混合实时仿真范文（精选7篇）

混合实时仿真 第1篇

基于电压源换流器的柔性直流输电(VSC-HVDC)系统具有可向孤岛供电、不会出现换相失败、提高风电场低电压穿越能力、能够灵活控制输出功率等优点[1,2]。近年来,随着可再生能源发电的迅速发展及模块化多电平换流器(MMC)技术在柔性直流输电中的应用,其工程应用数量和规模在世界范围内得到了极大的增长,未来可能形成柔性直流与超高压甚至特高压常规直流和交流系统同步构架运行的格局。在这样复杂的系统下,需要对柔性直流输电的系统构架、主电路参数设计进行全面分析,尤其是对工程的控制保护系统控制策略和硬件平台进行实时仿真试验,以充分满足大电网安全可靠运行的要求。

实时数字仿真系统已广泛应用于传统超高压系统的在线仿真研究[3],这类数字仿真系统硬件通常采用基于共享存储器的多CPU并行计算机,核心程序包含丰富的电力系统及控制系统元器件模型[4,5]。以RTDS为例,其仿真步长为20~70μs,包含的数据转换软件能将PSS/E和EMTDC格式的数据和模型转化为PSCAD格式,可实时仿真大型交直流混合系统的电磁和机电暂态现象。

但对基于MMC的柔性直流输电(MMC-HVDC)系统而言,由于其换流器由数百甚至数千个独立控制的电压源子模块组成,在运行过程中,每个子模块的投切都是随机的,难以对其出口特性进行等值[6,7,8,9],且求解等值网络变量的导纳矩阵规模过大,难以保证精度[10,11]。此外,换流器每个子模块与阀基控制器VBC(Valve Based Controller)之间通过独立的光纤进行通信,信道多、数据量大,难以通过现有的仿真接口进行转换,因此需要开发新的仿真系统。

在此背景下,本文开展了MMC-HVDC系统的数模混合式实时仿真平台的研究。该系统可用于精确验证具有较多电平数(40以上)换流阀的MMC-HVDC系统及控制保护平台设计,从而检验工程的主电路参数设计、控制器性能和交直流系统的动态特性。平台主要由物理模拟的换流站设备模型(包括换流变压器、交直流开关场、49电平电压源换流器、交直流线路)、数字实时仿真平台、数模接口、VBC等组成[12]。目前该系统已完成对上海南汇风电场20 MW柔性直流送出工程阀控和站控系统的实时仿真试验,试验结果直接用于工程控制器的修正。

1 MMC的主电路结构

图1为双端MMC-HVDC系统的结构。换流站设备由变压器、换流电抗器、49电平换流器、直流接地装置和直流电缆等部分组成。当换流器输出电平数高于29时,交流系统一般不需要滤波器。换流站与交流系统联结处的母线称为PCC母线。

与基于IGBT串联阀的两电平或三电平换流器相比,MMC结构使换流器开关状态增加,且相间存在储能元件导致相间故障特性和环流特性更复杂[13,14,15],但避开了IGBT串联动态均压控制的难点。MMC主电路结构如图2所示。

1两端交流系统,2联结变压器,3交流滤波器(可不用)4换流电抗器,5换流阀,6直流接地装置,7直流电缆

图2(a)中,L为桥臂电抗的电感;R为变压器、电抗和桥臂损耗的等效电阻;i=a,b,c;则usi和is i分别为系统侧相电压和电流值;ui为换流器交流侧出口电压;ui1和ui2分别为换流器各相上、下桥臂输出电压;ii1和ii2为上、下桥臂电流;u+dc、udc分别为直流侧正、负极对地电压。分析图2(b)中子模块,令Sik1、Sik2(i=a,b,c;k=1,,n)分别为各相上、下桥臂第k个子模块开关状态,在一个工作周期内其取值如式(1)所示。

按图2(b)所示参考方向,可知各相上、下桥臂子模块电容电压分别为:

uCik1、uCik2分别为对应子模块电容电压幅值,其积分形式为:

在式(4)、(5)中,Sik1、Sik2的取值由MMC的调制算法求出;u0Cik1、u0Cik2(i=a,b,c)分别为变流器上、下桥臂子模块t=0时刻的电容电压。

2 实时仿真平台工作原理及结构

2.1 仿真平台的试验对象

为研究MMC-HVDC及其相连风电场和交流系统的稳态和动态特性,需要进行如下试验。

a.对直流系统不同运行方式下的基本启停流程和保护动作逻辑进行试验。

b.控制策略验证和参数优化研究。对直流系统不同运行方式下的内外环控制策略进行试验研究,包括电流内环和功率外环控制器的响应速度、鲁棒性、非线性因素(如测量和计算延迟、开关死区的影响)以及控制系统的相角和增益裕量等。

c.交直流系统的相互影响研究。对发生典型故障时交直流系统相互影响进行研究,主要包括验证低电压穿越能力、模拟直流单极接地、直流线路双极短路、换流器阀间闪络、电抗器交流侧短路等。

d.对换流器VBC的长期运行可靠性、主冗切换逻辑等进行验证。

2.2 物理仿真部分

换流器中各种均压均流算法的投入,使得第1节中每个子模块的Sik1和Sik2都是独立的。每个子模块还需要上报电容电压、IGBT/晶闸管的开关状态和器件温度,接收VBC发出的开关指令,这些状态完全独立,需要占用大量通信字宽和CPU进程,因此现有的数字仿真平台均无法进行实时仿真。

为此采用物理方式构建低压49电平MMC,完成对VBC和直流极控制保护(PCP)的实体试验。其中,PCP完成测量、功率控制指令计算和MMC电压参考波生成;VBC负责接收PCP的控制指令,实现对PCP下发参考波的调制,进行换流阀的电压电流平衡控制,将阀状态上报给PCP。物理仿真平台采用具有优良频率和损耗特性的场效应管模拟实际的IGBT和晶闸管特性。子模块电压测量由Analog Devices公司的单通道流水线AD芯片AD9221完成,其最高采样频率为1.5 MHz。模拟子模块采用一去一回单工方式和异步串行通信规约与实际VBC匹配。

模拟仿真平台还完成双端MMC-HVDC交直流场及线路的物理模拟,包括换流电抗器、±30 k V直流线路、36.5 k V/31 k V换流变压器、断路器及其相关测量和控制系统等,按照等惯性时间常数法成比例缩小系统参数,其时间轴比例为1。

2.3 数字仿真部分

在模拟仿真平台侧,依据替代定理,数字仿真平台实现的交流系统网络以戴维南等值电路表示,包括电压放大器和串联的等值电阻RE,后者的大小决定于数字系统的计算程序仿真步长和结构。在数字仿真侧,依据替代定理,模拟部分用诺顿等值电路表示,为一条纯数字形式支路,包括串联的等值电流源和并联电阻,在每一步长中,电流通过电流测量环节和A/D转换输入到实时数字仿真平台中。

实时数字仿真部分完成对柔性直流输电系统连接的风电场和220kV以下交流网络的实时模拟。实时仿真的建模和解法基于节点分析技术,在每一步长点将等值的系统元件转化为电流源与等值电阻并联的诺顿等值模型,将构成的暂态等值电路的节点导纳矩阵的逆矩阵乘以节点注入电流矢量,从而确定节点瞬时电压值。

2.4 数字-物理接口部分

由于模拟仿真平台为弱功率子系统,而数字仿真输出/输入为数字信号,故设计两者的硬件接口实现如图3所示。

数字子系统侧接口处节点电压由仿真程序计算得到后经D/A转换送出,通过功率放大器送入模拟部分。同时模拟侧接口处支路的电流经电流互感器测量后作为反馈经A/D转换注入数字仿真系统。由于模拟仿真平台的元器件功率较小,电压放大器即可驱动和吸收能量。而对于具有300个以上等值子模块的换流器,其电压建立和子模块控制器电路无法采用高位取能,须用外部低压电源供能方式,通过隔离的24 V开关电源为子模块控制器供电。

整个系统结构如图4所示。

3 仿真试验建立过程

3.1 仿真系统建立步骤

首先对原始电网进行分割,确定数字仿真程序和模拟仿真装置任务的划分和接口;再对由数字仿真完成的网络结构进行动态等值化简,以使化简后的电网规模与算法相适应,并完成实时仿真程序;然后确定系统模拟比,计算模拟元件参数并分析杂散参数的影响,适当加以补偿;连接电压和电流互感器建立相应的测量和监控,调整数模转换接口的信号比;完成对录波系统的调试,并建立相应的数据库;最后完成VBC、PCP与模拟仿真平台的连接与通信测试,完成试验后与离线程序的系统稳态和动态特性进行比较,分析差异产生的原因。

3.2 仿真平台模拟比的选择

合理选择交直流系统模拟比是系统仿真建模和试验的前提,计算的结果应既满足电路功率特性的约束,又满足相似性原理与等惯性时间常数法。

3.2.1 设备的合理工作范围和安全性

在正常运行时,潮流最轻的设备通过的工频电流不低于最小工作电流,以保证精度;适当提高模拟电压基准值,有利于降低故障电流;按照运行方式的要求确定边界条件,例如要求换流站具有吸收最大感性无功的能力时,边界条件为:

其中,Us*、I*smax、U*Cmin、U*Cmax、R*、X*分别为交流电压、电流、换流器出口电压最小值和最大值、变压器和电抗器等效电阻和电抗的标幺值。

联结变压器阀侧额定电压取值为:

其中,μ为直流电压利用率;M为调制比;I*smax=kiIs*N=ki,通常取电流系数ki∈(1,1.2~1.3)。

3.2.2 系统模拟比的选择顺序

建模时首先分别选定交流和直流系统的容量模拟比,其中直流系统模拟比的选择需要考虑直流建模策略、换流阀中弱电开关正常解锁需要的最小工作电流等,再分别选择合适的系统电压比和电流比,而系统的阻抗、电感和电容的模拟比随之确定。容量比和电压比选择方式为:

