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％.     

城市轨道交通追踪列车定时节能操纵优化

研究在给定站间运行时分前提下的城市轨道交通追踪列车节能操纵优化模型,模型以两列车在两站间运行的总能耗最小为目标,通过同时优化前行列车和追踪列车的操纵策略以提高再生制动能的利用。在一定的制动停车距离、线路平纵断面和限速条件下,将站间区间划分为若干个子区间,建立两列车在各个子区间的运行工况序列选择模型,通过遗传算法优化两列车在每个子区间的牵引力使用系数、末速度和运行时间,提高列车牵引时对再生制动能的利用率。算例表明,在给定的站间区间上,本文模型在保证正点前提下比单列车定时节能算法的能耗降低5.8%。当区间存在陡下坡时,两列车在途中运行过程中比在进出站过程中协同利用再生制动能效果更显著。     

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%。     

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%。     

城轨区间运行时分-最优能耗值函数的B样条拟合方法

由于城轨日常行车对区间运行时分的多样性需求,不同运行时分下区间列车运行策略的优化求解极为困难.通过丰富的实际列车运行数据拟合,获取运行时分?最优能耗间的函数关系.将区间内每一列车运行策略对应的运行时分和能耗值作为数据点,根据数据特点构建劣点判别规则从原始数据中剔除能耗值较高的不合理数据,筛选得到最优拟合数据点集.提出基于遗传算法的B样条拟合方法,结合遗传算法寻求B样条曲线的最优参数向量和控制顶点数,拟合得到运行时分-最优能耗值函数曲线.通过某城市地铁区间的实际列车运行数据进行验证,证明本文提出的拟合方法精度高、速度快,绘制出的运行时分-最优能耗值函数曲线能够为城轨列车运行组织提供依据.     

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%。     

基于再生制动的地铁列车开行策略研究

当今节能减排、低碳发展已成为地铁交通网络化综合化发展的重中之重。着眼于再生制动技术在多列车节能运行过程中日益突出的效用,将如何提高多列车运行的再生制动能量利用率作为研究重点,利用地铁列车发车间隔与停站时间的可控性,提出一种基于再生制动的地铁多列车节能运行策略模型,并给出一种有效求解此类问题的算法以及设计出一种解析解方程可快速求解此类问题。最后以北京地铁线路亦庄线为例,验证优化模型的可靠性与算法的高效性。结果表明:在保证该线14站13区间列车准点运行的情况下,采用多列车节能运行策略优化模型后,列车平均再生制动能量利用率提高0.15左右,运行总能耗降低5.01%。将本文的研究成果应用于平峰期间多列车节能运行上具有一定的指导意义。     

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。     

基于改进差分算法的高速列车运行调整研究

为了压缩高速铁路列车运行的总晚点时间、编制高质量的列车运行调整计划,建立高速铁路列车运行调整模型,运用矩阵描述高速列车运行调整中的相关概念,以列车到发线数量、列车追踪时间间隔、列车停站时分等作为高速列车运行调整的约束,以列车在各站的到达的总晚点时间最少为优化目标,构建高速铁路列车运行调整模型。在分析基本差分算法差分策略的基础上,提出基于三角差分策略的高速铁路运行调整差分算法,给出详细的计算步骤。以京广高速铁路实际列车运行数据进行计算,验证了模型的有效性和算法的高效性、精确性。本文提出的基于新的改进的差分策略的高速铁路列车运行调整方法是合理可行的。     

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%。     

城市轨道交通列车区间节能运行优化方法

提出了城市轨道交通列车区间运行的节能驾驶策略,分析了能耗节约量与区间运行时分增加量的关系。通过解析方程,分析了列车区间运行的节能效果。通过实例验证了惰行进站策略的节能效果优于降速行驶策略。利用动态规划的方法,在城市轨道交通服务水平的约束下,求解了全线路能耗节约量与列车旅行时间的关系,便于运营管理部门制定更节能的列车运行计划。     

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。     

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.     

天津集中台列车运行阶段计划自动调整

针对列车调度指挥系统在开通天津集中台的过程中，出现的列车运行阶段计划调整方案不能满足调度指挥要求的问题，研究天津集中台列车运行阶段计划自动调整方案。天津集中台管辖车站多，车站间环状相连，连接方向多，列车走行径路有300多条。为此，建立以列车优先级别、列车追踪间隔时间、列车区间运行时分、列车起停车附加时分、车站股道接车能力、旅客列车最早发车时间和列车固定停站时间为约束条件，以列车加权晚点总时间最小为目标函数的调整模型。采用动态规化算法进行求解，设计相应的算法步骤，并以天津集中台天津（临时）至下直通场间的车站为例进行验证。计算结果表明：采用上述模型和求解算法进行列车阶段计划调整，能够快速给出列车运行阶段计划的调整方案。该方法在天津集中台已经得到了应用。     

基于蚁群算法的城市轨道交通列车节能运行优化模型仿真分析

对城市轨道交通列车的开行模式、牵引控制特性、驾驶策略优化算法等进行了综合分析，基于蚁群算法建立了优化求解模型匹配的列车最优运行速度曲线，采用OPENTRACK软件对优化结果进行了仿真分析，验证了列车节能运行策略的可行性及算法优化的有效性。     

高速铁路列车运行调整的模型及其策略优化方法

在分析高速铁路列车运行调整决策特点的基础上,针对高速铁路列车运行调整的传统优化模型在求解效率方面存在的问题,以相邻且存在冲突列车所在的位置为状态,行车调度员可采取的调整措施为行动,列车加权总晚点时间为调度员采取行动所获得的报酬,构建高速铁路列车运行调整的马氏决策过程模型;分析高速铁路列车运行调整决策过程最优策略的结构,给出采取列车顺晚开行和越行调整等行动的最优策略条件,基于列车的越行矩阵、到开时刻矩阵、最小停站时间矩阵和区间标准运行时间矩阵的定义,采用极大加代数和矩阵推算列车到发时刻,并据此设计模型求解的策略优化方法。结合某高速铁路区段的实例计算结果表明:给出的模型和策略优化方法能取得较人工调整方法更好的优化效果,较数学模型优化方法可提高求解效率,从而验证了高速铁路列车运行调整的马氏决策过程模型和策略优化方法的有效性。     

基于目标速度追踪的城轨列车 节能优化算法

为了实现城市轨道交通的节能运行,提出基于目标速度追踪的城轨列车节能优化算法。首先构建列车均 质棒动力学模型和节能优化目标函数,利用极大值原理推导出列车节能运行工况。然后重点分析列车运行时间和 运行方式对能耗的影响。在对典型方案仿真分析的基础上,提出通过陡坡时的基于等效平均速度法的运行策略, 以及目标速度改变时合理利用惰行的运行策略。最后通过目标速度追踪的方法得到速度曲线,实现城轨列车的节 能运行。利用上海地铁 3 号线的数据对本文提出的算法进行验证,结果表明相较实际运行情况,本文提出的算法 可以降低 25.39%的运行能耗,同时求解得到的速度曲线更加平缓,更适合城市轨道交通的实际运行情况。     

基于极大值原理的电动车组节能操纵

为了研究电动车组列车的节能操纵策略,以列车牵引能耗最小为优化目标,基于极大值原理推导出列车节能运行的最优工况集。考虑线路限速,通过分析伴随变量的变化规律,得到最优工况的切换原则,并在此基础上设计求解列车节能操纵工况序列的数值算法。仿真算例验证了该算法的有效性以及将其用于在线计算电动车组列车节能速度模式曲线的可行性。