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A Two-Layer Rolling Optimization Method for Traction Power Supply Systems Based on Model Predictive Control
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AI
DOI：10.3390/en19071751.png)
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摘要
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随着可再生能源以高比例和高渗透率接入牵引供电系统，其输出的间歇性和随机性显著加剧了牵引负荷的波动特性，给系统的稳定运行和精确调度带来了严峻挑战。为有效应对源荷双重不确定性引发的动态跟踪与抗干扰问题，本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的双时间尺度两层优化调度策略。在上层优化中，以系统最优经济运行为目标，采用多步滚动优化方法制定长时标基线调度计划，充分考虑光伏和风电输出的时间相关性以及牵引负荷的周期性特征。在下层优化中，为平滑功率波动并修正预测偏差，利用超级电容器的功率密度高、响应速度快的技术优势，对上层基线计划进行实时跟踪与动态补偿。这有效降低了预测误差对控制精度的影响，实现了联络线功率的平滑控制，并提升了系统整体稳定性。基于实际铁路牵引供电系统的案例研究结果表明，所提方法能够充分发挥混合储能系统的协调互补特性，有效抑制可再生能源输出和牵引负荷的功率波动，在确保系统扰动抑制性能的同时达成经济运行目标，从而验证了该策略的有效性和实用性。
Keyword:
model predictive control
hybrid energy storage
multi-timescale
rolling optimization
AI总结
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期刊
IF:
3.2
论文数:
1.6W
被引数:
14.2W
机构
引用论文
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