电流比和电抗比随之确定:

其中,Ssim、Seng、Usim、Ueng分别为仿真平台容量、工程实际容量、仿真平台交流电压、实际工程电压值。

在以上计算基础上,调整控制器的参数,可获取等效的动态特性。

4 仿真平台在工程设计中的应用

4.1 仿真系统建模

目前该系统已完成对上海南汇风电场20 MW示范工程的实时仿真试验。试验中部分实时数字仿真过程由物理仿真平台完成。

南汇柔性直流输电示范工程直流额定电压为±30 k V,直流电流为300 A;换流器容量为18 MVA,为三相六桥臂49电平结构。送端站南汇风电场电压等级35/10 k V,配置220 MVA升压变,11台1.5 MW的风机分别接入10 k V分段母线。功率受端南汇站交流电压等级为220/110/35kV。仿真试验中模拟仿真平台参数为:变压器为DYn-11接法,二次侧中性点通过电阻接地,阀侧电压线为145 V;短路阻抗比为0.08;桥臂电抗器标幺值为0.17;换流器为49电平;直流电压为±140V。

4.2 仿真应用

以直流母线双极短路试验为例,用实时仿真平台验证该故障态PSCAD离线仿真的正确性、控制保护逻辑的可靠性和VBC的功能性,如PCP主保护策略及响应速度、阀控系统闭锁子模块的时序等。图5为直流双极短路示意图及短路电流方向。

两站正常运行情况下(送端采用定有功功率、定无功控制,受端定直流电压、定无功控制),两极短路后换流站电容均通过故障点放电,同时交流系统通过故障点形成三相短路,此时阀承受交流电流与电容放电电流的叠加。显然电容放电电流主要与电感参数相关,不考虑损耗,设所有的电容能量转换为电感容量,见式(10)。

此时的交流短路电流为:

其中,n为桥臂电平数,Xs为交流系统等值阻抗,id为桥臂电流。

计算可得,如果直流欠压保护和换流器过流保护未能可靠动作,则放电电流在16 ms时达到最大,桥臂电流为放电电流叠加交流短路电流的一半,后者在10 ms时达到最大,按照最大叠加计算桥臂电流最大值为2.514 k A,远超过换流器的承受能力,因此必须对工程的控制保护逻辑和动作可靠性进行验证。

按照4.1节参数调整仿真平台,试验开始后,依次合交流断路器使换流器和直流线路自然充电,旁路充电电阻,直流电压控制站解锁换流器。完成顺控启动流程后,建立等效直流电压60kV,进入稳定运行工况。启动控制流程如图6所示。

图中,Dback_en为VBC允许检测换流器子模块电压,Lock为PCP向VBC发出的闭锁命令信号,VBC_TRIP为VBC向PCP上报的故障闭锁信号。

图7为PSCAD和实时仿真试验平台顺序启动充电的暂态过程对比(纵轴为标幺值),其中直流电压上升波形具有很高的相似度;子模块电压上升波形与离线仿真波相比,存在一定的误差,这是由于功率电力电子器件的模型很难用PSCAD精确描述,但满足电压控制要求;图7(c)为实时仿真平台功率送出站解锁前后桥臂电流波形,可见6个桥臂电流波形具有良好的对称性。

双站均完成充电后,在模拟风场站送出有功10 MW、定交流电压控制参考值35 kV时,将直流正负极母线永久性短路。发生故障后要求VBC立即闭锁换流器并开通旁路晶闸管,同时交流跳闸以切断交流电流的持续馈入。

图8(a)中,短路后电压迅速跌落,试验波形和PSCAD仿真非常接近,考虑到电压测量点到短路点有一定电气距离,故实测电压出现小幅振荡。图8(b)中系统a相电流峰值半周期后过4倍标幺值,过流3 ms内VBC先闭锁,10 ms后PCP保护动作,发VBC_TRIP指令、跳闸、触发晶闸管,实现了对主电路设备的保护。而无保护的PSCAD仿真则显示为持续过流,必然造成主电气设备的损坏。

该试验可证明在严重的直流双极短路故障状态下,实时仿真平台的交流电流和直流电压波形与PSCAD仿真在响应速度、幅值特性上具有很高的相似性,该平台能够对离线仿真结果进行复核,更重要的是对我国首套柔性直流工程的站控和阀控系统进行了在线测试,证明了被测PCP和VBC系统直流短路和过流保护逻辑正确,主保护能够可靠动作。

5 结论

目前世界范围内,柔性直流输电的电压等级和规模越来越大,随着工程容量的不断提升,MMC-HVDC技术体现出越来越大的优势。随着上海示范工程在我国的实施,多电平数、交直流混合、且能够对站控阀控系统进行闭环验证的实时仿真系统,体现了良好的前景。

该系统采用的49电平换流器物理模型,具有很高的等效精度,驱动功率小,且能够和工程用VBC进行全规模实时通信。

该模拟实时仿真平台建立过程中采用了多项关键技术,包括换流阀的物理模型、交直流系统的划分、数模仿真子系统的划分以及多种模型元件的选择等。参考文献:

摘要：针对基于模块化多电平换流器的柔性直流输电(MMC-HVDC),提出了基于数字-模拟混合建模的实时仿真平台,介绍了其系统构成、等效原理、模拟比计算原则及其在我国首套工程开发中的应用。该平台包括相应的数字化系统模型、49电平MMC物理模拟装置、数字和模拟仿真平台接口,能够完成对实际工程中的换流阀阀基电子控制器(VBC)和换流站极控制保护(PCP)系统进行实时的全功能仿真验证。通过对上海南汇柔性直流输电示范工程进行故障态仿真,得出了相应的试验结果,并与电磁暂态仿真软件PSCAD的仿真结果进行了对比,证明了该系统为MMC-HVDC的动态特性和控制保护平台提供实时在线验证的有效性。

图形化RTDS在线实时仿真系统 第2篇

实时数字仿真器RTDS[1](简称RTDS系统)作为一种先进的仿真工具,具有建模周期短、灵活性强和数值稳定性好等诸多优点,早期一般用做保护装置的性能测试,如超高压线路保护装置的试验研究[2]、高压直流控制保护系统的测试[3]、事故分析[4]和反事故措施研究[5]等。得益于RTDS系统的并行计算能力和可扩展性,适当扩展RTDS系统的计算单元(rack)并合理配置计算资源,可使RTDS系统具备对大规模电网的实时仿真能力[6]。目前,南方电网公司装备的26 rack的RTDS系统,已具备对南方电网全部500 kV交流电网和特(超)高压直流输电的实时仿真能力,并且规模还在逐步扩大。该系统同时接入了各类交流保护、高压直流和灵活交流输电系统(FACTS)(串联补偿、静止无功补偿装置(SVC)等)控制保护系统、安全稳定控制系统以及基于广域信息的新型多回直流协调控制系统[7,8]等,较传统非实时仿真工具能更精确地反映复杂电网在故障过程中的动态行为和各种控制系统的响应。在该平台上还开展了大电网的稳定控制和失步解列等方面的研究[9]。

RTDS系统的高度并行计算能力和可扩展性使其在交直流并联大电网的运行分析、在线稳定分析及决策等方面具有前景。但是,目前有2个因素制约其在大电网在线分析中的应用:

1)仿真建模与运行平台分离,不能像能量管理系统(EMS)、调度员培训系统(DTS)那样直接将仿真结果(潮流、开关状态等信息)显示在电网接线图上,也不支持直接在电网模型上进行操作(开关刀闸操作、发电机出力调整、电容器投切等)以观察操作后电网的响应。当监视变量较多或进行较复杂的控制操作时,需在2个平台之间频繁切换,以确保准确。这种建模与运行分离的模式不利于研究人员的观察和分析。因此,设计一套基于RTDS系统仿真模型的图形显示系统,使RTDS系统具有类似EMS风格的图形显示平台,仿真结果可以直接动态地显示在仿真模型上,并能在图形上进行相应的电网操作和控制尤为必要。

2)RTDS系统虽为实时数字仿真,但仍属于离线仿真模式,由于模型差异、规模限制等因素,不能与EMS直联,需作模型等值简化[10],即使是南方电网RTDS系统规模达到26 rack,仿真模型也只能保留高压直流和500 kV交流电网,220 kV及以下电网均进行了等值。因此,RTDS系统仿真基态不能直接采用在线潮流断面,不能随电网运行灵活变化。特别地,当电网运行在灾害工况下,运行状态迅速变化时,RTDS系统不能快速地跟踪电网变化作出超前分析和运行决策。研究基于现有RTDS系统仿真平台和电网等值模型的电网在线仿真方法,使RTDS系统更好地为电网运行和调度服务很有意义。

本文提出了RTDS系统图形化和在线化系统的设计方案与技术路线,并应用于南方交直流大电网的在线实时仿真。本方案不仅可以将RTDS系统仿真模型与运行结果在同一平台上动态显示和操作,还可将RTDS系统与EMS系统相连,实现RTDS系统在线仿真。该平台不仅使RTDS系统可以用于电网在线稳定分析,还可以作为运行人员培训和反事故演习的平台。

1 总体思路和关键技术

1.1 总体思路

RTDS系统在线化仿真与图形系统的总体思路如下:①使RTDS系统能在线获取调度中心EMS的数据,作为仿真的基态,通过对实际电网当前运行状态的实时仿真,实现应用RTDS系统对实际电网的在线监控;②实现RTDS系统仿真结果,尤其是电网潮流数据的综合图形化动态显示。这2个基本功能既可以统一为一个系统运行,也可以作为各自功能的独立工具运行。

