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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">SSSD</journal-id><journal-title-group><journal-title>Scientific and Social Sustainable Development</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8964</issn><eissn>3066-8980</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/SSSD.2025090006</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>复杂电源环境下的多源异构动态拓扑智控系统研发及应用</title><url>https://artdesignp.com/journal/SSSD/1/9/10.61369/SSSD.2025090006</url><author>于强,谢炳军,王涛,徐世龙</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>9</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-07-14</published-time></date></history><abstract>针对铁路一级负荷对备用电源的高可靠性要求，本文研发了一种多源异构动态拓扑智控系统。该系统采用 &amp;ldquo;27.5kV 单相变+ 蓄电池/ 超级电容/ 光伏&amp;rdquo;的多源架构，通过幅值- 频率- 相位三环协同控制策略，跟踪主电源调控备用电源，实现异网同相压差&amp;lt;30V 的跟随精度。实验结果表明，系统在27.5kV 铁路牵引供电环境下，同相电压差应&amp;le;30V，电压波形总失真度（THD）&amp;le; 5%，铁道行业标准TB/T 1528.1-2018《铁路信号电源系统设备第1部分：通用要求》[1]。研究成果已应用于宝成线某站点的备用电源供电，异网同相压差及谐波电压（THD）均得到有效调控，验证了技术方案的可行性。</abstract><keywords>多源异构电源,动态拓扑控制,三环跟随,铁路一级负荷,备用电源</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 夏丽娜. 异构多智能体系统自适应动态规划同步方法研究[D]. 北京: 北京科技大学,2023.[2] 钱月. 基于动态事件触发的线性多智能体系统弹性控制及应用[D]. 江苏: 南京邮电大学,2022.[3] 杨欣烨. 基于预测控制方法的异构多智能体系统比例一致性研究[D]. 黑龙江: 哈尔滨理工大学,2023.[4] 段洁. 异构线性多智能体系统控制的若干问题研究[D]. 辽宁: 东北大学,2021.[5] 孙倩倩. 基于事件触发的多智能体系统二分一致性控制[D]. 山东: 青岛理工大学,2022.[6] 舒静峰. 复杂DoS 攻击下异构多智能体系统协同控制[D]. 浙江: 浙江工业大学,2023.[7] 罗锦浩. 多智能体系统的鲁棒迭代学习一致性控制[D]. 广东: 广东工业大学,2024.[8] 阚德威. 基于多智能体强化学习的配电网电压控制策略研究[D]. 临沂大学,2024.[9] 牟瑞. 多智能体系统分布式事件触发一致性控制[D]. 山东: 山东大学,2023.[10] 石怀峰. 指挥控制网络异构链路汇聚流量智能管控方法研究[D]. 江苏: 南京理工大学,2023.[11] 李志圆. 基于多智能体和机器学习的虚拟网络资源分配[D]. 四川: 电子科技大学,2024.[12] 陈杜. 智融标识网络动态感知的多路协同传输机制研究[D]. 北京: 北京交通大学,2024.[13] 罗胜平. 基于事件触发机制的线性多智能体系统一致性控制问题研究[D]. 辽宁: 东北大学,2021.[14] 潘昭天. 基于博弈论和多智能体强化学习的城市道路网络交通控制方法研究[D]. 吉林: 吉林大学,2021.[15] 曲燊. 网络攻击下多智能体系统数据驱动安全控制[D]. 山东: 青岛大学,2022.[16] 刘品. 线性多智能体系统的事件驱动采样控制研究[D]. 华北电力大学, 华北电力大学( 北京),2022.[17] 中华人民共和国国家铁路局.TB/T 1528.1-2018铁路信号电源系统设备第1 部分：通用要求[S]. 北京: 中国铁道出版社,2018.[18] 王劲力. 基于多元数据融合的通信电源优化研究[J]. 通信电源技术,2025(2):97-99.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
