[发明专利]一种基于Pareto多目标遗传算法的列车定时节能运行方法

摘要

本发明提出一种基于Pareto多目标遗传算法的列车定时节能运行方法。通过设置列车运行的线路数据和列车参数，建立列车运行能耗计算模型，以列车牵引能耗和区间旅行时间为优化目标，建立列车运行的定时节能优化模型，并利用Pareto多目标遗传算法求解优化模型，得到一组列车运行策略的非支配解集，根据设定的列车区间旅行时间，选择准时且最节能的列车运行策略，并得到相应的速度曲线和能耗曲线。本发明有效地提高列车定时节能优化的精度，优化速度快，并具有最优解搜索范围广的优点，降低了列车能耗，并提高了列车运行的准时性。

主权项

一种基于Pareto多目标遗传算法的列车定时节能运行方法，其特征在于，步骤1：设置列车运行的线路数据、列车参数以及Pareto多目标遗传算法基本参数；步骤2：以列车牵引能耗和区间旅行时间为优化目标，建立列车运行的定时节能优化模型，并利用Pareto多目标遗传算法求解该列车运行的定时节能优化模型，得到一组列车运行策略的非支配解集；列车运行的定时节能优化模型为：minE=∫S0Sp(F-B)dsminΔT=T-Tr]]>式中，E为列车能耗值，F为牵引力，B为制动力，s为列车当前运行的公里标，S0、Sp分别为列车起止点公里标，T为实际运行时间，Tr为约定运行时间，ΔT运行时间误差，t当前运行时间，f为阻力，ΔS为实际停车位置与预定停车位置的距离差值的最大值，v(S0)为列车在起点公里标的速度，v(Sp)为列车在止点公里标的速度，a为加速度，amax为最大加速度，v为速度，vmax为最大速度；步骤3：根据设定的列车区间旅行时间，在Pareto前沿的非支配解集中选择最优工况转折点矩阵，并提取该工况转折点矩阵对应的速度、时间、能耗、位移数据，绘制定时节能速度优化曲线和能耗曲线，完成对列车定时节能运行的优化。