该方案的功能结构示意图如图1所示。

图1中左侧部分的RTDS系统包括大电网的RTDS系统模型及其通信模块,以及在此模型上增加的与外界设备进行数据交互的通信模型;右侧上半部分为仿真模型潮流数据在线化的实现,该部分首先从调度中心EMS获取与RTDS系统仿真模型相对应变量的数据,形成量测量配置,作为状态估计的初始信息并进行状态估计,状态估计的结果经过离线配置模块以及数据在线更新模块与RTDS系统相联,从而实现数据的在线更新;右侧下半部分为图形显示系统,其包括离线配置模块、数据显示与控制主程序、图形显示平台3个部分,其主要功能是实现RTDS系统仿真模型与运行结果在同一平台上动态显示。

1.2 关键技术

本方案需要解决以下几个技术关键点和难点:

1)RTDS系统与在线EMS,以及RTDS系统与图形平台之间的通信方法,要求具有较快的通信速度和较大的容量及较高的精度。文献[11]采用常规数模转换接口来构造反事故演习平台,但接口通道数不足,精度不高。本文采用新型的全数字型通信方法。

2)要求图形平台界面类似调度中心的EMS平台,除了能显示电网的接线图,并在接线图上显示相关的潮流,如节点电压、线路有功和无功、发电机出力、开关状态等,还能实时展示仿真的动态过程,如功率振荡曲线等。

3)受限于RTDS系统计算资源,只能采用实际电网的等值模型,因此EMS全模型的潮流数据不能直接用于刷新RTDS系统的仿真基态,需采用适当的算法进行估计和匹配,以保证RTDS系统的仿真基态与EMS潮流断面一致。

针对上述3个技术关键点,本文提出如下方案:采用基于分布式网络协议(DNP)的大容量高速数字式通信方法,采用可视化模块作为图形平台;采用潮流状态估计算法将EMS全模型在线潮流数据刷新RTDS系统等值模型的仿真基态。系统实现结构如图2所示。

2 通信方法

GTNET(giga-transceiver network communi-cation)卡是RTDS系统与外设通信的新型数字式接口,目前支持IEC 61850和DNP等协议。本文采用并扩展DNP来实现RTDS系统和图形平台与数据潮流在线化模块之间的数据通信。

RTDS系统的GTNET-DNP提供RTDS系统与DNP局域网/广域网(LAN/WAN)之间的通信接口[12],其设计初衷是用于数字式保护的测试。本文采用并扩展了该接口方法,将图形平台和在线化状态估计模块按DNP标准设计,实现与RTDS系统数字式通信。

GTNET-DNP的数据类型分为浮点型和二进制2种,在4 Hz的传输速率下支持如下传输容量:二进制输出为1 024点,输入为512点;浮点型数输出为500点,输入为100点。

这里,GTNET通信方法主要应用在2个方面:

1)实现潮流数据由外部输入到RTDS系统(图形平台的电网操作信息包括开关状态、变压器分接头挡位、发电机出力参考值等输入到RTDS系统;在线化时,潮流数据基态输入到RTDS系统)。

2)实现数据由RTDS系统输出到外设(仿真结果输出至图形系统)。

为此,研发了基于DNP的主站(图形系统和状态估计模块)与从站(RTDS系统)之间的通信。通信接口模块包括实时通信处理、DNP解析和封装、在线RTDS系统配置模块、实时数据更新和系统实时维护模块以及在RTDS系统模型上的通信模型。研发了2个应用模块以实现在线RTDS系统配置和实时数据更新维护。

在线RTDS系统配置模块生成2个配置:①RTDS系统的DNP配置;②实时数据的量测映射配置。通过在线RTDS系统配置模块可以将RTDS系统模型要更新的变量与EMS模型的变量或将RTDS系统模型的变量与图形平台上的变量一对一对应,以实现状态刷新。

系统实时维护模块与EMS对话(如 E语言),解析实时数据,按照测点映射将实时数据送至DNP主站,经DNP送至RTDS系统,实现实时数据更新。EMS潮流断面作为RTDS系统仿真的基态,在RTDS系统启动仿真后应停止EMS数据的更新,以保证仿真与实时数据不冲突。因此,研发了RTDS系统与EMS的通信方法,实现对实时数据更新的暂停、启动、停止等操作。

另外,RTDS系统仿真模型上需搭建DNP模型,以实现实时数据的数字型输入、输出,未安装GTNET卡的rack上需采用GTNET-DNP串行器模型,以实现多rack之间的通信。

3 图形系统

图形系统实现RTDS系统电网模型和仿真结果显示的统一,并在仿真过程中实现图形化的电网操作。本系统采用商用工控模块Wizcon作为载体,实现如下功能:①编辑基本几何图形和文字,绘制电网接线图、量测和保护装置面板、棒图、曲线图等;②定义图形的多种动态属性(如变色、闪烁、数字显示、旋转等),实时显示仿真的潮流和设备状态。

图形显示系统功能结构如图3所示。

1)图形显示界面

在Wizcon图形显示平台上编辑、显示EMS风格的南方电网RTDS系统仿真模型的电网接线图并设置各种运行参数;动态显示RTDS系统的实时输出结果;在图形界面上接收用户的电网操作;根据结果数据绘制各种曲线、棒图、饼图等。

2)Wizcon后台程序

后台程序按RTDS-DNP配置,与RTDS系统数据交换并保存到实时库;实时库刷新Wizcon图形界面,动态显示设备和电气量状态;响应图形界面的操作。采用实时数据库技术,将电网显示和操作(开关操作、负荷和电源功率调整、励磁调节等)数据存入实时库,经通信模块与RTDS系统交互。

3)通信接口模块

通信模型的数据流向如图4所示。

4 RTDS系统潮流在线化

受限于RTDS系统的仿真规模,大电网很难在RTDS系统中完整建模,RTDS系统仿真模型无法与EMS模型完全保持一致。因此,在实现RTDS系统潮流数据在线化时,仅能从EMS中获取到RTDS系统仿真模型与实际系统相符元件的状态,而RTDS系统仿真模型中其他部分的信息(如等值网络、等值负荷和发电机等)在EMS中并不存在。

本文提出实现RTDS系统在线化的方法,将EMS在线潮流数据作为RTDS系统仿真模型的“量测”,根据从EMS获得的有限信息对RTDS系统仿真模型进行状态估计,以使RTDS系统仿真模型中未等值的网络和元件能与实际潮流保持一致,并通过等值负荷和发电机的端口电气量计算其内部电气量。对RTDS系统进行状态估计是实现RTDS系统在线化的有效途径。

RTDS系统在线化模块含3个部分:

1)在线EMS数据获取模块

将EMS模型变量与RTDS系统模型对应的变量进行绑定,使用量测配置模块生成量测配置,从EMS获取潮流断面后更新实时数据。生成的量测配置作为状态估计部分的初始数据,为状态估计作前期准备。

2)状态估计模块

该模块是实现RTDS系统在线化最重要的部分,主要作用是对RTDS系统仿真模型重新进行状态估计,求出RTDS系统仿真模型中各状态量和内部控制量的值,使其尽可能与EMS潮流保持一致。已生成的量测配置作为初始信息进行可观测性分析[13,14],判断模型系统是否可观测,如可观测则完成RTDS系统仿真模型的状态估计,如不可观测则需加入伪量测继续进行可观测性分析,直至系统可观测。经状态估计所得的各发电机出力参考值、负荷功率和节点电压等电气量由上述通信接口模块送入RTDS系统,实时刷新仿真基态。

3)通信接口模块

通信接口模块在RTDS系统模型上搭建实现RTDS系统潮流数据在线化的通信接口模型,包括利用RTDS系统的GTNET-DNP模型、GTNET-DNP串行器模型、export与import模型等搭建数据由外界设备传送到RTDS系统的仿真模型,以及搭建由输入数据控制调整等值机出力的模型等。

5 应用实例

本系统在南方电网大规模RTDS系统仿真平台上实现,26 rack仿真南方电网500 kV主网等值模型,保留4回±500 kV高压直流、1回±800 kV特高压直流和所有500 kV母线及部分接入电厂,含46台发电机、47台变压器、152个三相节点和223条交流线路。该系统以4 Hz刷新率图形化显示RTDS系统仿真结果,可在图形上操作开关、调整发电机出力、负荷大小、变压器分接头等,每15 min获取EMS潮流断面,经RTDS系统潮流在线化模块完成状态估计后刷新仿真基态。图形平台的局部如附录A所示。

6 结语

本文提出了RTDS系统潮流数据在线化与图形显示系统的方案,将RTDS系统应用于在线仿真,在南方交直流并联电网中得到应用。图形显示系统的设计方案可以使RTDS系统仿真模型和运行结果在同一图形界面中动态显示。潮流数据在线化设计方案可以实现RTDS系统与在线EMS的连接,使RTDS系统仿真模型能够及时跟踪大电网运行状态特别是灾害情况下的迅速变化,以此对电网进行多种预测性仿真分析,从而提出事故应急方案。研发的图形化RTDS系统大电网在线仿真平台还可以作为电网运行人员的培训和反事故演习的综合平台。

附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx)。

一种混合式BT流量实时检测方法 第3篇

近年来, 各种P2P应用的流量消耗了大量带宽, 影响了其它应用的服务质量。从网络管理、流量工程的角度, 需要对其流量进行限制和整流, 其基础是必须实现对P2P流量的检测。本文针对目前P2P流量中所占比例最大的BT (BitTorrent) 应用, 提出了一种混合式的检测方法。该方法由三个子方法构成, 分别针对不同的BT数据流进行检测。通过在真实网络环境中的实验结果表明, 该方法的召回率优于K均值、DBSCAN和C4.5算法, 准确率均超过98%, 同时对68%以上的BT流, 需分析的包数少于3个, 具备了初步实时检测的能力。

