【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气化铁路，具体涉及一种基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法。
技术介绍
1、电气化铁路作为关乎国民经济发展的重要交通运输方式，具有运量大、速度快、成本低等优势。牵引供电系统作为驱动电力机车的唯一能量来源，其能量消耗高、冲击功率大等问题逐渐显现。因此，如何降低牵引能耗，实现能量的高效利用对于铁路运行及社会发展具有重要的现实意义。传统牵引供电系统由于电分相的存在，导致能量只能在一个供电臂内进行流动；同时，由于未装配储能装置，导致多余电力机车再生制动能量无法被消纳，从而造成浪费。针对以上问题，功率融通型牵引供电系统在电分相及分区所处增设功率融通装置，并在牵引变电所的功率融通装置的直流母线上接入储能系统。然而，功率融通装置及储能系统的加入使得新型牵引供电的用电方式发生了变化，能量管理系统如何高效协调多个牵引变电所的功率融通装置及储能系统成为了新的问题。
2、目前，针对融通型牵引供电系统的能量管理方法研究尚处起步阶段。在能量管理范围方面，目前主流能量管理方法主要聚焦于单个变电所层面的运行，缺乏相邻牵引变电所的功率支援，并未充分利用融通型牵引供电系统的跨时空调配能量的能力；在能量管理原理方面，目前方法以规则类方式主导，例如：城市轨道交通领域普遍以牵引网网压为判据，根据网压来控制储能系统的充放电电流；在交流牵引供电领域以电力机车功率为判据，通过设定功率阈值来控制系统充放电。然而，固定的充放电曲线会造成系统运行的灵活性不足，同时，由于铁路运行图的变化，牵引供电系统每日的运行状态并不相同，导致规则类方式灵活性不
3、根据公开专利信息显示，当前对于功率融通型牵引供电系统的能量管理方法研究尚处于起步阶段。专利《一种电气化铁路储能式牵引供电系统及其控制方法》(公开号：cn110829435a)提出了一种应用于单相交流牵引供电系统，可以实现再生制动能量高效利用和系统容量优化配置的方案，但该方法灵活性不足，没有自适应控制效果；专利《储能装置放电阈值的确定方法、装置、终端及存储介质》(公开号：cn111628514a)提出了一种电气化铁道储能系统放电阈值确定方法，但无法实现多个牵引变电所的协同供能，只能实现对单一系统的控制，且自适应效果有限；专利《一种基于强化学习的电气化铁路储能系统能量管理方法》(公开号：cn116316755b)提出了一种基于强化学习的能量管理方法，自适应效果较好，但仍然缺乏多个能量管理系统的交互机制。
技术实现思路
1、为克服现有技术的缺陷，本专利技术提出一种基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，该方法建立了多变电所协同工作过程的能量管理数学模型，基于该数学模型与已建立的马尔科夫决策模型，可将融通型牵引供电系统划分为独立运行工况与协同运行工况，并由强化学习算法进行决策，实现在多变电所独立运行方式下以及协同运行方式下的自适应充放电。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，基于电气化铁路能量管理过程的马尔科夫决策模型以及多变电所协同工作过程的能量管理数学模型，通过判断电力机车的实时功率需求，动态调节融通型牵引供电系统的运行方式，实现多变电所在独立运行方式以及协同运行方式下的自适应能量交换；
4、所述能量管理方法包括以下步骤：
5、s1：马尔可夫决策模型中载入离散训练得到的动作-状态价值矩阵；
6、s2：建立基于多变电所协同工作过程的能量管理数学模型；
7、s3：读取二次设备数据并载入马尔可夫决策模型以及能量管理数学模型；
8、s4：基于能量管理数学模型，获取各牵引供电系统的状态变量优化值，根据独立运行工况的判别条件以及协同运行工况的判别条件，判断所述融通型牵引系统的运行工况；
9、s5：若判断为独立运行工况时，则执行基于强化学习算法得到的动作-状态价值函数矩阵进行决策，控制储能系统进行功率交换并更新系统参数，以独立完成功率分配和储能充放电任务；
10、s6：若判断为协同运行工况时，则执行基于多所博弈算法进行功率博弈至纳什均衡，根据博弈结果控制储能系统进行功率交换并更新系统参数，以实现多变电所之间的能量管理和功率分配；
11、s7：更新系统参数，执行功率交换，循环步骤s4至s6，直到系统接收到停止指令后结束运行。
12、所述能量管理方法用于动态调节多个牵引变电所在独立运行和协同运行工况下与电力机车之间的能量交换过程，使得融通型牵引供电系统能够灵活地切换运行模式，根据实时功率需求和系统状态，有效地进行能量管理，以提高能源利用效率和保障电力供应的稳定性。
13、进一步的，所述基于多变电所协同工作过程的能量管理数学模型包括能量管理目标以及能量管理约束；
14、所述能量管理目标包括储能系统能量吸收效率最大化、储能系统能量回馈效率最大化以及平均牵引功率最小化；
15、所述储能系统能量吸收效率最大化可表示如式(1)：
16、
