面向列车节能控制的时刻表优化

列车牵引运行能耗是铁路运输中的主要能源消耗,直接由列车运行操作决定。时刻表是列车运行操作的依据,与运行控制密切相关。结合时刻表优化与节能控制的相关因素,以列车能耗值和列车时刻表稳定性综合最优为目标,在满足列车安全追踪间隔等约束的条件下,制定面向列车节能控制的时刻表优化模型,针对模型特点设计一种采用迭代寻优的富余时间分配求解算法,实现时刻表的优化过程。实验结果表明,该算法在保证列车时刻表稳定性在一定范围的前提下,通过调整列车在中间车站的到发时间,可以减少列车在站间运行的能耗,节约能耗占总能耗的4.04%。     

超级电容有轨电车多区间节能优化研究

超级电容有轨电车具有高效环保的优点，研究其多区间运行时刻表和运行策略能够进一步降低运行能耗。文章首先介绍车载超级电容能量流动模型，建立列车动力学模型与超级电容模型，以列车系统总能耗最小为目标，建立协同优化列车运行时刻表和运行策略的节能控制模型；设计动态规划算法，求解列车多区间运行时刻表和运行策略；最后通过实车线路进行仿真验证。结果表明，在各区间均采用节能运行策略，相比于标准时刻表，优化时刻表能够进一步降低运行能耗；同时分析了多区间总运行时间与能耗的关系，可综合考虑列车运行能耗与效率制定运行时间，采用协同优化方法确定时刻表与运行策略，从而达到节能的目的。     

基于FAPSO的地铁列车节能运行优化研究

以地铁列车节能、准点运行为研究目标,在充分考虑实际运行线路条件下,构建满足约束条件下的多质点列车运行能耗模型,并在此基础上,将萤火虫算子引入到标准粒子群算法中,构建一种包含萤火虫算子的粒子群优化算法(FAPSO),进而提出基于FAPSO算法的双层结构一体化优化控制方法。上层结构优化通过使用FAPSO算法对获得的总冗余时间进行分配,进而得出各站间最佳运行时间,优化列车运行时刻表;下层结构优化在上层结构优化所得站间最佳运行时间下,对不同运行策略下列车运行能耗进行比较,进而优化整条线路的列车运行策略。最终,获得列车站间节能、准点运行的最优驾驶方案。以广州地铁站间线路为例,通过MATLAB进行实例仿真,仿真结果表明,经双层结构一体化优化后列车运行能耗降低10.8%,且满足列车准点运行的要求。     

基于多目标仿真技术的牵引节能优化关键算法及应用研究

城市轨道交通供电系统中牵引供电能耗受列车运行策略、运行时刻表编制和线路断面设计等多种因素影响.利用多列车仿真技术开发了一套牵引能耗仿真分析模型和多车牵引供电模型,研究了单车驾驶策略和基于运行时刻表的多车协同牵引节能优化技术.基于合肥轨道交通1号线列车运行数据的仿真结果表明,该优化技术效益较为明显,综合节能效果可达5％.     

中低速磁浮交通多车协同利用制动能量的研究

首先分析了中低速磁浮交通单列车运行能耗和供电系统,在此基础上建立多列车运行能耗模型。为了充分利用再生制动能量,提出了可对运行间隔、停站时间和区间运行时分微调的列车运行时刻表制定方法。设计了多种群遗传算法,以多列车运行能耗最低和最大程度利用再生制动能量为目标,优化列车运行时刻表。通过采用精英保留策略和移民策略算法,提高了寻优过程的稳定性和速度。仿真结果表明,本文方法可将再生制动能量的利用率由传统14.8%提高到80.9%,将被利用的再生制动能量与运行能耗比值由传统0.74%提高到4.2%。     

基于再生制动能量利用的地铁列车时刻表设计方法研究

结合线路参数、列车运行工况以及时刻表等因素,分析了同一供电区段内列车再生制动能量的利用情况,建立基于再生制动能量利用与运行时刻表设计的多车节能优化模型。通过引入浓度免疫算法,调整列车时刻表中发车间隔、停站时间、运行时间等要素并优化列车操纵工况,求解出实际线路下的节能运行时刻表及多车节能驾驶策略。结合南宁地铁1号线某供电区段的仿真数据证明,采用优化的节能运行时刻表在满足正点运行的前提下,提高再生制动能量的利用率达11.4%,降低列车运行的总能耗达16.9%。     

