地铁列车追踪运行的节能控制与分析

为了研究地铁列车再生能量利用,分析给定运行图的节能潜力,以牵引变电所处总能耗最小为目标,依据再生制动等效电路和牵引计算模型,获得地铁列车两车追踪运行约束。在假设前行列车运行状态已知的条件下,采用二次规划算法,优化追踪列车操纵序列,提高再生制动能量的吸收利用,降低系统总能耗。仿真算例与仅考虑单车优化运行策略的方案对比结果表明:给出的算法能够在保证追踪列车正点、准确停站的前提下,节约3.8%的系统总能耗。通过该算法获得的节能效率与列车追踪间隔密切相关,同时调整追踪间隔和采用该优化算法可获得更好的节能效果。     

基于混合整数规划的高速列车多区间节能优化研究

当今巨大的能源消耗成为高速铁路发展不可忽视的问题,节能优化显得格外重要。从列车优化操纵与区间运行时分分配两方面出发,在总运行时分约束下,探讨全程最节能的运行时分分配方案及所对应的列车操纵策略。在列车运动方程基础上,引入经停站约束,建立列车运行能耗和区间运行时分分配同步优化的非线性连续节能优化模型。通过离散化与线性变换,将节能优化模型重构为混合整数规划模型,并利用Cplex求解。以高速铁路线路为背景设计算例,验证模型的有效性。仿真结果证明在列车优化操纵策略的基础上,优化区间运行时分分配方案可以进一步降低列车总运行能耗。在不改变总运行时间的情况下,运行总能耗可降低1.03%。     

基于免疫粒子群算法的地铁列车节能优化研究

在综合考虑地铁列车动力学特性、线路条件、区间限速以及准点运行等条件的基础上,建立基于再生制动能量利用的多约束能耗模型。通过免疫粒子群组合算法求解列车能耗模型,得到列车节能操纵工况序列及各工况转换点,最终求得列车站间运行的最低能耗。为验证该方法的有效性,以南宁地铁1号线为仿真实例,计算得出优化后的列车能耗降低6.62%。     

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%。     

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。     

一种结合时刻表调整的列车节能驾驶优化方法

为了降低高速列车在连续站间运行的能耗,以区间运行能耗和运行时间为目标建立列车驾驶策略优化模型,采用基于模拟退火的粒子群算法PSO-SA进行求解,得到每个运行区间的能耗-时间Pareto解集,并通过最小二乘法拟合得到每个区间相应的Pareto曲线。在此基础上,提出一种时刻表优化调整方法,在始发站至终点站总运行时分确定的前提下,基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件调整每个站间运行时分,给出最优的站间运行时分组合和最佳的区间运行策略。以CRH2A高速列车在镇江南—昆山南区间实际运行数据为基础进行仿真验证,结果表明:通过区间最优工况求解和多站间运行时分调整优化,列车在多站间的总运行能耗降低了17.6%,验证了模型和算法的有效性。     

城市轨道交通ATO的节能优化研究

自动列车驾驶系统ATO通过对列车的速度调节实现列车在站间的自动运行,列车在站间的控制策略决定其运行的能耗。传统的ATO可以根据线路情况、列车当前速度、位置、牵引制动特性以及停车点的位置计算相应的速度曲线,通过一定的控制算法实现对列车速度的精确追踪,保证列车准点并精确地到达停车点。但是该过程使得列车在站间运行时反复实施牵引力和制动力的转换,能耗较大。本文在传统ATO控制策略的基础上,分析一种基于驾驶策略的ATO控制方法,给出一种ATO节能驾驶策略的求解算法。该算法在保证列车到站时间误差在一定范围的前提下,通过延长列车的惰行距离,减少列车在站间运行的能耗。     