1 P2P 流量检测现状

目前主要的P2P流量检测方法, 可以分为基于端口的方法、基于载荷分析的方法、基于流特征的方法和基于行为模式的方法。

早期的P2P应用使用固定的传输层端口进行通信, 基于端口的方法将所有源或者目的端口, 与已知P2P应用的默认端口号相匹配[1]。其最大的优点是简单易行, 具有较好的鲁棒性。但随着新生P2P应用采用随机动态端口或隧道技术, 该方法的检出率和准确率都大大下降。

基于载荷分析的方法, 通过检查数据包的应用层载荷, 若其中包含P2P应用的特征字符串, 其所在数据流为P2P流[2,3]。其优点是简单、准确性高, 可对P2P流量进行应用级分类。但它是协议敏感的, 即只能针对已知的和公开协议的P2P应用层。

基于流特征的方法, 是依据机器学习及数据挖掘的方法, 分析并确定P2P流的统计特征, 将P2P流量与其它应用的流量区分开来, 以达到检测的目的[4,5]。该类方法的优点是可扩展性好, 易于检测加密和未知的P2P流量, 但对应用分类的能力较弱。

基于行为模式的检测方法, 根据P2P节点具有的行为模式, 在识别P2P主机的基础上, 进而识别其流量[6,7]。此类方法虽然可以从整体上分析P2P应用的特征, 但无法精确到单个数据流的定量分析, 计算和存储开销大, 不能对P2P应用进行分类。

上述P2P流量的检测方法中, 除了检测精度上各有差异, 多数不具备实时检测的能力。因此一些研究者仅仅根据每个数据流的前N个包或者前M个字节来实现对P2P流量的实时检测[8,9]。这些方法具备了一定的实时检测能力, 但即使是同一种P2P应用, 其每个流的最初的N个包或者M个字节可能有较大的区别。

2 混合式 BT 流量实时检测方法

BT应用已经形成一个大的协议族, 分别负责数据传输、信息交互、信息隐藏或加密, 仅仅利用一种方法或者一个行为模式来刻画BT流量的特征是不完整的。因此本文综合运用三种方法, 即基于应用层签名、基于消息流和基于信令的方法, 分别针对BT流量中的明文流、密文流和信令流进行检测。

2.1 基于应用层签名的检测

IPOQUE的调查数据表明, 仍有74%~77%的BT流量未加密。因此, 本文仍采用BT的应用层签名[2], 来检测BT的明文流, 其签名位于TCP三次握手之后, 第一个数据包应用层载荷的起始位置, 其正则表达式为“^x13BitTorrent protocol”。

2.2 基于消息流的检测

为了躲避检测和流量限制, BT采用MSE协议实现封装[10]。一旦BT节点启用MSE协议对数据传输进行混淆或加密, 就无法通过应用层签名方法识别其流量。本文通过分析MSE协议的握手过程, 提出了一种基于消息流重组的BT加密流检测方法。

2.2.1 MSE 握手过程分析

MSE协议由TCP协议承载, 两个BT节点在完成TCP三次握手之后, 开始MSE的握手过程, 共分为五个步骤, 如图1所示。

消息msg_1由两部分组成。在MSE协议中, a为160位的随机数, g=2, P为一个96字节的素数, 因此gamod P的长度为96字节。PadA是长度为0~512字节的随机值填充字段。因此, 消息msg_1的长度值满足:。同理可得, msg_2消息的长度值满足:

消息msg_3消息由四部分组成。在MSE协议中, H () 是输出值长度固定为20字节的SHA-1散列函数。E () 函数为RC4加密函数, 不改变参数的长度。其参数VC和CryptoProvide的长度值固定为8和4字节。len () 函数的输出值长度固定为2字节, PadC为附加的随机长度0~512字节的零值填充字段。IA部分对于BT协议, 其长度为68字节。由此, 消息msg_3的长度值满足:

而后两个步骤的消息中都包含了用户数据, 其长度没有明显的特征。因此, 本文用一个三维列向量FMSE来表示BT加密流前三个消息的长度特征:FMSE = (length (msg_1) , length (msg_2) , length (msg_3) ) T。

2.2.2 消息重组

由于本文以应用层消息长度特征来识别BT加密流量, 因此应用层载荷长度为零的数据包可以忽略。对于数据包pi, 本文用正整数li表示其应用层载荷长度, 用符号“+/-”表示其方向。若pi的方向与流f的方向一致, 则li符号为正, 用“+”表示, 反之为负, 用“-”表示。则任意一个TCP流f, 可以表示成一个有序组:

由于BT加密流的MSE消息为双向交替传输, 且每个消息会分成多个数据包进行传输, 因此, 不妨假设BT加密流的前3个消息, 分别分成m、n和k个数据包进行传输。因此, 对任意TCP流f, 先按如下规则可转换成3M的矩阵F表示:

1) 按从左到右, 从上到下的顺序依次排列li;

2) 同号的li同行, 异号的li换行;

3) 行数取前3行, 列数取3行中列数的最大值;

4) 空余部分以零赋值。

给定一M维单位坐标列向量E, 右乘F, 得

若FE满足FMSE特征, 则f为BT加密流。根据实验统计分析, BT加密流消息一般分为100个字节左右的TCP包进行传输, m、n和k取值范围一般为3~8, 因此本文中M取值定为8。

2.3基于信令的预检测

对于P2P应用, 任何节点只有获取其它节点的信息之后, 才能进行数据传输。因此, 如果能有效截获这些节点信息, 就能预知即将产生的流量。在BT应用中, 这些节点信息被称为节点列表, 主要通过BT的信令协议进行交换, 包括Tracker, DHT和PEX协议。

(1) 通过Tracker获取节点列表

Tracker服务器在BT系统中负责维护所有节点信息, 其通信协议主要由两部分组成:节点向Tracker发送的查询请求信息和Tracker向节点返回的响应信息。这些请求和响应消息可以通过TCP或UDP协议承载。TCP-Tracker协议由HTTP协议承载, 节点通过该协议向Tracker服务器获取正在做种的节点列表[11]。部分节点列表通过HTTP response消息返回给节点。该消息报文中含有关键字“peers”, 其后一般为以紧凑格式存储的节点列表信息。UDP-Tracker协议通过UDP协议向Tracker服务器获取节点列表[11], 节点列表存在于announce response消息中。在该消息载荷的第20+6n和24+6n ( n ≥0 ) 字节处, 为其它节点的{IP, Port}信息。

(2) 从DHT获取节点列表

DHT协议基于UDP协议实现[12], 节点列表出现在response消息中。但不是所有的response消息中都有节点列表, 只有消息中包含关键字“values”, 其后才紧跟紧凑格式的节点列表。

(3) 从PEX协议中获取节点列表

BT节点还可以通过PEX协议[13], 交换彼此拥有的节点列表。PEX消息中含有固定的字符串“added”, 其后紧跟按紧凑格式存储的节点列表。

当从Tracker、DHT和PEX消息的节点列表获取所有节点的{IP, Port}信息后, 可以建立BT流量预检表。对于任何新到达的TCP流, 若该流的信息存在于预检表中, 则将该数据流直接标识为BT流量。

3实验与分析

3.1实验环境配置

为验证本文方法对BT流量的检测效果, 利用10台PC运行修改源码的毒蛙哑客户端。该客户端除了能产生真实的BT流量, 同时还能记录其建立的每个数据流的详细信息, 用于验证本文方法的检测效果。每个哑客户端中运行5个种子。其中5个哑客户端启用MSE协议, 5个不启用。每台PC的配置为P4 1.7G CPU, 512MB内存, 80GB硬盘, 100Mb的网络适配器, Windows XP SP2。在网络出口交换机上, 通过端口镜像捕获从2013年3月1日~15日以及4月10日~30日的网络流量数据, 形成35份数据集。

3.2算法参数设置

本文分别用K均值、DBSCAN、C4.5算法和本文方法对镜像的流量数据进行检测, 并进行对比。采用这三种算法的原因是, 这是目前实时性能最好的几种算法之一, 只需检测每个TCP流的前5个数据包。对于这三种算法, 本文统计每个流的以下一些参数:流持续时间、流的包数、流的字节数、包间间隔 (均值、最大值、最小值、方差) , 载荷长度 (均值、最大值、最小值、方差) , 数据包长 (均值、最大值、最小值、方差) 。在35份数据集中, 3月1日、5日、10日、15日及4月10日的5份数据集用于训练K均值、DBSCAN和C4.5算法, 其它30份数据集用于检测。经过训练及参数调整, K均值算法的参数K取值为100, DBSCAN算法参数minpts取值为3, eps取值为0.02, C4.5算法参数配置同文献[9], 算法实现使用的是Weka平台。

3.3指标定义

本文使用召回率和准确率指标, 衡量本方法与其它三种方法的检测效果。令m为全部的BT数据流, FP为误报的BT流数, TP为检测出的真正的BT流数, 则召回率和准确率指标计算公式如下:

(1) 召回率 (Recall) :指在流量数据集中, 检测出的BT流数占全部BT数据流数的比率。该指标反映了检测方法的查全情况。其指标的计算公式为: Recall =TP m。

(2) 准确率 (Accuracy) :指在方法检测出的BT数据流中, 确实为真正的BT流的比率。该指标反映了检测方法的查准情况。其指标计算公式为:

