葛駿翔
(中鐵第一勘察設計院集團有限公司電氣化設計院,陜西西安 710043)
由于強電流集束效應的存在,使得電氣化鐵路牽引供電變電系統中的牽引供電網結構較大,負荷也不同于一般負荷[1]。不能計算系統的電流分布、牽引網的阻抗、短路電流等,計算過程復雜且結果不準確[2]。電力鐵路的重點是改造鐵路供電系統,三相工頻交流電壓通過電力系統與單相工頻交流電壓相連,三相工頻交流通過牽引變壓器轉換成單相工頻交流,然后由機車供電[3]。電力牽引供電、電氣化鐵路變電系統發生故障的概率大,牽引車和變電所三相交流電轉換成單相交流電,這必然會造成三相電力系統的非對稱運行[4]。
負序電流將干擾小容量三相電源,系統的負序電壓可使該線路上其他負載的電源中斷而不發生故障,并干擾該線路第二側的保護裝置。采用遺傳算法確定牽引變電所的最佳位置和分區,確定牽引供電臂的合理長度,從而達到牽引網電能損耗最小的目的[5]。雖然該算法能獲得牽引變壓器的容量,但由于牽引供電和轉換系統中數據量大,計算復雜度高。在牽引供電變電系統中,采用多導線電氣化鐵路牽引供電,可獲得瞬時電流,但是,由于運行位置和速度的差異,還不能充分反映列車運行過程對結果的影響。基于大數據分析,提出了電氣化鐵路牽引供變電系統的設計方法,借助大數據分析技術,充分發揮高效搜索特性。
主從機系統中,在主從式系統中如何實現通訊連接是一個關鍵問題[6-7]。現有的串行和并行總線連接方式存在接口復雜、接線多的問題,導致數據傳輸速度較慢[8-9]。
該系統采用開放式模塊結構,構成主從多機系統。主從機為串行總線,它的方案設計靈活、緊湊、易于擴展,具有高可靠性、實時性,易于維護[10-11]。為了提高整個系統的性價比,采用了板級設計和部件設計相結合的原則。圖1 為系統硬件配置框圖。

圖1 系統硬件配置框圖
該系統從機數量較少,各從機具有獨立的數據處理能力,減少了主從機之間的通信信息量,大大緩解了低通信率情況下的矛盾[12-13]。長距離串行總線連接,適合多位數據傳輸。其結構簡單可靠,配置靈活方便,更適合于主從式多機系統的分布式功能[14]。這樣既保證了系統的實時性,又節約了接口設備和線纜的成本,同時也在位置分布效果良好的前提下,降低了布線難度,提高了系統的可靠性和干擾能力。
以8031 單片機為硬件控制核心,由A/D 轉換器、內存、解碼和邏輯控制等部分組成。利用MCU的RD 和PSEN 信號作為兩個輸入端,與非門芯片enable CE 端和AD574A 相連的是AND 門的輸出端和WR 信號,與解碼器直接相連的是芯片選擇信號的CS 端。其中,為了保證轉換的正確性和結果的平滑輸出,門的另一輸出通過逆變器與AD574A 讀寫轉換信號的R/C 端相連[15-16]。
電力電纜主要采用110 kV,沿路牽引變電所使用的單相接線變壓器,其主要作用是把110 kV 電力轉換成27.5 kV 電力供機車牽引使用,鋼索懸鏈線分布;與電纜平行架設接觸網,電力機車運行于接觸網與軌道之間。中央變電所將電力從一般三相500 kV 和220 kV 的公共電網中轉移到單相110 kV 的電網中,由電力電纜沿線路牽引變電所將單相110 kV 電能轉換為27.5 kV 電能,供機車牽引使用。
中心變電所結構由中轉站、主牽引變壓器和同相補償裝置等構成。中轉站是由主變和配變兩部分組成的專用變電站,其變壓器是一種特殊的平衡變壓器,具有供電容量大、電壓幅度大和垂直相位大等特點。主牽引變壓器和同相補償裝置為中心變電站的電纜負荷供電,主要的牽引變壓器承擔著主要的供電任務,同相補償裝置承擔著次要的供電任務,電纜負荷計算容量等于牽引變壓器同相補償裝置計算容量之和。
對于變電所的牽引系統,主機主要實現以下功能:
1)從遠程調度器或本地接收并執行各種控制命令,同時從遠程調度器收集并發送響應信息。
2)發送相關控制命令信息,并將接收后的信息發送給主機,生成各種響應信息。
3)設計變電所各個連接線的連接方案,以及各種運行結果。
4)畫出電流、電壓及功率曲線,顯示運行過程,打印表格。
為確保系統的實時性,終端需要進行串口1 通訊、串口2 通訊以及鍵盤操作等實時性要求較高的任務。主機系統的軟件部分設計如圖2 所示。

