[发明专利]基于停站方案节能的高速铁路列车运行图的调整方法有效
申请号: | 201910995177.2 | 申请日: | 2019-10-18 |
公开(公告)号: | CN110782079B | 公开(公告)日: | 2022-07-05 |
发明(设计)人: | 陈钉均;李俊捷;李斯涵;张杰;吕苗苗;潘金山;李雪婷;倪少权;吕红霞;郭秀云;陈韬;王兵;廖常宇;谢春 | 申请(专利权)人: | 西南交通大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/30 |
代理公司: | 北京集智东方知识产权代理有限公司 11578 | 代理人: | 陈亚斌;关兆辉 |
地址: | 610031 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 方案 节能 高速铁路 列车 运行 调整 方法 | ||
1.基于停站方案节能的高速铁路列车运行图的调整方法,其特征在于,包括如下步骤:
分析节假日和非节假日的旅客出行情况,根据各车站日均发送的旅客量,确定各车站停站率;
根据牵引计算软件,计算各中间站高速铁路列车停站增加的能耗值;
在满足高速铁路列车的安全间隔和停站时间的约束下,建立总旅行时间最短和节能的双目标模型;
采用模糊数学规划法,对双目标模型进行求解;
根据能耗值与停站方案的关系,给出基于节能的停站方案调整建议;
其中,确定各车站停站率:车站停站率根据各车站的客流量计算确定;停站方案的设置,满足最小停站率,因此,基于满足客流需求的基础上,确定最小车站停站率,最小车站停站率γs的计算公式如(1-1)所示:
式中,表示s站的旅客到发的日均人数,k表示列车的客流密度,W表示开行的总列车数;确定最小车站停站率后,各车站的停站次数大于或等于最小停站率,车站停站率βs的计算公式如(1-2)所示:
式中,xi,s表示i列车在s站是否停站,若停站则为1,否则为0;
在建立双目标模型中,目标函数包括:
以高速铁路列车总旅行时间最短为目标,建立模型如式(2-1)所示:
式(2-1)中,J的含义为:列车集合J={j|j=1,2,…,p},
以高速铁路列车停站增加的能耗值最小为目标,建立模型如式(2-2)所示:
式(2-2)中,xj,s的含义为:0-1变量,表示列车j在s站是否停站,停站为1,否则为0;es的含义为:列车在车站s停站增加的能耗;S的含义为:车站集合S={s|s=1,2,…,q},
约束条件包括区间运行时间约束、停站时间约束、到发间隔约束、始发终到站停站约束、越行约束、合理始发终到约束和停站率约束;
①区间运行时间约束:高速铁路列车在区间运行时间包括纯运行时间和起停附加时间,具体如(2-3)所示:
式(2-3)中,ts,s+1的含义为:列车在n区间的运行时分;ts的含义为:列车起车附加时分;tb的含义为:列车停车附加时分;
②停站时间约束:高速铁路列车停站时间包括旅客上下时间和机务换乘时间,具体如(2-4)所示:
式(2-4)中,tmin的含义为:列车最小停站时间;tmax的含义为:列车最大停站时间;
③到发间隔约束:高速铁路列车的到发间隔需满足安全间隔要求,若列车j、j+1均通过s站或在s站停站,则满足到发最小间隔时间标准,具体如(2-5)所示:
式(2-5)中,I表示列车追踪间隔时间;
若列车j在s站停车,列车j+1通过s站,则满足的最小间隔时间标准,具体如(2-6)所示:
式(2-6)中,Id的含义为:列车通发间隔时间;Ia的含义为:列车到通间隔时间;
④始发终到站停站约束:由于始发终到站停站服务是固有服务,在始发终到站,列车进行停站作业,具体如(2-7)所示:
式(2-7)中,xj,s的含义为:0-1变量,表示列车j在s站是否停站,停站为1,否则为0;
⑤越行约束:高速铁路列车越行在车站进行,具体如(2-8)所示:
⑥合理始发终到约束:时刻表满足合理始发终到站时间范围,时刻表中的首班车在始发站的出发时刻不早于最早合理出发时刻,时刻表中的末班车在终到站的到达时刻不晚于最晚合理终到时刻,具体如(2-9)所示:
式(2-9)中,Td的含义为:首班车在始发站的最早合理出发时刻;Ta的含义为:末班车在终到站的最晚合理到达时刻;
⑦停站率约束:停站率包括高速铁路列车停站率和车站停站率,其中,高速铁路列车停站率:列车j在s站的停站次数与总车站数之间的比值如(2-10)所示:
基于高速铁路列车停站率不变,设置每列车的停站次数与既有时刻表中的次数一致,即如(2-11)所示:
在既有的时刻表中,M表示j列车停站次数,N为j列车运行径路上车站总数;
车站停站率:列车j在s站的停站次数与总列车数之比如(2-12)所示:
根据客流需求,得最小车站停站率γs;为基于客流需求,设置各车站停站率大于或等于最小车站停站率,即如(2-13)所示:
βs≥γs 式(2-13);
在对双目标模型进行求解中:
Ⅰ.求解单目标线性规划的目标函数T和E,构造模糊正理想的解决方法;其中,z是所求最佳折中解;对于目标函数T,是满足式(2-3)~(2-13)约束条件下可行的最优解,T1、T2分别是解集的下界和上界;对于目标函数E,是满足式(2-10)~(2-13)约束条件下可行的最优解,E1、E2分别是解集的下界和上界;
Ⅱ.令目标函数T和E的隶属度函数分别为μ1(z)和μ2(z),则有如下(3-1)和(3-2)所示:
Ⅲ.将多目标线性规划转化为单目标线性规划,则有如下(3-3)和(3-4)所示:
式中,F为单目标线性规划目标函数;ζ为最优满意度;ε为充分小正数,其中,取ε=1.0×10-7。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南交通大学,未经西南交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910995177.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理