基于改进粒子群算法的城轨交通超级电容储能系统容量优化配置研究

刘红兵 ，郭辉

（1.湖南铁道职业技术学院控制学院，湖南株洲，412001；2.湖南铁道职业技术学院素质学院，湖南株洲，412001）

轨道交通的能源综合利用为降低城市综合能耗起到了示范效应。城市轨道交通的节能降耗可以从设备技术的更新，高分子材料的运用等科研设备的转型升级来实现，这部分的科研攻关已经越来越成熟，快到触及到理论上限，未来发展的空间十分有限；也可以从轨道交通能源储存的低消耗，能源利用的高效率，能源回收的稳定性来实现能源的循环利用，这部分由于涉及到轨道交通的主要能源—电能的储存、回收、传递、利用等环节，需要满足百万级运输量的超级电容储能系统才能对其实现有效的管理，因此在未来轨道交通节能减排领域具有非常大的利用空间。

1 城轨交通超级电容储能系统发展现状分析

此系统是基于超级电容器为组建电能综合利用系统。超级电容器是利用多空材料高比表面积特性和电解液离子极化形成的双电层来储存电能，实现能量的高效利用和循环利用，达到绿色节能的目的，是属于短程交通类型的城轨交通系统的理想储能器件[1]。其具体优点有以下几点：

一是超级电容储能系统，结构简单，没有附加的变压器等装置，只需要超级电容器作为组建就能够实现轨道列车的能量吸收储存。具有能耗小，易安装，维护费用少之优点。二是该系统的制动能量转换的电能直接储存在超级电容器中，无能量回馈给电网，不会给电网造成负荷或冲击。三是地铁启动时，超级电容可以充分释放电能，从而达到最大的节能效果。四是利用该系统可以提升接触网电压，减少接触网电压波动，从而降低直流母线上的能量损耗。

2 车载超级电容储能系统原理与结构

目前城轨交通超级电容储能系统主要有车载式和地面式两种模式，两者相比较，地面储能具有结构稳定，安装方便，维护便宜，适用于新建或已有的城轨交通变电所内，应用起来比较容易。而车载式储能具有节能降耗、稳定电压、降低电网峰值功率，提高列车牵引能力等优点，同时还能在无架线的情况下实现短时间短途运行，是城轨列车未来发展的方向。

2.1 超级电容储能系统工作原理

由图1 显示，基于超级电容器的轨道交通再生制动能量吸收利用系统包括双向直流变换器和超级电容储能系统两部分，并接在轨道列车的直流供电母线上。当地铁列车制动时，直流母线电压上升，双向直流变换器向超级电容器列阵充电，超级电容器列阵吸收制动能量；当轨道列车启动时，直流母线电压下降，超级电容器阵列储存的能量通过双向直流变换器释放能量。

图1 超级电容储能系统在城轨交通运输中的工作原理图

2.2 超级电容储能系统的工作特点

超级电容没有电介质，其使用的是固体材料做成的电极和液体材料做成的电解液在界面上形成的电气双层的状态来取代电介质。其具有以下几个工作特点：

（1）充电快,一般情况下，轨道列车在靠站的10 秒左右就可实现90%以上的充电额度。（2）寿命长,常规超级电容系统的循环次数可以达到100 万次。而是其充放电过程是可以反复充、放电，并可循环的物理过程。（3）能量转换效率高,该系统实现的是大电流输出能力，在能量转换过程中损失微弱，大电流能量循环效率可以达到90%以上。（4）功率密度高，可达300W/KG 至5000W/KG，相当于普通电池的10 倍左右。（5）产品原材料构成，生产，使用，储存以及拆解过程不存在污染情况，是理想的环保材料。（6）耐温性好，其可耐温度范围能够从零下40 度到零上70 度之间，能够适应各种极端温度环境。（7）检测方便，安全可靠性高，在标准电压下，其可以充电到任何电位，并且可以全部放电。如果系统失效时相当于开路，而且过电压不会被击穿。

