同相贯通牵引供电系统优化设计研究

同相贯通牵引供电系统优化设计研究

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时间:2019-03-20

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1、_士学位论文__MASTERDISSERTATION寒議■_fc處论文题目:同相贯通牵引供电系统优化设计研究-霸:isi:?p;工程项士学位类别:y二学科专业::_电气工程“:f纏t.;=卷指导老师:李群潘教授国内图书分类号:U233密级:公开:6213国际图书分类号.西南交通大学研宄生学位论文同相贯通牵引供电系统优化设计研究年级3M姓名孙小凯串请学位级别工程硕士专业电气工程指导老师李群堪教授2015年06

2、月ClassifiedIndex:U223U.D.C:621.331SouthwestJiaotonUniversitgyMasterDegreeThesisSTUDYONOPTIMIZATIONDESIGNOFCOPHASECONTINUOUSTRACTIONPOWERSUPPLYSYSTEMGrade:2013Candidate:SunXiaokaiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineering

3、Speciality:ElectricalEngineeringSupervisor:Prof.LiQunzhanJune2015,西南交通大学学位论文版权使用授权书、本学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印。、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于1.保密口,在年解密后适用本授

4、权书;2.不保密t/,使用本授权书。‘”(请在以上方框内打W)学位论文作者鮮::鮮老师鮮‘I、、曰期:oi“曰期:ly1西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:1、本文介绍了粒子群优化算法的基本原理及其改进策略,详细介绍了多目标粒子群算法的计算流程,并对多目标测试函数进行多目标优化以验证本文所选算法能够求取到较好的优化解。2、基于Matlab软件编程建立了同相贯通牵引供电系统仿真计算模型,主要分为牵引计算与潮流计算两部分。根据牵引计算

5、基本原理及方法建立负荷过程仿真模型,并与实测列车数据进行对比分析,以验证牵引计算方法的正确性;根据牵引供电系统建模方法及潮流计算原理建立潮流计算模型,并与德国Webanet软件仿真结果进行对比分析,以验证潮流计算模型的有效性。一3、研宄了种同相贯通牵引供电系统的优化设计方案,主要包括优化模型的建立和实现方法。首先,对同相贯通牵引供电系统设立多个优化目标及约束条件,根据多目标粒子群算法确定优化设计流程;其次,基于同相贯通牵引供电系统潮流仿真,以某电气化铁路为例,开展多目标优化设计,计算主要电气参数,主

6、要包括变电所馈线电流和一电压以及牵引网载流大小和线损一,考虑次投资和运行费用,确定组优化设计结果。最后,对比既有供电方式下的牵引供电系统设计方案,验证同相贯通供电系统的优越性。,本人郑重声明:所呈交的学位论文是在导师指导下独立进行研宄工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名:日期:“丨西南交通大学

7、硕士研究生学位论文第I页摘要近年来,,我国铁路事业蓬勃发展高速化、重载化铁路成为铁路发展的潮流。既有铁路供电系统采用异相供电方式一定程度上制约了列车运行速,供电臂存在分相,在度的发挥。同相供电技术取消变电所出口分相,且具有滤除谐波、补偿无功、消除负序等优势,能有效改善电气化铁路带来的电能质量问题。近年来,组合式同相供电技术大大降低了设备投资,为同相贯通牵引供电系统的实现打下良好的基础。既有牵引供电系统的设计往往凭借设计者的经验选取变电所的位置,并通过每个臂的负荷来确定牵引变压器的容量相贯通

8、牵引供电系统取消分相,,实现全线贯通;而同负荷电能不是由一个变电所来供给,原有计算牵引变压器容量的方法已不再适用。本文结合计算机仿真技术及智能优化算法一,研宄了种同相贯通牵引供电系统的优化设计方案。首先,介绍了粒子群算法的基本原理及其改进策略,并将其用于多目标优

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