1. JCPEE
  2. Всі випуски
  3. Випуск 9, Номер 1, 2019
  4. Розвиток стратегій зменшення споживання тягової енергії електричним рухомим складом

Розвиток стратегій зменшення споживання тягової енергії електричним рухомим складом

JCPEE.
2019;
Випуск 9, Номер 1
: с. 44-51
https://doi.org/10.23939/jcpee2019.01.044
Автори:
  1. Сергій Яцько
  2. Ярослав Ващенко
  3. Анатолій Сидоренко
1
Український державний університет залізничного транспорту
2
Український державний університет залізничного транспорту
3
Український державний університет залізничного транспорту

В роботі розглянуто захід підвищення енергоефективності протікання режиму тягового енергоспоживання під-час роботи не автономного електричного рухомого складу обладнаним бортовим накопичувачем енергії. Ідея полягає у використанні бортового накопичувача енергії електричного гальмування в якості додаткового джерела живлення тягового електроприводу в процесі розгону транспортного засобу та в узгодженні його роботи з системою енергопос­тачання. Це дозволяє не тільки забезпечити незалежність процесів електро­споживання і відновлення кінетичної енергії тяговим рухомим складом, але й знизити втрати в елементах систем тягового і зовнішнього електропостачання. Для підтвердження ефективності запропонованого заходу проведено імітаційне моделювання роботи поїзду метро з асинхронним тяговим електроприводом в поєднан­ні із запропонованою системою. Отримані результати, у конкретному випадку, продемонстрували скорочення втрат енергії в елементах системи тягового електропостачання під-час розгону електропоїзда на 45% в порівнянні з втратами при використанні штатної системи тягового електроприводу. З акцентовано увагу на факторах, та їх характері, котрі суттєво впливають на протікання режимів тяги та електричного гальмування.

енергетична ефективність
power consumption
electric rolling stock
  1. M.V.Shevlyugin, Resource and energy-saving technologies in railway transport and subways, implemented using energy storage, Extended abstract of candidate’s thesis, Moscow, 2009. [Russian].
  2. C. Sumpavakup, et al., “Optimal energy saving in DC railway system with on-board energy storage system by using peak demand cutting strategy”, no. 25(4), J. Mod. Transport, pp. 223-235, 2017.
  3. M. Dominguez, A. Fernandez-Cardador, A. P. Cucala, and R. R. Pecharroman, “Energy Savings in Metropolitan Railway Substations Through Regenerative Energy Recovery and Optimal Design of ATO Speed Profiles,” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 496–504, Jul. 2012.
  4. S. Yatsko, B. Sytnik, Y. Vashchenko, A. Sidorenko, B. Liubarskyi, I. Veretennikov, and M. Glebova, “Comprehensive approach to modeling dynamic processes in the system of underground rail electric traction,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 1, no. 9 (97), pp. 48–57, Jan. 2019.
  5. D. Iannuzzi and P. Tricoli, “Optimal control strategy of onboard supercapacitor storage system for light railway vehicles,” 2010 IEEE International Symposium on Industrial Electronics, Jul. 2010.
  6. L. Battistelli, F. Ciccarelli, D. Lauria, and D. Proto, “Optimal design of DC electrified railway stationary storage system,” 2009 International Conference on Clean Electrical Power, Jun. 2009.
  7. S. Su, T. Tang, and Y. Wang, “Evaluation of Strategies to Reducing Traction Energy Consumption of Metro Systems Using an Optimal Train Control Simulation Model,” Energies, vol. 9, no. 2, p. 105, Feb. 2016.
  8. Z. Yang, Z. Yang, H. Xia, F. Lin, and F. Zhu, “Supercapacitor State Based Control and Optimization for Multiple Energy Storage Devices Considering Current Balance in Urban Rail Transit,” Energies, vol. 10, no. 4, p. 520, Apr. 2017.
  9. B. Sytnik, V. Bryksin, S. Yatsko, and Y. Vashchenko, “Construction of an analytical method for limiting the complexity of neural-fuzzy models with guaranteed accuracy,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 2, no. 4 (98), pp. 6–13, Mar. 2019.
  10. S. Ruigang, Y. Tianchen, Y. Jian, and H. Hao, “Simulation of braking energy recovery for the metro vehicles based on the traction experiment system,” SIMULATION, vol. 93, no. 12, pp. 1099–1112, Aug. 2017.