西华大学：面向可再生能源与电动汽车融合的城轨牵引供电系统运行机制研究

报告人：董鸿志董鸿志研究方向：面向交通电气化与能源互联网的电力系统多时间尺度稳定分析与优化控制2025.08-至今博士1.1研究背景31.1研究背景1.1研究背景2.2.停运事故·发车间隔缩短·总电能耗270.23亿千瓦时●牵引能耗141.50亿千瓦时statistics-2023/transport-and-environment-st[4]Wikipedia(n.d.).Phase-outofFosilFuelVehicles.Availableat:/wiki/Phase-outoffossilfuelvehicles1.2主要挑战1.2主要挑战电网电网奉手牵引变电站储能新能源牵引变电站储能新能源·城轨牵引负荷时空特性·再生制动能时空特性·储能“配置-控制”的耦合模型·兼顾投资效益与运行性能·新能源不确定性·电动汽车随机出行行为特征·多时间尺度模型5XIHUAUNIVERS62.5项目成果■城轨微电网建模(1)城轨列车及供电系统列车模型牵引供电建模(2)储能系统电池储能超级电容储能(3)新能源光伏、风电PVpowerPVpower(4)电动汽车行为特征到达/离开时间、初始SOCEbehaviors:(a)EVarrival(c)EVarrivalnumberEV8(1)城轨系统潮流求解单车模型：单车模型：利用列车行驶曲线(速度，位置)求解其牵引及再生制Infrastructureinfo·速度曲线：根据列车运行需求设计(加速，巡航，惰行，制动)多车模型：基于等效电路图、电压节点方程(2)耦合系统潮流求解R₁R₁Rn2引言引言储能系统物理约束之间的多源异构耦合难题，以实现复杂动态环境下的系统协同与稳解决思路：建立融合城轨列车牵引负荷及再生制动能时空分布特性与储能及可再生能源运行约束特征的多源耦合模型与电压阈值协调控制机制，从而降低变电站峰值功率与电压波动，并提升系统整体能效与柔性容量。研究思路(2)基于牵引变电站运行性能指标的协调控制策略量化性能指标：储能运行机制：工作成果(1)场景设置及基础工况分析牵引变电站基础工况poer峰值功率3.3MW,最高电压1000V高峰期牵引系统：总能耗与性能指标对比Tinels)高峰期牵引系统：总能耗与性能指标对比CTSCTSuithESS协同控制方法能耗最低(降低36.25%),系新能源短暂故障时系统动态响应PowerPowerofsubstation1Voltageofsubstation1SoeofESS1协同控制方法使牵引变电站具有一定的鲁棒性挑战挑战：如何解决混合储能高昂投资运维成本与变电站运行之间的矛盾?以及如何克服容量配置与控制策略之间的强耦合难题，以在降低全寿命周期成本的同时保障系统电压与功率的稳定?解决思路：建立融合储能全寿命周期经济性与变电站运行稳定性约束的“主-从”优化模型。通过主层模型寻优混合储能的功率与容量配置以最小化总成本，从层模型优化充放电电压阈值以实现削峰填谷，从而实现系统投资效益与运行性能的协同最优。(1)混合储能控制策略混合储能运行机制(考虑各储能运行特性)(1)混合储能控制策略混合储能运行机制(考虑各储能运行特性)(2)基于主从级的混合储能配置与控制协同优化方法混合储能等效模型：主-从优化模型·主层级：混合储能配置优化混合储能成本模型：·从层级：混合储能控制优化·运营维护成本·更换成本、残值hStability,"inIEEETrNurthPark57.35%,日运行总成本降低12.68%挑战：如何解决可再生能源间歇性与电动汽车随机出行行为带来的双重不确定性扰动，并在满足用户充电需求的同时，实现车-轨-网-储多源异构系统的实时功率平衡与经济性最优?解决思路：建立融合V2T的“日前全局规划-日内滚动校正-实时自适应响应”三阶段能量管理体系，实现消除源荷双侧不确定性偏差的同时，保障变电站运行稳定性与用户满意度。UrbanrailwayEVchargingsta第二阶段：日内滚动校正第二阶段：日内滚动校正+0₂(Ps(l₂+p₂AaIk)-Ps(l₂成本+变电站电费)研究成果：H.Dong,Z.Tian,etal.,"Three-StageEn第三阶段：EV实时自适应充电StationwithV2TTechnology,2.4研究内容四：基于V2T工作成果(1)场景设置(1)场景设置North电动汽车行为特征：到达、离去、初始SOC牵引变电站功率储能动态响应变电站峰值功率降低68.0%,总运行成本降低11.3%UrbanRailTransitbased