基于迭代诱导遗传算法的列车自适应节能策略研究

针对既有列车节能策略未合理考虑复杂操纵特性约束和动态牵引系统效率问题,文章基于牵引系统效率特性和轮周机械功构建列车运行能耗精细计算模型,提出基于迭代诱导遗传算法的自适应节能策略,设计考虑牵引系统效率的能耗目标函数,并在操纵特性约束下求解目标函数,实现最优节能规划。首先,根据列车线路坡道将优化目标设计为若干个子区间,将子区间的线路特征信息转化为状态约束和控制约束,提高了节能目标对线路信息变化下操纵特性的自适应性;然后,为克服传统遗传算法由于离散独立难以解决连续子区间优化问题的特点,设计迭代诱导遗传算法,在迭代诱导遗传算法中对节能目标函数计算Pareto最优解集;最后,使用MATLAB软件对算法进行仿真验证。不同线路信息的仿真结果表明,基于迭代诱导遗传算法的自适应节能策略在保证运行时间的条件下具有良好的节能性能,相比于恒速和恒力运行,节能指标提高3%~13%。