17、式(1)中，eab％为储能系统能量吸收效率，x为牵引变电所总数，y为供电臂总数，m为采样时间窗总数，n为每个采样时间窗的数据点总数，x为牵引变电所序号，y为供电臂序号，i为时间窗序号，j为采样点序号，ηce为储能系统充电效率，为第x个牵引变电所储能系统的电压，为第x个牵引变电所储能系统的充电电流，为第x个牵引变电所的空闲状态补能功率，为第y个供电臂下的电力机车再生制动功率和；
18、所述储能系统能量回馈效率最大化可表示如式(2)：
19、
20、式(2)中，etr％为储能系统能量回馈效率，ηde为储能系统放电效率，为第x个牵引变电所储能系统的放电电流，为第y个供电臂下的电力机车牵引功率和；
21、所述平均牵引功率最小化可表示如式(3)：
22、
23、式(3)中，pave为平均牵引功率，δt为采样时间间隔。
24、进一步的，所述能量管理约束包括多牵引变电所功率平衡约束、电力机车能量平衡约束、储能系统能量平衡约束、储能系统功率爬坡约束、储能系统最大放电功率约束、储能系统最大充电功率约束以及储能系统荷电状态约束；
25、所述多牵引变电所功率平衡约束描述如式(4)：
26、
27、式(4)中，为第x个牵引变电所与该所连接的外部电力系统的交换功率，为第y个供电臂下的电力机车功率和；
28、所述电力机车能量平衡约束描述如式(5)：
29、
30、所述储能系统能量平衡约束描述如式(6)：
31、
32、式(6)中，为第x个牵引变电所的储能系统交换功率；
33、所述储能系统功率爬坡约束描述如式(7)：
34、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述能量管理方法基于电气化铁路能量管理过程的马尔科夫决策模型以及多变电所协同工作过程的能量管理数学模型，通过判断电力机车的实时功率需求，动态调节融通型牵引供电系统的运行方式，实现多变电所在独立运行方式以及协同运行方式下的自适应能量交换；
2.根据权利要求1所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述基于多变电所协同工作过程的能量管理数学模型包括能量管理目标以及能量管理约束；
3.根据权利要求2所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述储能系统能量吸收效率最大化可表示如式(1)：
4.根据权利要求3所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述多牵引变电所功率平衡约束描述如式(4)：
5.根据权利要求4所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，利用Q-learning强化学习算法来求解所述基于电气化铁路能量管理过程的马尔科夫决策模型，获取当前状态下的最优动作，对动作-状态价值矩阵进行迭
6.根据权利要求5所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述独立运行工况的判别条件如式(11)：
7.根据权利要求6所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述协同运行工况的判别条件如式(12)：
8.根据权利要求7所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述多所博弈算法包括建立多所博弈算法模型以及对所述多所博弈算法模型进行求解，建立多所博弈算法模型具体包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，基于多所博弈算法模型的功率博弈至纳什均衡的求解步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述能量管理方法基于电气化铁路能量管理过程的马尔科夫决策模型以及多变电所协同工作过程的能量管理数学模型，通过判断电力机车的实时功率需求，动态调节融通型牵引供电系统的运行方式，实现多变电所在独立运行方式以及协同运行方式下的自适应能量交换；
2.根据权利要求1所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述基于多变电所协同工作过程的能量管理数学模型包括能量管理目标以及能量管理约束；
3.根据权利要求2所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述储能系统能量吸收效率最大化可表示如式(1)：
4.根据权利要求3所述基于多所博弈的融通型牵引供电系统能量管理方法，其特征在于，所述多牵引变电所功率平衡约束描述如式(4)：
5.根据权利要求4所述基于多所博弈的融通型牵...
【专利技术属性】
技术研发人员：高仕斌，罗嘉明，韦晓广，雷杰宇，刘帝洋，张敬凯，富嘉兴，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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