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主题:城市轨道交通论文写作 时间:2024-02-03

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摘 要:城市轨道交通电气系统网络具有分散性、时变性、随机性、多样性和非连续性等多种特点.要对城市轨道交通电气系统进行管理,就需要掌握其具备的特点,有针对性的进行管理.本文采用带有反馈模拟云数据生成器,应用隶属度函数和经典负荷模型相结合理论,提出一种基于窗函数的负荷模型建模方法,以期加强城市轨道交通电气系统的管理.

关键词:城市轨道交通;电气系统;网络负荷

随着我国城市轨道交通的不断发展,城市轨道交通的电气网络系统越来越接近安全极限值运行.在这样的背景下,无论是电气设备的日常监测还是故障定位,都需要进行精确的计算,即需要进行精度更高的城市轨道交通电气网络系统建模.

一、负荷模型结构

(一)静态负荷模型

1、多项式模型.常见的多项式模型为经典的“ZIP”模型:

P等于P0[a0(V/U0)+b0+c0] Q等于P0[aQ(V/U0)+bQ+cQ]

上式中:P表示有功功率;Q表示无功功率;P0表示初始运行工况有功功率;Q0表示初始运行工况无功功率;U表示电压;U0表示初始运行工况电压.ap,bp,cp,aQ,bQ,cQ是相关多项式的系数,用来表示每个部分所占的比重.一般情况下,这种模型用来表示被研究系统初始运行工况下的某一母线负荷值.电压二次项相当于恒定阻抗负荷,电压一次项相当于恒定电流部分,电压零次项相当于恒定功率部分.

2、指数模型.为了能够反映出负荷静态特征,可用幂系数作为负荷静态特征系数,指数模型的一般形式为:

P等于P0(U/U0)nr·(f/f0)fr Q等于P0(U/U0)nQ·(f/f0)fQ

上市中f表示母线电压的频率;f0表示母线电压的额定频率;np表示负荷的有功功率/电压特征盾数;fp表示负荷的有功功率/频率特征盾数;nQ表示负荷的有功无协/电压特征盾数;fQ表示负荷的有功无协/频率特征盾数.

(二)输入输出动态负荷模型

1、常微分方程模型.从分析负荷阶跃电压响应的特点出发,结合当前稳定电压的研究需求,可将输入输出动态负荷模型表现为以下形式:TpPd+d等于Ps(U)+Kp(U) Ps(U)等于CSUap

式子中Tp表示线性时间常数Ps(U)为静态负荷项;kp(U)为动态负荷项.

2、T-S模糊模型.假如有一个给定的广义输入向量(x10,x20,等Xm0),那么由各个规则输出yi(i等于1,2,等,n)的加权平均可以求得:

式子中:n为模糊规则的具体个数;yi表示第i条规则的真值;而Gi则由下面的式子确定:

表示的是模糊算子.

T-S模糊模型辨识经过前提结构的辨识、前提参数的辨识、结论参数的辨识、结论结构的辨识、经过对性能指标的计算选出最优模型.从理论上看来,所划分的前提结构越多,得出的结论精度越高,但是随着划分前提结构的增多,最终参数的获得时延也就越大.由于这种模型需要进行多次的辨识来优化参数,因此需要的计算时间也相对长一些.

输入输出式负荷模型和机理式负荷模型相比比较容易确定参数,但是使用過程中物理本质容易被数学公式掩盖.在总体测辨法中这类模型应用较多,用模拟进化类算法计算,虽具有全局寻优特性但计算时间过长.

二、建模研究

若用功率函数p(t0)进行一批电气网络测量的拟合,则p(t0)是由真实数据和误差共同组成的.以正交归一的N次多项式hj(t)为基准,将p(t0)展开可得:

其中si表示的是系数.由于hj(t)是由正交归一的,计算可以得出:

当t等于t0时,可以得出:

即为:∫-11[h0(t0)h0(t)+h1(t0)h1(t)+h2(t0)h2(t)+等]p(t)dt

上式可以表示为:∫-11ωt0(t)p(t)dt

其中wt0(t)为:h0(t0)h0(t)++h1(t0)h1(t)+h2(t0)h2(t)+等

通常情况下,再选取固定的窗函数对数据进行加窗.设窗长足够完成建模,wt0(t)可选取最高值,再进行具体的计算.h(t)是固定的正交归一的基,因此t0对应的wt0(t)是确定的一元二次多项式,将a0、a1、a2作为常数项、一次项、二次项的系数,则有:

对数据进行加窗处理,正交归一,化到-1和1之间,选择t0为1的常数C,那么wt0(t)则可以在整个计算过程中作为唯一确定的表达式.若t0等于0,那么窗的中间时刻为输出值,对于在线辨识系统来说,结果输出后会有一定的滞后.设窗内每一个时刻输入值对应的权函数为fq(t),在t等于t0时,结果为:

将每一个在窗内测量点时刻对应的wt0(t) fq(t)的值,根据实际情况进行离散化处理,p(ts0)可表示为:

综上所述,随着经济的快速发展,人们生活水平不断提高,对城市电气系统网络负荷进行研究,能够保证系统能够更加顺畅的运行,满足人们日益增长的物质需求.通过建模法建立数据模型,可以更加直观的认识到目前网络系统的运行情况,从而采取最优措施.

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