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。     

基于滚动优化的地铁列车节能运行协同控制方法

针对地铁列车节能运行问题,提出基于滚动优化的列车协同控制方法,将系统整体最优问题分解为基于时间推进的局部优化问题。考虑列车每次停站时同一供电分区内其它列车的操纵方案,实时计算下一站间运行净能耗最小的操纵方案。在计算操纵方案时,对传统的列车4阶段操纵策略进行改进,允许列车在运行途中进行2次牵引,减小列车牵引能耗并提高再生能的利用率。结果表明:相比列车基于传统4阶段的个体最优控制策略,采用本文提出的列车协同控制方法在不同发车间隔下均可提高再生能利用率并节约列车运行净能耗,平均节能率达8.37%。     

基于免疫退火遗传算法的城市轨道交通列车节能运行策略

为降低城市轨道交通列车站间运行能耗,提出了一种基于免疫退火遗传算法(IAGA)的列车节能运行策略.在区间运行时间固定的情况下,该策略能实现列车能耗的最小化.IAGA算法通过免疫补充和建立疫苗库缩短算法收敛时间,并借助退火机制避免算法提前进入早熟状态.求解模型以寻找列车站间运行工况转换点为约束,牵引能耗最小为目标,建立列车节能运行策略.以实际线路数据和车辆参数为基础,对单区间及三站两区间的节能策略进行仿真验证.结果表明,在保证站间列车定时运行的情况下,与传统遗传算法相比,IAGA算法具有更快的收敛速度,其计算的策略可使单区间列车运行能耗降低10.2％,三站两区间列车运行总能耗降低16.0％.     

一种可在线调整的列车正点运行节能操纵控制算法

在给定列车站间运行时分的前提下,以能耗和时间成本最小为优化目标,以列车牵引力、制动力和速度为约束函数,建立基于列车受力特征函数的运动方程.运用动态规划法和二分法,通过回溯计算,建立回溯记录表和调整目标函数价值关系系数,设计列车离线最优节能操纵和正点运行在线调整的控制算法.算例分析以及与基于极大值原理的正点节能方案对比结果表明,给出的算法不仅可以获得与传统算法相似的离线最优节能操纵方案,而且可以对外界干扰做出动态响应,在线调整运行轨迹,在保证正点的前提下控制列车节能运行.     

长大下坡道区间地铁列车节能操纵方法

针对地铁列车在长大下坡道区间长时间使用制动不利于节能的问题,在标准四阶段节能操纵方法的基础上,提出通过优化工况出现的序列及相互间的转换位置、充分利用坡道势能使列车加速进而减少牵引工况持续时间的改进操纵方法;以最大牵引力的牵引终止位置和初次巡航终止位置为决策变量,以列车运行牵引能耗最小为优化目标,建立改进操纵模型;采用加入邻域搜索策略的改进遗传算法和Brute Force算法求解模型,结合案例分析改进操纵模型及算法在不同线路条件和运行时分下的节能效果。结果表明:在限速为80km·h-1的长大下坡区间和给定运行图下(富余时分比例为区间最小运行时分的10%),采用改进操纵方法较标准四阶段操纵方法节能30%以上;改进操纵方法的节能效果与坡道条件、线路限速和运行时分富余量有关,节能效果随线路限速的降低和运行时分的减少而增加。     

再生制动条件下的城轨列车节能驾驶综合模型

当供电区段内有列车进行电力再生制动时,所产生的再生电能会向牵引供电网反馈,若邻近无处于牵引状态的列车吸收此部分再生电能,则会造成牵引变电所两端的电压升高。由此提出通过检测牵引供电网第三轨电压并在牵引供电网网压升高时适当提高邻近列车运行速度,以充分利用再生电能,从而实现城轨列车的节能运行。基于此思路建立列车节能运行优化控制与牵引供电系统相配合的城轨列车节能驾驶综合模型。该模型由列车节能运行优化控制算法和牵引供电模型组成。前者为牵引供电模型提供列车运行动态信息;后者基于牵引供电系统特性生成列车运行控制最佳策略所需的数据,供列车节能运行优化控制算法使用。以北京地铁亦庄线为例,验证综合模型的可行性和有效性。结果表明:在该线4站3区间10个列车全部准点运行的情况下,采用综合模型后列车的运行能耗降低了7.18%。     

