随着经济发展与社会进步,以地铁为主的城市轨道交通系统不断发展给人们的出行带来便利。由于地铁站间距离短,启停频繁,在加速过程中功率需求大,导致直流牵引网电压波动剧烈,在制动过程中,大量再生制动能量未得到有效的回收利用,造成了能量浪费。针对以上这些问题,论文对超级电容储能系统的充放电控制策略和再生制动能量回收利用等问题展开研究。首先,论文对超级电容器的特性及其工作原理进行介绍,并搭建基本模型,研究其充放电的特性。然后对整个轨道交通系统中的牵引变电站模块、牵引网模块和地铁列车模块分别进行研究,搭建轨道交通实验仿真平台。其中地铁列车模块通过永磁同步电机转速的变化来模拟地铁分别运行在加速、惰行和制动工况。然后,采用DC/DC变换器实现再生制动能量与超级电容器之间双向流动,采用状态空间平均法对超级电容储能系统建立数学模型,通过对其传递函数的进一步推导和分析,得到PI控制算法下的超级电容储能系统充放电控制策略,即电压外环电流内环的双闭环控制策略。仿真结果表明,在双闭环控制策略下的车载超级电容储能系统能够有效地抑制地铁列车运行过程中直流牵引网电压波动,并在制动过程中对再生制动能量进行有效的回收利用。最后,论文提出了一种新型的超级电容储能系统充放电控制策略,即基于RBF网络的超级电容滑模控制系统。在Buck模式和Boost模式下分别设计RBF神经滑模控制器,使用Matlab/Simulink软件进行仿真实验和比对分析。实验结果表明,与PI控制算法相比,滑模控制具有较强鲁棒性且响应速度快的同时,与神经网络控制相结合有效地抑制滑模控制带来的抖动现象,维持了电网电压稳定运行,且提高了再生制动能量得到回收利用效果,达到进一步节能目的。