基于不同速度控制模式的列车驾驶策略优化研究

列车驾驶策略优化通过优化列车速度曲线降低列车牵引能耗,在列车准点运行的前提下降低铁路系统运营成本。为了探究连续控制型和离散控制型列车节能速度曲线的节能效果差异,对比优化2种速度控制模式的列车节能速度曲线,并给出了相应的结论。分析列车牵引计算模型和节能运行工况模型,建立列车区间运行多目标优化数学模型。分析列车运行时间与列车运行能耗的关系,将区间运行时间最短的列车区间最速曲线作为参考基准,同时给出列车区间最速曲线生成方法。分别提出2种速度控制模式的列车驾驶策略多目标优化方法及其对应的优化算法决策变量通用设置规则,再采用粒子群优化、模拟退火和模式搜索法优化列车速度曲线。基于实例进行验证,生成2种区间运行时间方案下CRH3C型动车组列车从岳阳东站到汨罗东站的列车区间最速曲线、连续控制型列车节能速度曲线和离散控制型列车节能速度曲线。此外,对比水平线路上的3种列车速度曲线。结果表明：延长列车区间运行时间可以有效降低列车区间运行能耗;含有下坡道的变坡度线路上,连续控制型列车节能速度曲线节能效果更优;水平线路上,离散控制型列车节能速度曲线节能效果更优;2种速度控制模式下,粒子群优化的节能效果优于模拟退...     

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。     

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。     

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。     

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％.     

基于改进DE的城轨列车节能速度曲线研究

采用改进交叉策略的差分进化（DE，Differential Evolution）算法，研究城轨列车节能优化的速度曲线生成。该算法以起点到目标停车点的距离和工况状态值作为个体基因，基于改进交叉策略，结合工况转换原则，对变异后的个体基因进行有效化处理。建立末速度、停车位置误差、运行时间和牵引能耗的评价模型，在满足安全运行和舒适度要求下生成最优列车自动运行（ATO，Automatic Train Operation）速度曲线。经数据仿真测试，牵引能耗为28.8 kw·h。生成的速度曲线，在准时到达的前提下，具有较好的节能效果，对城市轨道交通的列车节能优化运行研究具有一定的参考价值。     

基于离散微区间工况选择的列车节能运行优化方法

列车节能运行优化可降低列车的运行能耗，从而降低轨道交通运营成本，但对于坡度、坡长、限速等条件多变的线路，既有节能优化方法难以给出合理的工况组合方案，因此提出基于离散微区间工况选择的列车节能运行优化方法。首先，将列车运行区间离散为等距的微区间，建立节能运行优化模型；其次，通过考虑相邻2个迭代最优解之间差异的启发效应，对蚁群系统算法（ACS算法）进行改进，提出改进的蚁群系统算法（ACSd算法）；然后，采用ACSd算法在微区间中直接选择运行工况；最后，将节能和准时的要求同时纳入目标函数和算法的启发因子，并提出调节信息素浓度的时间补偿机制处理时间误差。以北京亦庄地铁线某个多坡段区间为例，将所提方法与既有能量分配法的优化结果进行对比，并对分别采用ACSd算法和ACS算法选择运行工况所获得的优化结果进行对比。结果表明：基于微区间工况选择的优化方法较能量分配方法降低能耗29.1%；采用ACSd算法进行列车节能运行优化较ACS算法降低能耗9.9%。     

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。