3.4实验结果分析

3.4.1实时性对比

本文通过召回率与流检测包数的关系, 分析几种算法各自的实时检测能力, 如图2所示。当每个流检测的包数在1~3个时, K均值、DBSCAN、C4.5算法的召回率很低, 但本文方法 (Hybrid) 仍能有68%的召回率。这主要由于本文方法通过截获节点列表信息, 提前预知了部分BT连接。因此仅凭第一个TCP的握手包, 就能将这部分BT连接检测出来。当流检测包数在5~8个之间, 三种算法的召回率取得较好的结果且趋于稳定, 但仍低于本文方法。这是由于三种算法都是以流的统计参数为检测依据, 而这些参数受网络状况的影响较大, 因此召回率不高。本文方法则基本不受网络状况的影响, 检测效果要优于其它三种算法, 而且能在TCP流初始阶段, 检测出大部分BT流, 具有实时检测的能力。

3.4.2召回率对比

在召回率方面, 当流检测包数为5时, 本文方法 (Hybrid) 以及K均值、DBSCAN、C4.5算法, 在30份流量数据集上的平均召回率分别为86%、57%、73%、80%, 如图3所示。本文方法均高于其它三种方法, 且波动最小。进一步分析发现, 有部分BT连接由于超时或者对方节点的资源限制, 没有完成TCP握手或者BT握手。而其它三种方法无法检测出这些连接, 本文方法提前预知了这部分BT连接, 因此召回率较高。

图 3 平均召回率对比图 4 平均准确率

3.4.3准确率对比

在检测的准确率方面, 当流检测包数为5时, 本文方法 (Hybrid) 以及其它三种算法, 在30份流量数据集上的平均准确率分别为98%、84%、76%、96%, 如图4所示。由于K均值和DBSCAN是聚类分析方法, 是通过将网络流量分成多个类别进行流量检测。而本文关注的是二分式的流量检测, 即区分BT和非BT流量, 因此K均值和DBSCAN算法的准确率较低。C4.5算法属于决策树算法, 则比较适合这种二分式的流量检测, 因此准确率较高。

4 结束语

混合实时仿真 第4篇

数字动态实时仿真系统 (Digital Dynamic Real-Time Simulator, 简称DDRTS) 就是基于微机的实时数字仿真系统。DDRTS 基于微机开放式的体系结构和自主开发的全中文图形化电力系统仿真软件, 用于模拟电力系统的电磁暂态和机电暂态过程, 一方面可以进行电力系统仿真研究, 另一方面可应用于装置的实时闭环测试。

2 DDRTS系统的基本功能

1) 进行电网的全过程仿真研究, 应用于系统的规划、设计以及系统事故分析和对策制定。

2) 进行继电保护装置、安全自动装置以及测量和控制装置的闭环试验。

3) 培训工程技术人员。

4) 进行静态继电器测试、装置的谐波测试, 利用现场录波波形和离线仿真波形对装置进行实时回放测试。 DDRTS可对大型电网的电磁暂态和机电暂态过程进行离线仿真。DDRTS也可进行电网的实时仿真。在实时仿真中, 电网的仿真计算速度与实际物理过程速度保持一致, 从而可以外接实际装置进行闭环试验研究。闭环试验研究对于装置的设计和投运前的性能验证具有重要意义。

3 DDRTS数字仿真模型

3.1 仿真模型

DDRTS能够仿真模拟绝大多数的电力系统元件和控制元件。其中包括:电力系统元件, 如发电机、发电机的励磁调节器和调速器、PSS、电动机、变压器、输电线、断路器、电抗器、TA、Tv、CVT、负荷和各种无源元件等, 还包括饱和电抗器等非线性元件;控制元件。DDRTS能够用于测试各电压等级继电保护装置, 试验系统可模拟电压长距离、中距离和短线系统、环网系统。

3.2 硬件

1) 计算机:

采用高速微处理器, 以提升仿真计算速度。

2) 高速信号通信系统:

核心为基于数字信号处理器和PCI总线技术的通讯卡, 用于微机与信号转换及输入输出系统间的数据通信。

3) 信号转换及输入输出系统:

包括数字量与模拟量之间的转换以及开关量的输入输出, 模拟、数字量的转换均采用高精度的16位芯片。

4) 电压、电流功率放大器:

幅值、相位和频率均连续可调。

3.3 软件

DDRTS的软件采用WINDOWS 2000或XP为运行平台, 主要由以下几个部分组成:

1) 电网暂态仿真计算软件。

2) 图形化电力系统仿真建模系统:包括全中文友好的图形化界面、系统元件的拓扑关系以及参数输入、系统仿真的图形化输出以及后台数据库管理等模块。

3) 实时仿真进程控制系统:包括实时通信、同步控制、底层硬件驱动以及信号转换和输入输出处理等模块。

4) DDRTS系统辅助功能模块:包括静态继电器测试模块、信号发生及谐波测试模块、实时回放测试模块以及系统硬件配置模块等。

可以利用图形化建模系统方便迅速地建立数字仿真系统的拓扑连接关系和输入系统元件参数, 进行系统的仿真计算, 分析系统的稳态、暂态及动态行为。同时, 可从系统提供的电力系统元件库中选取所需元件建立单线图, 对于三相不对称的情况可利用特殊的单线转三相元件分相输入。软件的元件库中包含了所有常用的电力系统元件, 如发电机、电动机、变压器、负荷、断路器、输电线、电抗器、串补元件以及饱和电抗器、电力电子元件等非线性元件。子图页有助于建立层次分明、简明易看的大型系统单线图。通过元件的参数对话框可定义元件的参数, 存入后台数据库系统。

4 继电保护数字仿真测试实例

1) 用图形软件在仿真软件平台上搭建仿真系统模型。

2) 将测试所需的电压、电流等信号通过计算机实时计算产生, 经D/A转换和电压、电流放大器送入需要测试的继电保护装置中实时测试。

3) 同时, 受测试的继电保护装置的响应信号实时反馈回计算机形成闭环测试。

4.1 实验方案

500kV双回线系统见图1。L 端系统通过双回500kV/400km 相互之间无耦合的交流输电线路与R 端系统相连。L 端有4 台发电机组, 分别为G1、G2、G3、G4, 总装机容量为2, 100MW。R 端系统是一个区域等值系统, 有三种运行方式:最大短路容量20, 000MVA ;中间短路容量10, 000MVA ;最小短路容量3, 000MVA。

待测的保护装置安装在线路LR1 的两端, 即图1中P1 和P2 的位置。在每条传输线的两端和被保护线路的中点, 可以设6 个故障点K0、K1、 K2、K3、 K4 和 K5, 可以模拟各种金属性和电阻性故障。

4.2 500kV双回线系统实验项目及结果

在被保护线路内部两端及中点模拟单相接地、两相接地、两相短路、三相短路和三相短路接地故障。各种故障分别模拟瞬时故障和永久故障;在相邻线路两端模拟单相接地、两相接地、两相短路、三相短路和三相短路接地故障。各类故障为瞬时性故障。

系统要求:R侧无穷大系统分别为10, 000MVA;L侧开G1、G2、G3 和G4; 双回线运行;合SK1、SK2、SK3 和SK4;被保护线路潮流为1, 000MW。

故障点:K0、K1、K2、K3 和K5

故障类型:AN、BN、CN、AB、BC、CA、ABN、BCN、CAN、ABC、ABCN

保护整定:欠范围允许式距离保护或高频闭锁距离保护;一段整定值为线路全长的90%。

实验结果如下:

在被保护线路区内各点发生单相金属性瞬时故障时, 保护装置均能正确选择故障相跳闸。发生多相故障时保护装置均能发出三相跳闸命令。同时在保护线路区外各点发生各种金属性瞬时故障时, 保护装置均能可靠地不动作。发电机侧出口处 (K0) A相短路接地故障, 保护单跳, 重合闸成功, 发电机侧线路电压电流。

测试结果表明, DDRTS 系统能够正确的输出测试所需的波形, 模拟系统在500kV双回线系统区内外金属性故障情况下的故障结果正确, 充分证明了利用数字动态实时仿真系统进行电力系统仿真和继电保护装置测试的合理性和适用性。此外, 该系统不仅可仿真接地和相间故障时保护装置的动作行为, 还能够准确模拟重合闸、转换性故障、跨线故障、系统振荡中再故障等比较复杂的情况下系统的行为特性, 对保护装置进行全面测试, 并为分析系统的稳定情况和运行方式提供有力依据。

5 结论

电网调度员培训仿真系统 (DTS) 和变电站运行培训仿真系统 (TTS) 均侧重于调度、运行人员的正常倒闸操作、运行监视和调整、事故处理及系统运行恢复等的培训, 不能满足继电保护专业人员进行电力系统继电保护故障模拟、定值校核、规划设计和培训等工作要求。

摘要：介绍了系统充分利用实时数字仿真系统可重复性特征, 为继电保护设备功能、性能自动化测试, 提供了新方法。

关键词：实时数字仿真系统,继电保护设备

参考文献

[1]黄家裕, 陈礼义.电力系统数字仿真[M].北京:水利电力出版社, 1995.

[2]杨胜春, 王力科, 张慎明, 等.DTS中基于定值判断的继电保护仿真[J].电力系统自动化, 1998 (8) .