现代有轨电车时刻表与操纵节能协同优化

为保证有轨电车快速和准点的优势,通常采用绿波控制协调各信号灯的相位差,使有轨电车在交叉口间按规定时间运行时能连续获得绿灯。然而,目前编制时刻表时一般未考虑列车在车站启停操纵引起的时间损失,导致列车赶点运行而增加牵引时间甚至遇上红灯,从而导致牵引能耗增加。以总牵引能耗最小为目标,建立时刻表和列车操纵双层节能优化模型。上层为有轨电车在各交叉口间运行时间的优化调整模型,下层为列车在给定运行时间下的节能操纵模型。同时,设计相应的双层遗传算法进行求解。研究结果表明:通过该方法可以在总运行时间不变的情况下减少超过16.5%的牵引能耗。     

基于Pareto多目标遗传算法的高峰时段多地铁列车节能优化

城市轨道交通列车在运行过程中会频繁地启动和制动,如何提高列车运行中电能的利用率、降低牵引能耗在城市轨道交通领域有着重要的意义。在高峰时间段运行时,由于客流量较大,单位时间发车数量较多,所以同一供电区间的相邻列车间重叠运行的时间较长,再生制动可利用能量很大。针对高峰时段多列车运行的特点,采用Pareto多目标遗传算法对高峰时段列车运行进行节能优化。通过合理优化列车在各站的停站时间来优化列车时刻表,最大效率地利用列车运行中再生制动能量。     

利用再生制动能的列车运行优化方案

为降低城市轨道交通系统能耗,本文对城市轨道交通列车运行能耗与再生制动能利用现状进行了分析,建立了面向节能的多列车运行方案优化模型。模型采用上海轨道交通16号线线路数据,结合列车时刻表,通过混合遗传算法进行求解,得出再生制动能利用情况最优的列车运行方案。     

基于动态规划的列车节能操纵优化方法

在保证服务质量的前提下,降低系统运行能耗是目前城市轨道交通发展过程中面临的重要挑战。面向单列车区间运行场景,将列车运行操纵策略作为研究对象,结合动态规划多阶段寻优思路,提出一种在正点运行条件下的列车节能操纵优化模型,并利用多目标优化理论,给出一种高效的模型求解算法。以北京地铁亦庄线为例,验证模型的有效性和算法的高效性。实验结果表明,与其他动态规划方法相比,优化模型的节能效果进一步提升了2.54%,平均运行时间偏差为0.48 s。模型优化效果和算法求解效率与模型参数密切相关,用户可根据实际的优化需求选择合适的模型参数。     

基于遗传优化算法的城市轨道交通多列车运行节能计算方法

针对地铁列车多列车节能问题,提出一种基于遗传优化算法的多列车运行节能计算方法。分析多列车运行过程中制动能量传递使用过程;建立以能耗最少、旅行时间准点为目标,以全天列车运行对数、高/低峰行车对数为约束的多列车运行节能模型;采用遗传算法获得各站最优的停站时间和发车间隔序列,并计算出全线能耗、列车能耗和线路损耗。同时,以我国某地铁线路4个区间组成的短线进行多列车节能仿真,优化得到各站的停站时间和发车间隔时间。     

城轨列车运行时分节能优化方法

基于传统的城轨列车站间运行曲线优化模型,研究列车运行图中的运行时分优化模型和方法。同时在满足运营需求的前提下,以降低城轨列车运行能耗为目标利用遗传算法对列车全周转内各个站间的运行时分进行优化。根据北京地铁亦庄线的实际数据,对以上方法的节能效果进行实际验证和比较。结果表明,基于遗传算法的城轨列车运行时分优化方法相比城轨列车实际运行与仅优化站间驾驶策略方法分别可以获得17.3%与4.1%的节能效果。     

高速铁路行车调度节能运行图编制方法研究

针对高速铁路行车调度节能需求的现状,以列车在区间运行效率最高和总能耗最低为优化目标,提出以区间运行时间和停站时间为输入变量,对能耗成本和运行时间进行优化,建立节能运行图编制模型.通过仿真实验,结果表明在列车运行图编制中,考虑适当地增加列车运行时间和优化停站方案时,可以节省很多列车运行能耗.     

基于节能的地铁列车时刻表优化

合理的列车时刻表,可调节在线列车启动、制动情况,增加再生制动能量被启动列车吸收利用效率,减少其在制动电阻上的消耗。结合四列车理想模型,采用粒子群算法调节列车停站时间,优化列车运行时刻表以达到节能的目的。停站时间修正量为5 s和10 s两种情况。仿真结果显示理想模型中变电站能耗降低、列车总能耗降低、列车总回馈能量上升,制动电阻能耗降低。在此基础上,利用粒子群算法优化南京地铁2号线时刻表,结果表明变电站能耗减少5%,节能效果明显,算法有效。     

