高鐵列車以下坡方向經過長大坡道路段時會產生豐富再生制動能量，若將此能量合理回收利用將有利於低碳交通與節能減排。蘭州交通大學李欣教授團隊根據高鐵長大坡道再生制動能量功率分層特性給出混合儲能系統分段配置方案，考慮全域經濟效能水平建立混合儲能系統容量最佳化模型，並設計一種基於Levy飛行的改進模擬退火演算法進行求解，利用實測數據進行算例分析表明所提方法可使長大坡道混合儲能系統在壽命內回收大量再生制動能量，占牽引耗電量16.3%。
研究背景
交流電氣化鐵路耗電量巨大，存在可觀的節能降耗潛力，對再生制動能量的回收、利用是減少耗能的重要方式之一。中國西部地區鐵路網整體呈現出設計坡度大、坡道路線長的特點，高鐵列車以下坡方向執行至此時，采取再生制動方式降速，產生再生制動能量。透過地面式混合儲能系統回收利用再生制動能量，將有利於促進低碳交通與節能減排，助力實作「3060」雙碳目標。
論文所解決的問題及意義
現有高鐵儲能系統最佳化配置研究較少考慮長大坡道路線下的列車功率特性，將既有方法直接套用於長大坡道場景存在較大誤差，易造成再生制動能量浪費。本文分析了高鐵列車在實際長大坡道路線的再生制動能量特性，給出了混合儲能系統分段配置方案，最終實作再生制動能量的高效回收，促進了高鐵系統整體效益的提升。
論文方法及創新點
（1）高速鐵路長大坡道再生制動能量特性分析
選取中國西成高鐵秦嶺北麓長大坡道路段，鄠邑（戶縣東）站牽引變電所主變壓器日功率數據，對高鐵列車於長大坡道的再生制動能量特性進行了分析。
圖1 長大坡道路線背景
對全日再生制動能量進行提取分析，共提取出59次再生制動過程，將全日59次再生制動能量功率變化曲線按同一座標尺度進行重合處理，功率曲線有明顯堆疊帶，產生分層效果。在低功率部份，曲線產生的堆疊較多，集中在2~5 MW功率範圍，時長多在300 s內；在高功率段，較少功率突破12 MW，且其中多數維持時間較短。
圖2 可回收再生制動功率曲線重疊
（2）混合儲能系統分段配置方案
考慮超級電容和蓄電池功率配置範圍、容量、盈利條件、迴圈壽命等需求，針對長大坡道再生制動能量功率曲線有明顯分層的情況分別對混合儲能系統中回收低功率段能量的儲能介質L、高功率段的儲能介質H進行分段配置。
圖3 混合儲能系統充電工作流程
（3）基於Levy飛行的改進模擬退火演算法
透過以壽命為條件的配置取值域篩選，考慮全域經濟效能水平建立了混合儲能系統容量最佳化模型。針對傳統模擬退火（SA）演算法求解效率低的缺點，利用Levy飛行產生初始解並在求解過程中不斷記憶更新，給出了基於Levy飛行的改進模擬退火演算法（LESA）。
圖4 LESA演算法計算流程
（4）混合儲能系統容量最佳化配置
針對配置取值範圍進行了考慮壽命條件的篩選，得到配置取值域。進而考慮全域經濟效能水平建立混合儲能系統容量最佳化模型。在此基礎上，透過基於Levy飛行的改進模擬退火演算法，對模型求解。透過算例分析驗證了該方法的有效性，儲能系統在壽命內可大量回收再生制動能量。
表1 混合儲能系統LESA最佳化配置結果
圖5 LESA、SA 20次執行結果
結論
本文透過分析高速鐵路長大坡道列車再生制動能量特性，給出了混合儲能系統分段配置方案，建立了混合儲能系統容量最佳化模型，並利用LESA演算法進行求解，主要結論如下：
1）根據列車及長大坡道段牽引變電所日實際執行數據，分析得到長大坡道路線上高鐵列車再生制動能量特點：功率產生明顯分層、低功率段能量十分富集。
2）透過對長大坡道混合儲能系統容量的最佳化配置，在儲能介質壽命允許條件下，日可回收萬度左右再生制動能量，回收電量占全日牽引耗電量的16.3%。
3）LESA演算法在有限叠代次數條件下，求解結果較SA演算法更優且結果穩定，一定程度上解決了原始演算法的求解效率問題。
為更高效利用高鐵列車在長大坡道產生的再生制動能量，在後續的研究中可考慮在交通能源互聯網背景下結合其他產、用電環節甚至連線外電網對再生制動能量進行最佳化排程。
團隊介紹
蘭州交通大學李欣教授團隊長期聚焦於電氣化交通與能源融合領域，開展軌域交通新型牽引供電系統、軌域交通能量管理與最佳化和電力電子與新型電能變換技術等方向的研究。近5年來承擔國家自然科學基金、甘肅省自然科學基金重點專案、甘肅省科技重大專項、甘肅省高等學校產業支撐計劃等專案11項，發表SCI/EI收錄學術論文30余篇；獲授權發明專利7項；榮獲甘肅省科技進步獎、甘肅省高等學校科研優秀成果獎、甘肅省電工技術學會科學技術獎等科研獎項7項。
李欣， 博士，教授，甘肅省領軍人才，中國電源學會交通電氣化專業委員會委員，中國自動化學會智能分布式能源專委會委員，研究方向為電氣化交通與能源融合技術、電力電子與新型電能變換技術。
盧景濤， 博士研究生，研究方向為電氣化交通與能源融合。
本工作成果發表在2023年第20期【電工技術學報】，論文標題為「高速鐵路列車長大坡道混合儲能系統容量最佳化配置」。本課題得到國家自然科學基金、甘肅省科技計劃即甘肅省自然科學基金、蘭州交通大學「天佑創新團隊」支持計劃和甘肅省教育廳：優秀研究生「創新之星」資助專案的支持。
