考虑再生制动能量不确定性的光储两相接入牵引供电系统能量优化调度

针对电气化铁路能耗与碳排放问题，光伏与储能接入牵引供电系统并回收列车再生制动能量成为重要节能手段。然而，再生制动能量的不确定性给系统能量调度带来挑战。本文基于实测数据建立再生制动能量的概率模型，通过场景生成与削减获取典型场景；构建以日运行成本最小和与外部电网交互电能最少为目标的随机优化调度模型，并在满足系统安全约束下采用多目标粒子群算法求解。算例表明，所提方法较传统混合储能回收方式，日运行成本降低1.82%，与电网交互电能减少18.74%。

随着电气化铁路的快速发展,其电能消耗和碳排放问题日益严重.将光伏和储能装置接入牵引供电系统并对列车再生制动能量进行回收利用是一种有效的节能降耗措施,但再生制动能量的不确定性对牵引供电系统能量调度带来了严峻挑战.该文针对列车再生制动能量的不确定性,基于列车再生制动能量实测数据建立准确的概率模型,通过场景生成与削减得到列车再生制动典型场景;以光储两相接入牵引供电系统日运行成本最低和系统与外部电网电能交互最小为优化目标,在满足系统安全稳定运行的随机场景约束条件下,构建了考虑列车再生制动能量不确定性的随机优化调度模型,并采用多目标粒子群算法对模型进行求解.算例结果表明:相较于通过混合储能系统对光伏电能和列车再生制动进行回收利用的方法,所提方法使系统日运行成本降低了 1.82％,与外部电网交互电能减少了 18.74％.