3 粒子群优化算法原理分析

该算法思想来源于仿生学的社会认知理论，体现了群智能的特性—即简单的智能个体通过合作产生出复杂的智能行为[2]。目前，粒子群优化算法可以归纳为三个过程：

3.1 评价过程

对粒子当前所处的阶段进行评价，通常是按照特定的适应度函数来评价自身适应度的好坏。类比自然界中有机生命的行为，就是有机生命通过评估周围各种环境激励对自身产生的影响完成对周围环境的学习。

3.2 比较过程

指的是粒子群中的粒子与其他的粒子进行适应度值的比较，以确定学习的方向和动机。

3.3 学习过程

粒子通过对自身评价以及同周围其他粒子的比较产生出模拟其他粒子的行为。

通过这三个过程的有机结合，粒子群优化算法可以适应各种复杂多变的环境，用以解决一些比较困难的优化问题。

粒子群算法的优点主要表现是初始化时限制较少，对问题信息没有太多的原始依赖。算法的记忆能力和储存最优解的能力较强。其算法比较简单，实现起来比较容易。粒子群有很强的群智能算法的特性，粒子群的个体间的信息共享性比较高，有利于信息额搜索。

4 基于改进粒子算法的超级电容储能系统的优化配置研究

实现城轨交通超级电容储能系统的节能降耗，稳定电压的功能，需要精确化的能量管理策略参数和容量配置方案，参数的不同带来的是系统最优容量配置方案的不同。因此，采用改进粒子群算法来构建城轨交通供电系统仿真平台，输入实际运行中的能量管理策略参数，在仿真平台粒子群优化计算之下，可以得到基于真实数据下的最优能量配置方案，从而为超级电容储能系统的系统构建设计出最符合实际情况的执行方案。

4.1 系统优化目标函数配置

为了更准确地通过粒子群算法通过仿真平台得出系统容量优化配置方案的可靠性与优劣性，本文从超级电容储存系统的特点和轨道交通能源建设的几大因素综合出发，以电能节省与投资成本，电价之间的关系，以系统运行中电压改善、使用寿命、能源回收与高效利用这几个方面，为粒子群在超级电容储能系统的计算中提供了三个目标函数。

一是经济效率。经济效率指的是在轨道交通超级电容系统的投入成本与产出效益之间的换算比例，以此来得出该系统优化配置方案是否具有低投入，高产出，回报率长期稳定的效果。因此，经济效率由系统投资成本、节能综合受益与设备使用寿命决定。

二是电压改善率。轨道交通影响电压下降的因素很多，主要是受列车牵引功率较大，变电站距离轨道较远，供电线路老化，以及两辆列车同时启动等因素的影响。而超级电容储能系统的一大功能就是平衡牵引变电站输出功率，来补偿直流网电压跌落，让整个轨道交通体系在稳定的电压环境下实现平稳安全运行。

4.2 改进粒子群算法在系统优化配置中的作用

该优化计算方法可以同时实现对城轨交通超级电容储能系统的最优化参数计算，并通过参数在仿真平台上的输入得出最优化的配置方案，以此得出目标函数值、经济效率值和电压改善率值。通过对不同城市不同运行环境的轨道交通的实验，可以分析出优化超级电容储能系统可以使其经济效益提升15%，电压改善率提高30%。而且在研究过程中发现，超级电容储能系统的经济效率与电压改善率呈现出负相关走势，因此在系统的优化配置中要充分结合各种因素，实现能源利用与经济效率、轨道交通平稳运行的平衡。

5 结束语

在未来的城轨交通超级电容系统优化配置技术规划上，要大力发展车载式技术，提高电容储能材料技术，同时要大力加强轨道科研技术与实践相结合的步伐，不断提高轨道交通硬件设备与软件系统数据的智能采集，大数据运算的结合能力，并在专业化高素质人才队伍的带领下，让我国的轨道交通超级电容储能系统有实现超越国际先进水平的攻关能力，不断增强轨道交通技术的科技含量，与绿色环保的生态理念相融合。