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%。     

考虑人工驾驶的动车组列车节能运行优化

铁路运输中列车牵引能耗是主要的能源消耗.为有效减少列车牵引能耗,首先应用无制动保持速度的驾驶策略,考虑人工驾驶的特点和列车驾驶员实现驾驶命令时存在的不确定性,以列车运行时间和牵引能耗为目标,在满足一定的停站精度、线路条件等约束条件下,提出基于仿真的列车节能运行模型.然后应用模糊非支配排序遗传算法求解列车节能运行方案和最优能耗曲线.最后以广州东-东莞线路CRH1A型动车组为仿真实例,列车牵引能耗可降低7.8％,验证了模型的可行性和实用性.     

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。     

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。     

基于遗传算法的重载列车驾驶策略研究

针对重载列车在长大下坡道运行时需采取循环制动来保证列车安全运行的难点问题,通过分析重载列车动力学模型和操纵要求,研究了一种基于遗传算法的列车驾驶策略。首先,基于线路数据和列车编组数据,对重载列车运行过程进行了动力学模型的建立;然后以操纵要求建立约束集,设计了以工况(制动和制动缓解)转换点为编码对象的驾驶策略生成算法;最后选取朔黄铁路一段长大下坡道实际线路数据,仿真得到最优的工况转换序列,并生成列车驾驶曲线。分析仿真驾驶曲线与指导驾驶曲线速度的均方根误差以及速度误差的期望和方差,表明该方法是可行的。     

制动利用率对高速列车节能操纵策略的影响

基于高速列车最小能耗计算模型,利用庞特里亚金极大值原理分析出最大牵引、匀速、惰行与最大制动4种操纵策略的应用是高速列车节能运行的必要条件。在此基础上,研究制动利用率对节能操纵策略的影响,针对国内既有高速列车制动利用率较低的特点,确定既有高速列车节能操纵策略,并通过启发式算法离线求解得到各操纵策略转换点。验证了本文所利用牵引计算和能耗计算模型的正确性;在此基础上,以国内某高速线路和高速列车为例,对本文提出的既有高速列车节能操纵策略进行仿真验证,量化分析发现:当运行时间增加约2.1%,若制动利用率为0,最高可节约5.05%的能量,随着制动利用率的提高,能量节约率逐渐下降,当制动利用率接近1时,本文所提出的节能操纵策略已不再适用。     

基于KH算法的高速列车ATO控制策略优化研究

针对传统高速列车自动驾驶(ATO)控制策略优化时简化线路参数、列车牵引计算采用单质点模型等问题,将列车通过牵引供电分相区断电惰行纳入运行工况,建立动车组多质点模型。在满足列车运行图固定运行时间条件下,以能耗、准点性、停车准确性及舒适性为指标建立高速列车ATO控制策略优化模型。利用磷虾群(KH)算法对高速列车ATO控制策略进行优化。以兰新高速铁路某区间线路数据为例,仿真测试表明KH算法可以在较少的迭代次数下获得较粒子群算法更优的ATO控制策略,且列车过分相区断电惰行会对优化结果产生影响,验证了所提算法在优化高速列车ATO控制策略中的优越性及将列车过分相区断电惰行纳入运行工况的合理性。     

考虑再生制动能量利用的高速列车节能最优控制仿真研究

高速列车采用电空复合制动,具有综合制动的特性。为求解高速列车准点运行的节能最优控制问题,将电力再生制动工况和空气制动工况从综合制动特性中分离,建立适用于描述高速列车节能控制的运动学模型;将列车牵引传动系统效率和电力再生制动能量利用率引入能耗函数,并应用庞特利亚金极大值原理分析实现高速列车节能最优控制的必要条件,得到完整的高速列车节能最优控制工况集,推导牵引恒速、电力再生制动恒速和综合制动恒速这3种恒速控制工况下最优保持速度与电力再生制动能量利用率、牵引传动系统效率之间的定量关系,从而提出能够满足高速列车准点运行的节能优化控制算法。通过案例仿真,验证了算法的正确性。     

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。     

基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法研究

针对城市轨道交通运输中列车牵引耗能大的问题,将优化列车推荐速度曲线和改进ATO驾驶策略相结合,提出一种基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法.首先建立列车推荐速度曲线优化模型,其次结合司机驾驶经验提出基于蚁群算法的列车推荐速度曲线优化计算方法,然后设计节能巡航驾驶策略对ATO原有驾驶策略进行改进.最后以北京地铁亦庄线实...     