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。     

基于人工蜂群算法的高速列车运行节能优化研究

合理的列车操纵方式能在很大程度上降低列车运行过程中的能耗,为了有效降低高速列车运行能耗,从研究高速列车的操纵方式入手,首先建立列车牵引计算模型和列车运行能耗计算模型,其次通过对比人工蜂群算法(ABC算法)和粒子群算法(PSO算法)的优化性能证明ABC算法优于PSO算法,提出了在满足运行速度、运行时间以及运行区间等约束条件下,采用ABC算法与操纵工况序列相结合的方法来优化计算确定高速列车操纵工况关键转换点最优位置和速度。最后通过对选取线路的MATLAB仿真模拟,验算了ABC算法在降低列车运行能耗方面的有效性。研究表明,经过ABC算法优化后的结果均能满足优化操纵方式的基本操纵策略且达到了良好的优化效果,能较好地解决列车节能操纵优化问题。     

地铁线路区间纵断面节能设计优化模型

线路纵断面形式是影响地铁列车牵引能耗的重要因素之一。在给定线路平面设计方案和车站位置的前提下,考虑地铁设计规范要求和线路地理条件限制等现实约束,构建以上、下行列车总牵引能耗最小为目标的区间纵断面设计优化模型,并采用遗传算法求解区间坡度和坡长的最优组合序列。案例分析表明,与实际设计方案相比,采用本文模型得到的纵断面设计方案可节约5%左右的列车牵引能耗;当区间衔接的两车站高程相差较大时,采用先缓上坡后陡上坡(反方向先陡下坡后缓下坡)的单向坡设计形式较为节能;当车站高程相近时,采用先下坡后上坡的V型纵断面设计形式有利于牵引节能。     

城市轨道交通多车协作节能控制方法研究

本文设计了一种多车协作利用再生能量的节能方法,提出时隙-能量格的再生能利用模型,可分析同一供电分区内双向任意多车、多次牵引/制动的再生能利用。基于该模型,制定统一的调度控制一体化节能策略,通过选择列车站间运行曲线,调整站间运行时间、站停时间和发车间隔,寻找列车牵引总净能耗的全局最优值。本文利用北京亦庄线、昌平线的线路和列车参数,通过仿真对比现有调度控制一体化节能方法,验证本文所提方法的有效性。仿真结果表明,本文方法在不同站间距和发车间隔条件下,再生能利用率明显提升,牵引总净能耗均明显优于现有方法,有较强的实用性。     

基于2阶段优化的高速列车节能运行仿真研究

以高速列车牵引计算为基础,节能运行为目标,充分考虑实际运行线路条件,提出包含坡道运行优化和全线惰行优化的两阶段优化方法,分别构建定时约束下的列车节能模型。第1阶段,将线路坡道离散化,使用遗传算法搜索列车运行能耗最小时的速度组合序列,将模型求解转化为最优化问题,获得列车速度运行曲线;第2阶段,通过遗传算法在列车的中间运行阶段选择合理的惰行位置和惰行区间速度,再次优化列车速度曲线。以济南—泰安为站间实例进行仿真,经过2阶段优化后,CRH_3型高速列车节能效果达11.63%。     

基于粒子群优化算法的地铁列车节能运行研究

在建立地铁列车运行物理模型的基础上,采用粒子群优化算法搜寻列车区间运行的惰行点位置,优化列车区间运行时间及运行能耗。基于南京地铁2号线实际线路模型,利用粒子群优化算法求解定时节能策略中列车区间运行惰行点位置,计算区间运行时间、能耗及回馈能量。结果显示,区间运行时间增加5.5%,列车运行能耗相应降低18.73%。     

基于实数遗传算法的列车优化操纵曲线研究

列车优化操纵是列车节能控制的关键问题，以列车运行动力学方程和牵引计算理论为基础，结合列车运行过程中的要求，构建以能耗、时分误差、限速等为目标的列车节能控制模型，采用实数遗传算法，通过Visual Basic编程对此问题进行求解。在已知列车编组的条件下，以DF4型内燃机车牵引客车、空气制动和燃油量曲线为基础，得到给定运行时间、距离条件下的优化操纵曲线，从而对司机操纵给出指导性意见。