[发明专利]一种非高峰时段多列车运行节能优化方法

说明书

本发明公开了一种非高峰时段多列车运行节能优化方法。方法为：首先设置非高峰时段多列车运行的线路数据、列车数据、运营数据以及遗传算法的基本参数；其次构建非高峰时段多列车的运行能耗计算模型；然后以停站时间的压缩值为优化变量，以节能指标和准时指标为优化目标，以单向总运行时间和停站时间变化范围为约束条件，建立非高峰时段多列车优化模型；接着利用Pareto多目标遗传算法求解优化模型，得到一组Pareto非支配解集；最后通过提取全局最优解，求出优化后区间运行时间和各站停站时间，从而得出优化后的时刻表，完成非高峰时段多列车节能优化模型求解。本发明降低了非高峰时段多列车运行的能耗，提高了列车运行时间的准确性。

技术领域

本发明属于列车运行控制技术领域，特别是一种非高峰时段多列车运行节能优化方法。

背景技术

近年来，随着我国社会经济的快速发展和城市化进度的不断推进，城市地铁发展也相当迅速，由此带来的城市轨道交通能耗也越来越大。如何在满足列车准点运行的基础上，更加有效地提高能源利用率，降低运营成本，对我国的铁路事业发展有重大意义。

列车节能运行控制是一个典型的多目标多约束的优化控制问题，很难确立精确的数学模型来描述列车运行过程。传统的数学方法，如数值解析法、最优控制理论等，难以获取到模型的精确解，即使采用迭代方法也只能求得模型的近似解，且容易陷入局部最优。目前处理列车节能多目标多约束优化问题的方法，主要是通过多个优化目标加权，将多目标转化为单目标进行优化，然而这类方法在加权系数上需要依靠大量的经验积累，且容易造成局部优化，只能得到一组解，且优化速度慢。

发明内容

本发明的目的在于提出一种收敛速度快、准确性高的非高峰时段多列车运行节能优化方法。

实现该发明目的的技术解决方案为：一种非高峰时段多列车运行节能优化方法，包括以下步骤：

步骤1，设置列车运行基本数据及Pareto算法参数，包括非高峰多列车运行的线路数据、列车数据、运营数据和Pareto多目标遗传算法的基本参数；

步骤2，构建非高峰时段多列车能耗计算模型；

步骤3，以停站时间的压缩值为优化变量，以节能指标和准时指标为优化目标，以单向总运行时间和停站时间变化范围为约束条件，建立非高峰时段多列车优化模型；

步骤4，基于Pareto多目标遗传算法来求解非高峰时段多列车节能优化模型，得到一组非支配解集；

步骤5，提取最优解，从而得出优化后的时刻表，完成非高峰时段多列车节能优化模型的求解。

进一步地，步骤1中所述的线路数据，包括坡道起止公里标及对应坡度i、曲线段起止公里标及对应曲率C，限速段起止公里标及对应限速V_T；所述的列车数据，包括列车的编组方式、长度L、载荷等级AW、戴维斯方程系数(a,b,c)、最大加速度a_max、最大速度v_max、牵引特性曲线F(v)和制动特性曲线B(v)；所述的Pareto多目标遗传算法的基本参数，包括选择算子、交叉算子、变异算子、最大进化代数、种群大小和适应度函数。

进一步地，步骤2中所述的构建非高峰时段多列车能耗计算模型，具体如下：

步骤2.1、根据列车运行区段工况转折点，分区间进行列车的牵引能耗计算，根据列车前一个仿真步长运行至当前仿真步长的公里标S(t)，得到当前仿真步长内列车的坡度i、曲率C；

步骤2.2、根据前一个仿真步长列车的速度v(t)、能耗E(t)，计算出当前仿真步长内列车的牵引力F(v)、制动力B(v)和阻力参数f；