为了降低降压变压器的安装空间及磁饱和等因素给铁路功率调节器(railway static power conditioner,RPC)工程应用及治理效果带来的不利影响,模块化多电平换流器的铁路功率调节器(railway static power conditioner of modular multileve...为了降低降压变压器的安装空间及磁饱和等因素给铁路功率调节器(railway static power conditioner,RPC)工程应用及治理效果带来的不利影响,模块化多电平换流器的铁路功率调节器(railway static power conditioner of modular multilevel converter,MMC-RPC)成为研究热点。但现有的MMC-RPC控制策略没有考虑电力机车实际负荷功率及电流波动特性对MMC各子模块电容电压影响,使其电容电压波动较大。为此,根据电力机车功率及负荷运行特性,采用混合PWM调制策略,既能满足开关损耗低的要求,又能适应电力机车动态运行特性下MMC-RPC各子模块电容均压波动范围。最后,通过仿真和实验结果验证了MMC-RPC输出性能相对传统二电平RPC的优越性,采用的混合PWM调制策略能够使得MMC-RPC适应电力机车实际负荷功率及电流波动特性,各子模块电容均压波动幅值均有效控制在±5%范围内。展开更多
为了实现V/v牵引供电系统中铁路功率调节器(Railway Static Power Conditioner,RPC)的容量优化,采用优化补偿方式,提出了3个补偿系数:有功电流转移量ΔIp,无功补偿角度φα,φβ.以负序电压不平衡度和功率因数为约束条件,RPC优化容量方...为了实现V/v牵引供电系统中铁路功率调节器(Railway Static Power Conditioner,RPC)的容量优化,采用优化补偿方式,提出了3个补偿系数:有功电流转移量ΔIp,无功补偿角度φα,φβ.以负序电压不平衡度和功率因数为约束条件,RPC优化容量方程为目标函数,建立多维非线性带约束优化数学模型,为了解决带约束优化问题,采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),对于不断变化的负荷,都能有效使的RPC容量利用率达到最优效果.最后分别对RPC在完全补偿和优化补偿方式下进行仿真效果分析,结果表明该方法提高了RPC经济性.展开更多
为进一步解决铁路牵引供电系统中无功功率、负序电流和谐波失真率高等对电能质量的影响,将多维泰勒网(Multi-dimensional Taylor Network,MTN)优化控制应用于与模块化多电平换流器结合的铁路功率调节器(Railway Power Conditioner with ...为进一步解决铁路牵引供电系统中无功功率、负序电流和谐波失真率高等对电能质量的影响,将多维泰勒网(Multi-dimensional Taylor Network,MTN)优化控制应用于与模块化多电平换流器结合的铁路功率调节器(Railway Power Conditioner with Modular Multilevel Converter,MMC-RPC)。相比传统双闭环PI控制器,多维泰勒网控制器的优点在于抗扰动能力更强、鲁棒性更好和谐波失真率更低等。针对参数整定问题,将dq轴电流参考值与实际值之间误差平方的积分作为输出性能指标,并运用粒子群算法对MTN当中的参数进行优化。在MATLAB/Simulink软件中分别搭建了MMC-RPC采用MTN控制器和PI控制器的仿真模型,对电气化铁路中常见的一侧供电臂有机车负载和负载突变2种常见工况进行对比,验证了MTN控制器在MMC-RPC中的可行性和优越性。展开更多
文摘为解决铁路供电负序问题,同时兼顾无功补偿与谐波治理,由2个单相模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)背靠背连接构造铁路功率调节器(MMC-RPC),并直接接入牵引网。较传统RPC而言,取消了降压变压器,提高了直流电压,减小了直流端电流。针对铁路供电,分析单相系统的电压与功率间的数学模型,设计了一种无需系统角频率和电感参数的直接功率控制策略(direct power control,DPC)。以V/v牵引变为例,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果验证了所提策略的有效性。
文摘为了降低降压变压器的安装空间及磁饱和等因素给铁路功率调节器(railway static power conditioner,RPC)工程应用及治理效果带来的不利影响,模块化多电平换流器的铁路功率调节器(railway static power conditioner of modular multilevel converter,MMC-RPC)成为研究热点。但现有的MMC-RPC控制策略没有考虑电力机车实际负荷功率及电流波动特性对MMC各子模块电容电压影响,使其电容电压波动较大。为此,根据电力机车功率及负荷运行特性,采用混合PWM调制策略,既能满足开关损耗低的要求,又能适应电力机车动态运行特性下MMC-RPC各子模块电容均压波动范围。最后,通过仿真和实验结果验证了MMC-RPC输出性能相对传统二电平RPC的优越性,采用的混合PWM调制策略能够使得MMC-RPC适应电力机车实际负荷功率及电流波动特性,各子模块电容均压波动幅值均有效控制在±5%范围内。
文摘为进一步解决铁路牵引供电系统中无功功率、负序电流和谐波失真率高等对电能质量的影响,将多维泰勒网(Multi-dimensional Taylor Network,MTN)优化控制应用于与模块化多电平换流器结合的铁路功率调节器(Railway Power Conditioner with Modular Multilevel Converter,MMC-RPC)。相比传统双闭环PI控制器,多维泰勒网控制器的优点在于抗扰动能力更强、鲁棒性更好和谐波失真率更低等。针对参数整定问题,将dq轴电流参考值与实际值之间误差平方的积分作为输出性能指标,并运用粒子群算法对MTN当中的参数进行优化。在MATLAB/Simulink软件中分别搭建了MMC-RPC采用MTN控制器和PI控制器的仿真模型,对电气化铁路中常见的一侧供电臂有机车负载和负载突变2种常见工况进行对比,验证了MTN控制器在MMC-RPC中的可行性和优越性。
