Design of an adaptive Additive Increase Multiplicative Decrease control strategy for parallel-connected inverters in railway systems

This thesis addresses the problem of designing a distributed control strategy for managing the energy supply of parallel-connected inverters into auxiliary devices in railway systems. Standard solutions are typically based on droop control techniques, even of enhanced type, based on voltage and current variables. Nevertheless, these methodologies often entail the tuning of multiple control parameters and rely on communication networks to send the required information to all the involved power converters. In order to overcome these issues, reducing the amount of information required by conventional strategies, Additive Increase Multiplicative Decrease (AIMD) methods represent a valid alternative, relying solely on local power measurements and transmission of a single-bit signal to all agents, thus significantly simplifying communication requirements. Nevertheless, AIMD-based strategies have been marginally explored in the railway domain and, to the best of our knowledge, their application has been limited to scenarios involving only load variations to enable a power sharing among the inverters distributed over the carriages and connected in parallel to supply auxiliary devices. In these scenarios AIMD indeed facilitates power sharing among parallel-connected inverters, which are responsible for supplying the auxiliary on-board systems. However, potential faults affecting the inverters may also occur, thereby altering the total power available within the system. Such conditions may be particularly critical and cannot be effectively managed through the conventional AIMD strategy. To address this limitation, the present work introduces a novel adaptive AIMD-based control scheme, specifically designed to handle both variations in auxiliary loads and unexpected inverter disconnections. A thorough analysis of the convergence properties of the proposed method is provided. Furthermore, the proposal has been validated through an extensive set of simulations carried out in a realistic environment made available by the industrial partner Alstom. The results confirm the effectiveness of the proposed solution, which demonstrates strong potential for future real-world implementations.

Questa tesi affronta il problema della progettazione di una strategia di controllo distribuito per la gestione energetica di una rete di inverter collegati in parallelo e utilizzati in applicazioni ferroviarie. Le soluzioni classiche presenti in letteratura si basano principalmente su strategie di controllo droop, anche di tipo avanzato, basate sul bilancio di tensioni e correnti lungo la rete. Tuttavia, queste metodologie potrebbero richiedere la calibrazione di molti parametri e una rete di comunicazione che gestisca un flusso di informazioni di vario tipo tra i convertitori. Per superare questi problemi, riducendo il flusso di informazioni richieste, le strategie di controllo Additive Increase Multiplicative Decrease (AIMD) rappresentano una valida alternativa. Questa soluzione, che richiede solo misure locali di potenza e l'invio di un'informazione binaria agli agenti, è stata solo parzialmente studiata in ambito ferroviario per scenari specifici con sole variazioni di carico, per consentire un'efficace distribuzione della potenza tra gli inverter lungo i vagoni, collegati in parallelo per alimentare i carichi ausiliari. Tuttavia, possibili guasti agli inverter potrebbero modificare la potenza complessiva disponibile. Questa situazione, particolarmente critica, non è risolvibile con un approccio AIMD classico. Pertanto, questo lavoro si propone di superare questo problema, proponendo un nuovo approccio AIMD adattivo in grado di gestire le variazioni del carico ausiliario e la possibile disconnessione degli inverter. Nella tesi viene riportata anche un'analisi di convergenza dell'approccio proposto, insieme a simulazioni realizzate in un ambiente realistico fornito dal partner industriale Alstom. La campagna di simulazioni condotta ha consentito di validare la proposta, con risultati soddisfacenti e promettenti per una futura implementazione sul campo.