基于数字孪生的城轨供电系统高保真建模方法

针对传统模型难以对具备时变特性的城轨牵引供电系统进行精准模拟的问题,总结分析了传统建模在预设负荷、固定参数及离线计算等方面的缺点,提出了一种基于数字孪生技术的模型与数据混合驱动建模方法;并结合城轨牵引供电系统实际特点,设计了数字孪生模型的运行架构及计算算法,建立信息交互体系对系统模型负荷进行精确输入,采用基于群智能优化的混合闭环校正算法实现模型参数的主动校正。理论分析及仿真结果表明:系统参数的全局优化校正可以通过基于群智能优化的闭环校正算法实现,采取子系统参数辨识和整体参数校正的混合校正策略有助于减小参数的寻优范围,降低群智能优化在系统参数校正的计算时间成本,保证模型对于参数变化的校正响应速度;具备负荷精确输入和参数主动校正能力的数字孪生模型,其潮流计算结果高度逼近采样数据,相比传统模型大幅提升了潮流计算的精度,对于牵引供电系统运行决策及设计优化具有实际意义。