基于黄金比例遗传算法的动车组列车节能优化研究

为研究注重最小化能耗的动车组列车运行控制,针对列车单质点模型受力分析不准确问题,提出一种对附加阻力进行处理的多质点方法,进而以多质点模型为基础进行2次优化。为解决遗传算法寻优时容易陷入局部最优的问题,提出一种基于黄金比例遗传算法的优化方法,1次优化通过该算法为列车运行寻求一组满足约束条件的目标速度集合,获得列车节能运行速度曲线。考虑过电分相对列车运行的影响,进行2次优化,将运行区间划分为操纵固定段和操纵可优化段,并通过黄金比例遗传算法搜索出一组操纵可优化段内满意的工况转换点,结合1次优化得到列车最终运行曲线。以兰考南-开封北线路CRH3型动车组为仿真实例,列车运行能耗降低了10.83%,表明所提方法是可行的。     

巡航模式下地铁纵断面节能坡优化研究

地铁列车运行常采用巡航模式来保证运营的安全、舒适和准点,而人工纵断面线形设计较难契合列车的巡航状态、不适应设计条件的多变,无法做到有效节能。以变坡点里程和高程为变量,以列车双向运行牵引能耗为目标建立纵断面线形节能优化模型,采用差分进化算法进行模型求解。优化策略包括初始方案搜索和整正两个阶段,初始方案搜索阶段依据区间长度假定适当多的变坡点进行优化,方案整正阶段将删除初始方案上坡度代数差极小的变坡点得到优化方案。优化结果表明：巡航模式下,节能坡坡度值越大,中间坡度越缓,列车双向能耗越小。灵敏性分析表明：惰行距离较长时,宜设置较长的节能坡;车站高差增大时,宜缩小低位车站节能坡的长度和坡度值,增长高位车站节能坡的长度。     

面向定时节能运行的列车牵引计算算法

列车牵引定时计算是轨道交通列车牵引仿真系统的重要功能模块,对于实现列车按运行图模拟仿真运行具有重要意义。在考虑定时运行的基础上,实现列车运行全过程能耗最小化,则使该研究更具实际价值。在分析列车牵引计算运动学理论基础上,构建基于巡航惰行组合中间过程的列车运行定时节能仿真双层规划模型,分析以巡航速度为能耗控制变量、以惰行点位置为运行时间控制变量的二分法求解模型的可行性及解的存在性,设计基于二分法的列车运行定时节能优化算法。完成定时节能仿真模块的计算机程序编写,并以广州市域快线18号线(规划方案)万顷沙—横沥区段做案例分析。仿真计算列车运行时间与时刻表时间误差满足精度要求,且在能耗上求得最优解,表明模型构建和算法设计有效,且具有计算量少的优点。     

城市轨道交通列车运行能耗优化研究

研究了单列和多列列车运行能耗优化决策问题。城市轨道交通系统对能源的需求量非常大,通过对列车的合理调度,可使列车的运行能耗进一步降低。列车运行环境和线路路型的复杂性,导致列车运行过程中其本身所受到的力是随时变化的。通过模拟现实列车运行状态得出优化模型,具有十分重要的理论意义和应用价值。主要采用极大值原理、非线性方程模型、多目标二次规划对列车消耗的能量进行优化。在能量最优化的情况下,对速度与位移和时间与速度的变换规律进行了研究。     

基于 Dueling DQN 算法的列车运行图节能优化研究

通过优化地铁时刻表可有效降低地铁牵引能耗。为解决客流波动和车辆延误对实际节能率影响的问题,提出列车牵引和供电系统实时潮流计算分析模型和基于 Dueling Deep Q Network(Dueling DQN)深度强化学习算法相结合的运行图节能优化方法,建立基于区间动态客流概率统计的时刻表迭代优化模型,降低动态客流变化对节能率的影响。对预测 Q 网络和目标 Q 网络分别选取自适应时刻估计和均方根反向传播方法,提高模型收敛快速性,同时以时刻表优化前、后总运行时间不变、乘客换乘时间和等待时间最小为优化目标,实现节能时刻表无感切换。以苏州轨道交通 4 号线为例验证方法的有效性,节能对比试验结果表明：在到达换乘站时刻偏差不超过 2 s和列车全周转运行时间不变的前提下,列车牵引节能率达 5.27%,车公里能耗下降 4.99%。     

快慢车组合运行条件下市域快线节能坡优化模型与算法研究

基于既有研究大多局限于站站停列车运行条件下的地铁节能坡优化,为解决快慢车组合运行条件下市域快线节能坡优化问题,在对列车受力分析的基础上,提出快慢车组合运行下列车运行能耗表达函数,并构建以运行能耗最小和列车运行时间偏离最小为目标的节能坡优化模型,并基于改进的遗传算法设计快速求解算法。通过广州市域快线18号线验证,研究结果表明:本文所提模型与算法能够有效求解节能坡设计方案,相对于原始方案,优化方案在保持运行时间小幅变动的前提下,使列车牵引能耗降低了15.2%～25.2%。并发现快慢车的不同比例对节能坡设计方案和节能效果有影响,慢车比例越大,方案的节能效果越显著。