分布式实时微观交通仿真系统研究 第5篇

交通拥挤和阻塞已经成为现代生活的一大难题,对于这一世界性的难题,人们已经达成了解决的共识:发展智能交通系统(ITS),使现有的道路交通设施更好地发挥效益。目前对ITS项目进行评价的手段主要分为两类,一种是现场监测,一种是仿真模型,仿真模型已被证明是一种对ITS系统进行评价的有效工具。

目前的交通仿真系统大多数是一种离线的仿真系统,以历史调查数据的统计分析结果为依据,得出一系列的仿真评估指标,不够直观。因此,提供一种直观的、实时的交通网络仿真和预测系统,为交通规划和交通控制提供了一个研究的平台和基础,具有相当重要的意义。

本文以仿真某市的快速路系统为例,某市快速路系统约480车道*公里。每天的出行次数大约为100万辆次/日。高峰每小时快速路系统的车辆大约有25000辆,若以0.5秒的步长来推进仿真系统,必须有足够的运算能力来满足实时的交通仿真的需求,这样才能够为以交通仿真为基础的交通流预测、交通态势预测、实时动态路径诱导提供仿真平台的支持,因此我们选择HLA作为分布式仿真的计算平台。

1HLA简介

HLA(High Level Architecture,高层体系结构)是美国国防部建模仿真办公室(DMSO)为国防领域的建模与仿真制定的新一代通用技术框架规范,它将各类仿真系统集成为一个分布交互式的综合仿真系统,可以形成一个庞大的虚拟作战空间。HLA的基本思想就是采用面向对象的方法来设计、开发和实现仿真系统的对象模型,以获得仿真联邦的高层次的互操作和重用。

在基于HLA的仿真系统中,将实现某一特定仿真目的的分布仿真系统称为联邦(Federation)。联邦由若干交互的仿真应用联邦成员(Federate) (或简称成员)构成。一个联邦成员由许多对象(Object)组成,对象的状态定义为属性值的集合。一组具有同样属性和方法对象的集合称为类(Class)。HLA主要包括以下三部分:

(1) HLA规则,定义了在联邦设计阶段必须遵循的基本准则;

(2) HLA接口规范,定义了在仿真系统运行过程中支持联邦成员之间互操作的标准服务,这些服务由RTl来提供;

(3) HLA对象模型模板OMT(Object Modal Templates)定义了一套描述HLA对象模型的部件。

RTI(Run-Time lnfrastructure,运行支撑环境)是按照HLA接口规范开发的服务程序,是HLA仿真系统进行分层管理控制、实现分布仿真可扩充性的支撑基础。RTl服务主要包括六大功能,即:联邦管理、声明管理、对象管理、所有权管理、时间管理和数据分发管理。

2系统设计

我们的仿真系统(以下简称CTS),是以某市综合交通信息平台为基础的,可以实时获取某市的道路交通信息。

2.1概述

CTS是作为城市综合交通信息平台的一个重要的模块,提供给平台一个基于高速路的、实时的、分布式的微观交通仿真平台,提供预案仿真、预案评估及交通预测等功能。

本仿真平台主要应用于以下三个场景中:

场景一:评估规划方案,如图1所示,在这里,仿真平台主要的功能是为了交通规划提供辅助的决策支持。

场景二:交通状况模拟,如图2所示,在这里,仿真平台主要的功能是提供一种交通情况的再现和模拟,以实现在一种不同程度的宏观的角度上对交通问题作出一种分析。

场景三:交通状态预测,如图3所示,希望最终能够实现的是通过CTS的仿真工具,可以预测到未来的交通状态。

系统由如图4所示工具组成。

2.2分布式仿真设计

根据操作系统的不同,HLA联邦成员的程序框架一般分为两类:一类是单线程结构,另一类是双线程结构。虽然联邦执行的整个生命周期都是由RTI来管理和维护的,但RTl对联邦执行的创建、撤销、联邦成员的加入/退出以及对象实例的注册/删除等操作,都是根据联邦成员的请求来完成的。因此,联邦执行的生命周期和联邦成员是息息相关的。

(1) 基于命令行方式的联邦成员

基于命令行方式的联邦成员通常为单线程结构,各步骤的基本操作详细介绍如下:

Ⅰ:初始化成员数据

Ⅱ:调用rtiAmb.createFederationExecution()创建联邦执行

Ⅲ:加入联邦执行

Ⅳ:声明公布/订购关系

Ⅴ.确定联邦成员的时间推进策略(默认为“既非Regulating也非Constrained”)

Ⅵ.调用rtiAmb.registerObjectInstance()注册对象实例

Ⅶ.调用rtiAmb.timeAdvanceRequest()请求时间推进

Ⅷ.仿真推进

运行联邦成员的仿真模型

更新对象实例属性值

调用RTI::AttributeSetFactory::create()创建

RTI::AttributeHandleValuePairSet

调用rtiAmb.updateAttributeValues更新实例属性值

发送交互实例

调用RTI::parameterSetFactory::Create()创建

RTI::parameterHandleValuePairSet

调用rtiAmb.sendInteraction发送交互实例

根据需要创建/删除对象实例

根据需要转移/接收实例属性所有权

根据需要公布/取消公布、订购/取消订购对象类/交互类

根据需要改变联邦成员的时间推进策略

Ⅸ.调用rtiAmb.resignFederationExecution()退出联邦执行

Ⅹ.调用rtiAmb.destroyFederationExecution()撤销联邦执行

对每个联邦成员而言,上述的操作步骤和操作内容都是相似的。因此,可以开发一个通用的HLA成员框架来完成这些工作,目的是将这些基本过程封装起来,以便减少成员代码的工作量,提高联邦开发效率。

(2) 基于Windows方式的的联邦成员

基于Windows的联邦成员,其程序设计一般采用双线程结构,一个是窗口界面线程,它主要用于管理员和窗口的交互:另一个是仿真线程,主要用于完成仿真模型的执行和联邦交互。

仿真线程是联邦成员仿真的核心部分。本文中主要讨论的是基于命令行方式的仿真程序设计,掌握了基于命令行的方式的仿真程序设计之后,基于Windows的仿真程序设计就很简单了。

3系统实现

系统选取了某市高架路的一段快速路和匝道的实时线圈数据作为数据源,通过Oracle 10g数据库模拟实时数据,时间为2007年03月12日至18日。

线圈位于高架东侧,车流方向自南向北。每个车道上布设一组线圈,上下游断面上各4组线圈,下匝道上2组线圈,共10组线圈,数据颗粒度均为20秒。按照从左至右的顺序给车道编号为车道1、车道2等,以下是各车道及其对应的线圈组编号:

1) 某路东侧下匝道下游

车道1:613126850331403,车道2:613126850331402

车道3:613126850331401,车道4:713125799031403

2) 某路东侧下匝道上游

车道1:613125710031401,车道2:613125710031403

车道3:613125710031402,午道4:613125710031404

3) 某路东侧下匝道

车道1:713125799031405,车道2:713125799031404

如表1所示,就是线圈613125710031401的实时采集数据,表2是系统中在线圈613125710031401位置处设置的采集点数据。

从表中我们可以看出,根据实时线圈采集数据的仿真结果与原始数据基本吻合,偏差一般在10%以内。

4结论

介绍了分布式实时微观交通仿真系统的设计和实现技术,系统具有可重用性和可扩展性,可以适用于不同规模的分布式微观交通仿真,符合面向对象的设计思想。此仿真已经应用于某市综合交通信息平台,取得了良好的用户反馈。为了使系统的仿真结果可以更加真实地再现交通状态,我们在实时仿真模型方面还需要进一步调整。

参考文献

[1]周彦,戴剑伟.HLA仿真程序设计,电子工业出版社,2002.

[2]马明全,周明全,耿国华.大规模交通网络实时模拟系统,计算机应用,2006(3).

[3]郅志刚,郭齐胜,马向平,张立友.基于HLA的作战仿真二维态势设计与实现.系统仿真学报,2006,18(增刊2).

[4]Len Granowetter.RTI Interoperability Issues-API Standards.Wire Stand-ards,and RTI Bridges,03E-SIW-077,2003.

混合实时仿真 第6篇

目前在工程车辆中, 广泛使用CAN总线将车辆上的ABS、变速箱、发动机、总线仪表等部件连接起来, 实现工程车辆行驶、转向及加速过程中的通信。CAN总线通信中具有很强的抗干扰能力和容错能力, 当总线上某个节点发生故障时, 能脱离总线并关闭其数据传输, 保证单个节点故障不影响系统其他节点的正常通信。采用CAN总线的工程车辆存在优先级反转和消息发送时间的不确定性[2]的问题, 特别是当系统中通信报文越来越多, 负载率越来越大时, CAN总线的这一缺陷将表现得越来越明显。国内外学者已经认识到了CAN总线的这一不足, 并对如何解决这一问题做了相关研究。意大利学者G.Cena和A.Valenzano综合采用TDMA和CSMA技术对CAN总线进行改进[3], 文献[4]在保持原来CAN通信方式的基础上, 将数据分为硬实时、软实时和非实时三类进行调度, 提高了数据的发送效率, 文献[5]提出动态优先级调度的算法对CAN报文进行调度, 文献[6]引入TTCAN协议, 采用“时间触发机制”来解决CAN实时性问题。如何解决CAN总线通信中的实时性问题是目前国内外研究的一个热点。

1 基于主从结构的时分调度原理

在传统采用CAN总线的工程车辆系统中, 各节点是不分主从的, 只要节点的地址被激活, 任何节点均可在任意时刻主动向总线发送消息。另外, 传统CAN总线通信系统是基于事件触发的, 没有全局时钟的概念。在主从时分调度中, 首先要在系统中进行两大改变:一是在网络结构上, 将原来的多主结构变为主从结构;二是在触发方式上, 将原来的事件触发变为时间触发。

主从式分时调度策略的原理如图1所示。主节点负责控制总线上所有报文的发送时间。首先分析系统通信需求, 确定系统中各节点相互通信的报文信息 (报文类型、发送周期等) , 预先生成一个调度信息表。时间被分为系统周期、基本周期和最小时窗, 在一个最小时窗内, 可以完成以下动作:1) 主节点发送一个数据报文到总线上;2) 主节点向某个从节点发送请求报文, 从节点立即将对应数据报文发送到总线上。主节点在每一个最小时窗的开始时刻都会检查调度信息表, 根据表的信息完成决定报文的发送情况, 若是需要发送自身报文, 则直接将报文发送到总线上;若是从节点中的报文需要发送, 则首先向该从节点发送请求报文, 此从节点接收到报文后立即将相应报文发送到总线上。