圖2 主機系統的軟件部分
基于內容、任務控制塊優先級和啟動條件,任務管理程序決定任務狀態。當任務開始條件滿足時,每個任務按照優先級進入就緒隊列。
利用基于大數據分析的微粒群算法設計牽引供電方案,引入了“群體”和“進化”的概念。此操作需要分析數據的適配值大小,和其他算法不同的是,該數據需要傳輸到多維空間。數據初始化完畢后,給出一個隨機增量,以及每代個體的增量,包括最佳方向組數據的位置和社區位置數據的位置,演化方程式如下:

式(1)、(2)中:wij(n)表示粒子當前位置;xij(n)表示粒子當前運行速度;vij(t+1)表示粒子所經歷過的最好適應值位置;a1、a2分別表示加速度常數;g1、g2分別表示兩個獨立隨機函數;i、j分別表示第i個微粒的第j維。
基于大數據分析粒子群優化算法設計牽引供電系統優化方案詳細步驟如圖3 所示。
步驟1:通過計算運行圖確定列車的分布位置和速度,設置牽引變電所和分站場的初值,將分站場的牽引供電網絡劃分為N個分站場,構成一個鏈網結構。

圖3 基于大數據分析優化方案設計
步驟2:在整個牽引供電系統中,由電網結構組成導納矩陣,列出由牽引網絡計算的結點電壓方程,求解牽引網潮流。
步驟3:根據鄰近兩個節點間的電網潮流電壓差,計算出牽引網的電流-距離曲線,確定牽引網在某一時刻的損耗。
步驟4:在此基礎上,結合發車間隔時間和步長計算牽引網發車時的總能量損失。
步驟5:應用微粒群優化算法調節牽引變電所,在迭代計算中重復步驟1~4。若計算值小于給定值,停止迭代。
步驟6:在確定牽引變電所的位置和線路之后,根據牽引變壓器的電流計算出各接線方式下牽引變壓器的額定容量,選擇合適的牽引變壓器。
對基于大數據分析的電氣化鐵路牽引供變電系統設計進行仿真實驗分析。模擬設置如下:列車限速為350 km/h,列車從0 開始加速,運行時間間隔為2 s,列車跟蹤間隔為3 min,模擬時間為30 min,每站列車進入車站并運行遵循最快速度牽引策略。
假定電力系統有2個牽引變電站,1個分區變電站和4個自動變電站。表1顯示了初始位置的分布情況。表2 列出了電力系統母線的供電范圍和短路能力。

表1 牽引變電所/分區所初始位置分布

表2 母線供電范圍及短路容量
鐵路列車速度距離曲線如圖4 所示。

圖4 鐵路列車速度距離曲線
依據圖4 所示曲線,可得到鐵路列車運行全過程牽引負荷分布情況。列車跑完全程,獲取的牽引負荷數值特征如表3 所示。

表3 牽引負荷數值特征
由表3 可知,鐵路列車將全部能量回收利用,有助于降低牽引負荷所獲取全部能量。
分別使用遺傳算法設計的系統、使用基于多導線設計的系統和基于大數據分析的系統對變電所負荷功率進行對比分析,結果如圖5 所示。
由圖5 可知,在相同供電參數下,相比遺傳算法設計的系統、基于多導線設計的系統,基于大數據分析的系統容量分布更加均勻,有效驗證了基于大數據分析系統容量共享原則。

圖5 3種系統對比分析變電所負荷功率
在大數據分析中,采用微粒群算法對牽引變電站和變電站位置進行優化。合理地確定牽引供電臂的長度,可使牽引網的功率損失最小。適用于牽引變壓器接線方式及安裝容量。實驗證明,該法收斂性好,能有效降低牽引網的損耗,達到節能減排、減少投資、提高公用接入點電能質量的目的,可供牽引供電系統設計時參考。