统进行分布式独立控制，有效减少了计算复杂度，提高控制策略的可靠性；将动态合作博弈理论和强化学习理论相结合，博弈均衡点效率得到有效提高，因此，可实现全线储能系统整体节能效果的在线优化。

技术领域

本发明涉及城市轨道交通超级电容储能系统控制技术领域，具体涉及一种基于动态合作博弈的城轨交通地面超级电容储能系统分布式协调优化控制方法。

背景技术

在城轨交通牵引供电系统中，牵引变电所通常采用二十四脉波二极管整流，将10kV/35kVAC交流电转换成750V/1500V直流电，给线路列车提供牵引能量。由于二极管整流具有单向性，当列车制动，制动能量传递到牵引网，若附近没有牵引列车吸收，将使牵引网电压迅速抬升，引起制动电阻的启动和再生失效的发生。为了充分回收列车再生能量、减少再生失效和牵引网电压波动，在各个牵引变电所安装超级电容储能系统，超级电容通过双向DC/DC连接到牵引网，与整流机组相并联。

城轨交通超级电容储能系统通常采用基于牵引网电压的控制策略，包括工作模式选择和电压电流双闭环控制两部分，为了保证储能系统稳定、正常地工作，分别在工作模式选择和电压电流双闭环控制中设置超级电容SOC和电流限幅，使其维持在允许范围之内。

如图1所示，为现有技术中基于SOC的多储能系统动态阈值控制策略，首先设置储能系统的充电阈值uch和放电阈值uds，当列车牵引，储能系统所在变电所网压低于放电阈值，超级电容放电，通过电压电流双闭环控制将牵引网电压稳定在放电阈值；当列车制动，牵引网电压高于充电阈值，超级电容进入充电模式，回收列车的再生制动能量，并维持网压的稳定。其中充电阈值和放电阈值随储能装置的SOC变化，以实现不同变电所储能系统之间的均流。

上述基于SOC的多储能系统动态阈值控制策略，虽然考虑了本套装置的SOC来调整充放电阈值，但是没有考虑列车运行工况和其他变电所储能装置的SOC，无法实现多个储能系统整体节能效果的最优。

如图2所示，为现有技术中采用多储能系统集中控制的方案，通过中心控制器获取不同变电所、线路的各列车信息，对获取的列车信息进行统一的处理得到控制指令，并将控制指令发给各个变电所的储能系统，调整控制超级电容储能系统的工作运行模式。

上述采用多储能系统集中控制的方案，在集中控制框架下，中心控制器获取大量的信息，其信息计算复杂度较高，并且控制的有效实施受到通信可靠性的影响较大，因此该技术的高效性和可靠性有待提升。

CN107895960A公开了一种基于强化学习的城轨交通地面式超级电容储能系统能量管理方法。该方法包括策略网络初始化和在线学习两部分；策略网络初始化部分利用城轨交通中已知的线路、车辆信息、事先编制的列车运行图，以及实际采集的历史车辆数据，建立多车运行场景模型；将多车运行场景模型、空载电压预测模型、直流供电潮流计算算法和近似动态规划算法结合，得到策略网络，作为在线学习模块的初值；在线学习模块采用无模型强化学习算法，通过超级电容智能代理试错的方法进行充放电阈值在线调整。

上述基于强化学习的超级电容储能系统能量管理方法，虽然能够实现单套储能系统的节能效果和稳压效果的优化，但当全线安装多个储能装置时，不同储能系统共同学习将导致系统环境具有非平稳性，不能保证多个储能系统整体的节能效果得到改进与优化。

发明内容