2 改进均匀装载算法进行调度表的设计

在主从结构时分调度中, 系统调度表是根据系统实际需求预先生成的。而采用何种方法预先生成调度表就成为系统设计的关键[8]。改进的均匀装载算法来进行调度表的设计, 使得网络中所有报文都按照调度表的时刻准时发送, 每一个报文在其时间窗口内独占总线, 避免了不同报文发送到总线上的冲突。改进型均匀装载算法进行表的设计步骤为:

1) 将消息按周期大小从小到大进行排列, 周期集合表示为T={T1, T2, , TN}。

2) 按顺序将每个周期性消息安排到不同的时间窗口中。周期不同的消息安排在时间窗口的不同列, 其中对于ni个周期为Ti的消息, 其安排的时间窗口的最少个数由上面所示的Ni决定, 按原则先排时间窗口中的同一列, 当同一列排满后, 再启用一个时间窗口排剩余未安排时刻的信息。这样可以使系统在每个基本周期内, 消息负载是基本均匀的。

3) 对于周期性消息来说, 一旦消息的起始时刻确定, 那么其后面的消息的传输时刻就是确定的。

按照调度表的排列规则, 如果所需的时间窗口个数小于基本周期内可以传输的最大信号个数, 则可以实现N个周期性消息调度。

3 主从时分调度节点处理流程

主从时分调度策略中, 主节点和从节点的地位是不同的, 主节点内进行整个网络的全局调度, 决定每个报文的收发时刻, 而从节点响应主节点的请求, 当接收到主节点发送的请求报文时, 才将自己的报文发送出去。主节点的调度是在定时中断中处理的, 而从节点的响应是在接收中断中处理的, 主从节点调度流程如图2所示。

4 CAN总线系统实时调度的仿真

4.1 CANoe下工程车辆系统设计

CANoe是德国Vector公司开发的网络和ECU开发、测试与分析的专业工具, 广泛应用于汽车总线模型的仿真与设计[9]。工程车辆车身子系统包括以下四个节点:总线仪表、音响视频设备、行驶记录仪CCM以及车身控制器BCM。其中BCM为整个网络的网关, 在进行主从结构的网络搭建时, 将BCM设为主节点, 其他三个设备为从节点。网络结构如图3所示, CANoe仿真环境下, 工程车辆车身系统仿真界面如图4所示。

4.2 仿真结果分析

在主节点BCM内部进行CAPL编程, 实现本文提出的主从时分调度。当在CANoe上将工程车辆车身系统仿真平台建立起来后, 对系统编译并运行该系统, 借助CANoe的各功能窗口, 仿真结果如图5和图6所示。

图5为系统负载率变化图, 调度后工程车辆车身系统总线负载率由6.11%变为6.24%, 没有错误帧。图6为系统总线上的报文发送顺序图, 由图可看出总线上所有报文的发送顺序和发送时刻。B4为周期50ms的报文, 其周期最小, 因而最先发送。QP为系统中主节点BCM发出的请求报文, 当从节点行驶记录仪、总线仪表、视频机要发送报文时, 先由主节点BCM发出请求报文QP, 从节点再发送报文, 如报文C1的发送。各报文发送顺序与预先生成调度表中报文排列顺序一致, 且未出现发送延时。

未采用调度前, 工程车辆车身系统负载率为6.11%, 但是系统中有错误帧, 出现错误帧概率为0.5%。由以上运行结果可知, 采用本文提出的主从结构的时分调度策略后, 虽然总线负载率有所增加, 变为6.24%, 但是网络中未出现错误帧, 各报文发送未出现延时, 均按照调度表的时刻准时发送。因此, 相对于传统的基于CAN的工程车辆控制系统, 采用主从时分调度策略能, 防止报文发生冲突, 保证网络上所有报文的可靠传输。

5 结论

工程车辆上的电子控制单元会越来越多, 而传统的多主发送的CAN网络结构将会越来越不适应工程车辆实时性和可靠性的需求。采用主从结构的时分调度策略和改进均匀装载算法设计调度表, 通过在主节点内对全网调度, 能够使系统中所有报文按调度时刻发送, 解决了网络上的报文冲突, 提高了工程车辆系统的实时性和可靠性。

摘要：针对工程车辆CAN总线系统由于消息传输时间的不确定性造成的数据传输延时或丢包, 构建了一种主从结构的时分调度策略, 采用改进的均匀装载算法优化调度表设计, 保证工程车辆消息的实时传输。利用CANoe软件构建了工程车辆系统的仿真平台, 仿真结果表明, 主从时分调度策略能降低系统丢包率, 减少错误帧, 系统实时性和可靠性得到有效提高。

关键词：工程车辆,Can总线,调度,均匀装载,CANoe仿真

参考文献

[1]熊福昌.汽车CAN总线通信技术研究[D].武汉科技大学, 2009.

[2]杨福宇.CAN总线的局限[J].电子设计应用.2006 (11) :32-34.

[3]Cena G, Valenzano A.A multistage hierarchical distributedarbitration technique for priority-based real-timecommunication systems[J].Industrial Electronics, IEEETransactions on.2002, 49 (6) :1227-1239.

[4]Pengliu T, Hai J, Minghu Z.A hybrid scheduling scheme forhard, soft and non-real-time tasks[Z].20067.

[5]巴巍.实时系统动态优先级任务调度算法的研究[D].大连理工大学, 2010.

[6]廖晓文.一种改进的时间触发CAN总线技术及实现[J].组合机床与自动化加工技术.2009 (9) :19-21.

[7]杜微.混合动力电动汽车TTCAN网络研究[D].北京交通大学, 2008.

[8]曹万科, 张天侠, 刘应吉, 等.基于TTCAN的汽车控制系统信息调度设计与分析[J].农业机械学报.2007 (12) :41-44.

混合实时仿真 第7篇

影响混合动力城市客车燃油经济性的因素不仅在于混合动力系统的结构而且在于混合动力系统的控制策略。混联式混合动力客车兼具串联式结构和并联式结构的优点[1,2], 能使发动机和电池间的功率获得更灵活的分配, 保证混合动力系统能在各种运行工况下控制在高效工作区运行, 从而提高燃油经济性。控制策略是实现这一目标的重要保障, 其关键思想就是以发动机燃油消耗最小及电池电量保持平衡为控制目标, 实时合理地根据行驶工况的功率需求均衡控制发动机和电池的功率分配。根据目前研究文献, 实现这一思想的方法主要分为两种[3]:基于规则控制策略[4,5]和优化控制策略[6,7,8]。

为了更好地适应城市复杂的行驶工况, 本文针对一款新型混联式混合动力客车, 合理均衡分配了发动机和电池之间的功率, 更充分地发挥新型混联式混合动力系统的节油潜力;结合混联式混合动力系统的结构特点, 设计了串联模式和并联模式之间的切换规则;引入等效燃油的思想, 通过确定电池荷电状态和发动机燃油消耗之间的关系, 制定了对发动机和电池功率进行实时优化分配的功率均衡控制策略。

1 新型混联式混合动力系统模型

1.1 新型混联式动力系统介绍

混联式混合动力系统[9]主要由柴油发动机、两个电机 (一个为ISG (integrated/starter generator) 电机, 另一个为主驱动电机) 、电池组和离合器组成。ISG电机直接安装在发动机曲轴上, 而主驱动电机通过驱动半轴连接到主减速器。当自动离合器处于分离状态时, 动力系统成为串联结构, 发动机的运行状态和车辆行驶工况无直接关系, 此时只有主驱动电机直接向车辆提供驱动力;当自动离合器处于接合状态时, 动力系统又可变为并联结构, 即发动机和两电机同轴通过驱动半轴联接到主减速器, 此时发动机可和主驱动电机共同为车辆提供转矩, 亦可单独驱动。另外由于该系统取消了变速器, 处于并联结构时, 发动机的转速与车辆行驶车速对应成比例, 具体结构如图1所示。

1.2 混联式混合动力系统建模

结合本文的研究方法, 只考虑行驶工况的功率流在电池和发动机之间进行分配。为更清晰地体现行驶循环工况中的需求功率与各动力源的关系, 根据文献[8]的方法对系统结构进行简化, 结果如图2所示, 其中, Pfuel (t) 为燃油燃烧输出的功率, Papu (t) 为串联模式发动机与发电机组成的结构 (简称APU) 发出的功率, Peng (t) 为并联模式发动机直接驱动车辆运行的功率, Pbatt (t) 为电池发出或接收的功率, Preq (t) 为行驶循环工况中的需求功率。在给定已知典型循环工况的前提下, 车辆在某一时刻t的车速v (t) 是已知量, 由车辆动力学可方程计算得出。

根据该混合动力系统的结构特点, 在串联和并联两种模式下对动力系统建立基本数学模型:

(1) 当车辆运行处于串联模式时, 发动机和车轮没有直接的机械连接, 则可控制发动机工作在最佳工作点, 通过ISG电机传递功率给电池充电或直接给主电机驱动车辆, 则在该运行工况下的动力系统表达式为

式中, Pgen、Paux、Pmot分别为串联模式下的发电机发电功率、机械附件消耗功率、电机驱动功率;neng (t) 、nopt (t) 分别为发动机转速与最佳转速。

(2) 如果车辆运行于并联模式, 发动机可直接提供转矩和主电机一起驱动车辆, 故动力系统可表示为

式中, Treq (t) 为驱动车辆运行的需求转矩;Teng、Taux、Tem、Tgen分别为并联模式时的发动机转矩、机械附件扭矩、电机驱动转矩、发电机转矩;ngen (t) 、nem (t) 、nwh (t) 分别为发电机转速、电机转速、车轮转速;i0为主减速比。

