[发明专利]城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法

说明书

本发明公开了一种城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法，包括如下步骤：S1.计算列车站间能耗；S2.采用二分搜索策略，得到列车各站间在时间区间[T_j^min,T_j^max]上对应的最小能耗S3.获取列车运行完线路全程所需的总运行时间T，计算出剩余走行时间T_S；S4.从剩余走行时间T_S中，取出时间步长Δt，比较列车在相同时间步长Δt不同站间的节能效果，对剩余走行时间T_S进行分配；S5.重复步骤S4，直到剩余走行时间T_S分配完毕。本发明的城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法，不仅能依据线路限速条件自适应地选择合适的节能工况，而且运算速度快，可用于列车实时在线控制。

技术领域

本发明涉及一种节能优化方法，尤其涉及一种城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法。

背景技术

城市轨道交通具有运量大、作业繁重和运行环境复杂等特点，其总能耗巨大，且列车牵引能耗约占50％。降低列车牵引能耗是减少城市轨道交通系统耗能的重要手段，具有重要的现实意义。轨道交通节能策略有3种：线路规划设计节能、驾驶策略节能优化和运行图节能优化。线路规划设计节能对已建成的轨道线路无法实施，目前的研究热点是驾驶策略节能优化和运行图节能优化。驾驶策略节能优化是一个列车运行过程节能优化问题，主要是在定时条件下如何选取最优的速度-位移曲线使牵引能耗最低，而运行图节能优化则是利用多车之问协同关系结合再生制动策略提高能量再生利用率以达到线路节能目标，对于列车具体运行状态考虑较少。驾驶策略节能优化是运行图节能优化的基础，是当前的一个重要研究热点问题。

在城市轨道交通中影响列车运行过程的因素众多且关系复杂，致使牵引节能优化模型及其精确求解算法是一项十分困难的工作，难以实现。因此，利用智能优化算法来设计列车的节能优化算法是一种可取的策略，主要有遗传算法、多目标粒子群优化算法、神经网络、蚁群算法、动态规划算法、模拟退火算法等。但这些数学方法主要是从区间或线路出发对列车控制模型进行了简化，特别是对列车站间运行工况序列假定为牵引→惰行→制动或牵引→巡航→惰行→制动，而不能依据线路限速条件自适应地选择合适的节能工况，而且现有的列车节能操纵控制算法计算量大，难以实现在线修正控制指令，且易陷入局部最优，其优化结果可应用性、指导性较差。

因此，为解决以上问题，需要一种城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法，不仅能依据线路限速条件自适应地选择合适的节能工况，而且运算速度快，可用于列车实时在线控制。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法，不仅能依据线路限速条件自适应地选择合适的节能工况，而且运算速度快，可用于列车实时在线控制。

本发明的城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1.对列车运行工况进行分析，构建列车站间运行的能耗计算模型，根据能耗计算模型计算出列车站间的能耗；

S2.获取列车在每一相邻站点间的最小走行时间T_j^min，并设定时间步长△t，将最小走行时间T_j^min设置为起始时间，以时间步长△t变化至当前相邻站点的最大走行时间T_j^max，采用二分搜索策略，得到列车各站间在时间区间[T_j^min,T_j^max]上对应的最小能耗

其中，j为列车线路上第j个站间，其中，j＝1，2，…，N；

S3.获取列车运行完线路全程所需的总运行时间T，计算出剩余走行时间T_S:

其中，m为列车运行线路上的站间个数；为列车第j个站间的最小走行时间；