基于司机驾驶风格的混合动力有轨电车能量管理策略

以锂离子电池、超级电容为混合动力的有轨电车，其能量管理策略难以适应不同类型司机的驾驶风格。为进一步提高有轨电车的系统能量效率，提出了基于司机驾驶风格的混合动力有轨电车能量管理策略，并构建了混合动力有轨电车功率损耗模型。将司机的驾驶风格分为激进型、标准型和迟钝型三类，利用模糊逻辑算法对三类司机驾驶风格进行识别，引入基于司机驾驶风格的牵引/制动补偿因子，以对有轨电车的牵引/制动功率进行补偿，得到最优的功率分配。最后对基于司机驾驶风格的能量管理策略进行仿真分析，评估其节能效果。仿真结果表明：相较于常规的逻辑门限控制能量管理策略，基于司机驾驶风格的能量管理策略可使系统能量损耗降低4.81%。     

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。     

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%。     

高速列车牵引性能优化分析

为提高高速列车的牵引性能,在分析京津城际客运铁路上运行的CRH3型列车牵引性能的基础上,在牵引阻力不变的工况下,提出增加额定电压和增加额定电流两种功率提升方案。从转矩裕量、逆变器容量和电机损耗三个方面对两种方案进行对比分析,确定增加额定电流为首选方案。在该方案的基础上,进一步分析如何选择合理的附加恒转矩工作区,使系统不仅满足功率提升以及列车速度在0~200 km/h范围内平均加速度的设定需求,同时实现附加损耗最小化。优化结果验证了方案的正确性。     

基于列车运行图的高速铁路动态牵引负荷建模方法

在分析动车组运行中的受力、基本运行工况和牵引控制策略的基础上,考虑功率因数在动车组牵引、惰行和制动3种运行工况下的动态特性和谐波间交互影响,建立由动态有功功率计算模型、动态无功功率计算模型和谐波耦合诺顿等效计算模型组成的单列动车组动态负荷计算模型,再结合列车运行图、线路资料中可提供的信息,给出整条高速铁路的动态牵引负荷建模方法。采用该计算方法对某高速铁路牵引供电系统的动态电能质量以及系统负荷进行评估,并校核了牵引变压器的容量。结果表明:与采用固定功率因数和非耦合谐波诺顿等效模型相比,该计算方法具有更高的精度,可为高速铁路牵引供电系统的动态电能质量评估提供准确的动车组数量、动车组位置、视在功率、谐波输出含量等实时负荷信息,可准确评估整条高速铁路有功功率、无功功率的分布以及不同供电方式下牵引变压器容量的利用情况,为制定分布式无功补偿方案、再生制动能量利用方案提供科学依据。     

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。     

面向节能的高速列车追踪控制方案研究

提出一种基于改进人工蜂群算法的高速列车节能优化方法.通过对高速列车进行受力分析,以牵引计算理论中的运动学方程为支撑,结合列车属性和线路条件建立以列车运行能耗最小的数学模型.决策变量为列车工况以及相对应的工况改变点.针对模型设计基于交叉操作的全局人工蜂群算法,并设计了简单遗传算法作为比较.在此基础上,以前车对后车的限速作为约束,在移动闭塞模式下建立了追踪列车模型.在单列车求解的基础上设计了一种求解追踪列车工况的迭代算法.最后以设计的算例对本文模型及算法进行验证,结果表明所设计模型和算法能够在满足列车安全、准时、到站的条件下实现列车节能优化.     

一种考虑能量管理的混合动力列车节能运行综合优化方法

研究一种采用接触网与车载电池的双源混合动力动车组列车,提出了一种运行控制策略与能量管理的综合优化方法。以全局等效能耗最小为目标,首先描述了混合动力列车功率流模型,列车运动学模型和车载电池模型,构建了速度曲线和能量管理综合优化模型。针对列车运行过程具有空间分段、状态量连续、约束有差异的特点,将综合优化模型转化为多阶段混合动力列车运行策略与能量管理综合优化模型,引入自适应伪谱法进行求解。最后通过一段混合供电制式线路进行仿真验证,结果表明,此算法能够根据列车运行需求和约束限制计算出列车优化速度曲线、车载电池充放电时机与电流大小,实现2种供电制式的混合运行,提高整车的电能利用效率,从而达到节能的目的。