基于高铁速度曲线优化的需求响应潜力评估模型及其协同调度研究

《Electric Power Systems Research》：Quantification of demand response potential for high-speed trains based on speed curve optimization

本文提出了一种量化高铁（HSTs）参与电网需求响应（DR）潜力的创新模型。通过分析复杂限速下的运行场景，结合基于离散时间分段仿射（DPWA）框架的多目标速度优化，构建了考虑功率爬坡和安全距离约束的高铁协同调度框架。该模型能有效评估高铁的DR潜力，利用列车制动能量回馈，在响应时段内更大幅度降低电网峰值负荷，并确定了单列高铁的最佳DR响应时长。

　　

亮点

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  提出了一种基于高铁（HSTs）速度曲线优化的需求响应（DR）潜力量化方法，在参与电网侧DR时能更好地利用再生制动能量。
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  建立了一个基于离散时间分段仿射（DPWA）框架的多目标速度优化模型，该模型考虑了功率爬坡和安全距离约束，从而增强了高铁的协同调度能力。
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  通过敏感性分析，评估了DR时长占总运行时间的比例对不同列车密度下的总能耗、DR时段节能量和运行时间偏差的影响，从而确定了高铁的最佳DR时长。

高铁基于离散时间分段仿射（DPWA）模型的DR潜力量化

通过优化多列高铁的运行，可以极大地增强其响应能力和持续时间。假设在多条线路上，位于相同两个中间站之间有n_v列高铁在n_r条线路上运行。此时，决策矩阵x表示为：x = ...（此处为矩阵公式，内容为决策变量v的集合）。高铁i在线路j上的决策向量v_ij……

参数设置

以京张高铁（北京-呼和浩特）的一段线路为例，选取兴和北站至乌兰察布站之间的三个运行区间进行仿真，总长60公里。假设有3列同向行驶的高铁。高铁的技术参数见表2。所有高铁同向行驶并在相同的两个中间站停靠。高铁的运行细节和时刻表见表3。

结论

本文重点探讨了将高铁作为柔性负荷并使其积极参与电网需求响应（DR）的潜力。考虑到电网侧的供电需求，提出了一种基于高铁多目标速度曲线优化的DR潜力量化模型。通过对京张高铁某段的案例研究，定量仿真结果表明：

（1）DR潜力与效率：在参与电网DR时，高铁可以显著降低功率……