为统一表达式, 将式 (1) 、式 (2) 进行简化:

1.3 模式切换控制规则确定

对于该混联式混合动力系统, 存在串联和并联两种运行模式, 从其结构可以很清楚得知, 根据控制离合器的状态可实现串联和并联两种运行模式的转换。由于该系统的特殊性, 即由于取消变速器发动机转速与车速之间的固定比例关系, 考虑到发动机低速时的高燃油消耗, 所以串联与并联之间转换的基本前提是确保发动机工作在最佳效率区域内。发动机工作效率如图3所示, 当发动机转速大于1000r/min时, 发动机可以很容易地控制在高效区域内, 则选择转速1000r/min作为串联和并联之间转换的临界条件, 该条件也是控制离合器状态的基本前提条件, 其中900~1000r/min为离合器预接合的速度范围, 由此可得离合器的基本控制信号如图4所示, 其表达式如下:

式中, K为开关系数。

1.发动机最大转矩曲线2.发动机最佳工作曲线3.发动机最小转矩曲线

2 制定能量管理控制策略

2.1 控制策略及问题描述

根据上文制定的模式切换控制规则及式 (3) , 在满足任意时刻行驶循环工况的需求功率为Preq (t) 的前提下, 为表述方便, 将上述串联与并联模式下的动力系统模型统一为控制电池功率Pb (t) 和发动机功率Pe (t) 分配的途径上来实现, 以提高燃油经济性。因此, 可对串联模式和并联模式时电池和发动机功率分配情况作具体解析:

串联模式:①Papu (t) =0, Pb (t) >0, 为电机单独驱动。②Papu (t) >0, Pb (t) <0, 为APU驱动并给电池充电。③Papu (t) >0, Pb (t) >0, 为APU与电池联合驱动。

并联模式:①Peng (t) >0, Pb (t) =0, 为发动机单独驱动。②Peng (t) >0, Pb (t) <0, 为发动机驱动并给电池充电, 亦为行车充电模式。③Peng (t) >0, Pb (t) >0, 为发动机和电池联合驱动或电机助力模式。

基于上述分析可知, 在各个模式中电池的工作状态对发动机的工作区域有很大影响, 这里选定电池功率为控制参数:

根据本文的研究目的, 参考文献[4]中所提及的等效燃油最小控制策略在并联混合动力汽车上运用的思想, 可将控制目标表达如下:

式中, b为发动机的燃油消耗量;bequ为电池等效燃油消耗量。

2.2 设计功率均衡实时优化算法

控制目标函数主要是利用控制变量u使发动机运行于最佳效率工作状态或高效区域内所获得的最小燃油消耗量并结合电池的等效燃油消耗量, 但是其前提条件是必须进入相应的运行模式, 具体算法步骤如下:

(1) 由于该动力系统存在两种运行模式, 所以发动机也采用两种方式参与:处于串联模式时, 发动机通过ISG电机以电能的方式传递驱动功率;处于并联模式时, 发动机直接以机械能驱动。根据本文的研究方法, 将统一采用功率和燃油消耗量的关系来表示, 如图5所示, 其关系可表示为

1.发动机/发电机系统最佳工作曲线2.发动机最佳工作曲线

(2) 建立电池功率与电池荷电状态之间的关系。利用电池的等效电路, 电池荷电状态与内阻及其电压的关系如图6所示。

(3) 确定控制变量的运行范围:

(4) 根据需求功率, 由Peng=Preq-u, 利用发动机功率与燃油消耗量的关系, 查表获取每一个控制变量相应的燃油消耗量, 记为be_u;在u=0处将其对应的燃油消耗量记为b0。

(5) 利用步骤 (2) 获得每一个控制变量相应的ΔSOC, 并基于统计规律由再生制动获得的功率对SOC进行修正:ΔSOC*=ΔSOC+ΔSOCreg。

(6) 结合步骤 (4) 和步骤 (5) 所获得的相关结果, 以及电池充放电效率 (图7) , 建立需求功率、ΔSOC及燃油消耗量之间的关系, 如图8所示。

图8需求功率、ΔSOC与燃油消耗量之间的关系

(7) 对于每一个控制变量所对应的ΔSOC, 所消耗或节省的燃油消耗量为bequ=be_u-b0。但是不同的SOC下所对应的ΔSOC是不一样的, 这里采用PI惩罚函数[10]fI (SOC) 、fP (SOC) 对其进行修正, 如图9所示, 则b*equ=fI (SOC) fP (SOC) bequ。

(8) 计算综合油耗bs=b+b*equ, 并重复步骤 (5) ~步骤 (7) , 计算步骤 (3) 中所有控制变量所对应的等效油耗。

(9) 根据式 (4) 选定电池功率为控制变量:

在目标函数的约束范围内, 以任意时刻的需求功率, 即对满足功率需求平衡方程 (式 (3) ) 的所有发动机和电池的功率工作点, 并根据发动机数值模型与电池等效燃油消耗率模型计算其相应的燃油消耗率, 通过目标函数求得最小燃油消耗率, 以最小燃油消耗率所对应的电池和发动机的数值作为满足当前时刻行驶需求的功率输出。目标函数的求解计算过程如图10所示。

3 仿真及结果分析

为验证本文所制定的功率均衡实时优化控制策略的合理性, 以混联式混合动力整车参数 (满载质量m=15.5t, 迎风面积A=7.45m2, 风阻系数Cd=0.62, 车轮半径r=0.5275m, 轴距L=4.3m, 主减速比i0=6.2等) 为基础, 基于MAT-LAB/SimuLink平台建立的子系统 (发动机、ISG电机、主驱动电机、镍氢电池, 具体参数如表1所示) 数值模型, 利用控制理论和汽车动力学建立的驾驶员模型和功率均衡实时优化控制策略的整车控制器等理论模型, 建立整车仿真模型。

基于上述整车仿真模型, 以SOC=0.65为初始值, 采用中国城市典型循环工况进行仿真, 其结果如图11、图12所示。

由图11可知, 发动机和电池的功率之和始终都能够与需求功率吻合;另外电池荷电状态SOC基本上在预设的区域运行, 而且保持平衡, 发动机的实时工作效率也基本保持在40%的水平, 具体情况见图12。仿真结果说明, 所制定的功率均衡实时优化控制策略能够实时合理地根据需求功率对动力源进行分配, 而且能够将电池荷电状态SOC很好地控制在合理的工作区域内。

为了更好地说明所制定的功率均衡控制策略对提高燃油经济性的有效性, 分别在原型客车和Advisor中采用逻辑门限的规则控制策略进行比较, 结果表明, 在燃油经济性方面, 新型混联式混合动力客车比原型客车提高了34.18%, 采用本文制定的功率均衡控制策略比规则控制策略提高了13.61%, 具体情况如表2所示。

4 结论

(1) 针对一款新型混联式混合动力客车, 以提高其燃油经济性为目标, 引入了等效燃油的思想, 通过确定电池荷电状态和发动机燃油消耗之间的关系, 制定了功率均衡实时优化控制策略。

(2) 仿真结果表明, 功率均衡实时优化控制策略能够根据当前的需求功率对发动机和电池合理地分配功率, 电池荷电状态能够控制在预设的区域内;在燃油经济性方面, 比原型客车和采取规则控制策略分别提高了34.18%和13.61%, 证明了所制定的功率均衡实时优化控制策略对提高燃油经济性的有效性。

参考文献

[1]He Xiaolei, Parten M E, Maxwel T.Energy Management Strategies for a Hybrid Electric Vehicle[C]//2005IEEE Conterence on Vehicle Power and Propulsion.Chicago, 2005:536-540.

[2]Niassar A H, Moghbelli H H, Vahedi A.Design Methodology of Drivetrain for a Series-parallel Hybrid Electric Vehicle (SP-HEV) and Its Power-flow Control Strategy[C]//2005IEEE International Conference on Electric Machines and Drives.San Antonio, 2005:1549-1554.

[3]Ambuhl D, Sundstrom O, Sciarretta A, et al.Explicit Optimal Control Policy and Its Practical Application for Hybrid Electric Powertrains[J].Control Engineering Practice, 2010, 18 (12) :1429-1439.

[4]Kisacikoglu M C, Uzunoglu M, Alam M S.Load Sharing Using Fuzzy Logic Control in a Fuel Cell/ultracapacitor Hybrid Vehicle[J].International Journal of Hydrogen Energy, 2009, 34 (3) :1497-1507.

[5]Fazeli A M, Nabi A, Saimasi F R, et al.Development of Energy Management System for a Parallel Hybrid Electric Vehicle Using Fuzzy Logic[C]//Proc.of the ASME Engineering Systems Design&Analysis Conf..Torino, 2006:1-6.

[6]Sciarretta A, Back M, Guzzella L.Optimal of Parallel Hybrid Electric Vehicles[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2004, 12 (3) :352-363.

[7]Johannesson L, Asbogard M, Egardt B.Assessing the Potential of Predictive Control for Hybrid Vehicle Powertrains Using Stochastic Dynamic Programming[J].IEEE Transacions on Intelligent Transportation Systems, 2007, 8 (1) :71-83.

[8]Perez L V, Bossio G R, Moitre D, et al.Optimization of Power Management in an Hybrid Electric Vehicle Using Dynamic Programming[J].Mathematics and Computers in Simulation, 2006, 73 (1/4) :244-254.

[9]林歆悠, 孙冬野, 秦大同, 等.混联式混合动力客车全局优化控制策略研究[J].中国机械工程, 2011, 22 (18) :2259-2263.Lin Xinyou, Sun Dongye, Qin Datong, et al.Development of Power-balancing Global Optimization Control Strategy for a Novel Series-parallel Hybrid Electric City Bus[J].China Mechanical Engineering, 2011, 22 (18) :2259-2263.