[发明专利]一种针对风速报警解除前的高速铁路运行状态调度方法

摘要

本发明公开了一种针对风速报警解除前的高速铁路运行状态调度方法，包括基于深度学习的风速特征预测及依靠混合整数规划的决策方法。本发明通过对铁道周围分布的风速监测仪器获取的历史风速进行分析，训练基于长短时记忆神经网络的深度学习模型，实现对短时未来的风速均值及方差情况的预测；之后，基于预测值及高铁风速限行规章制度，本发明对已有的风速报警是否存在取消或降级的可能进行估计，根据估计结果判断对新调度决策计算的启动与否。本发明可以在大风干扰即将结束后提前进行列车速度调整的计算，相对于扰动真正停止后再进行规划的方法，缩短了一定的响应时间。

主权项

1.一种针对风速报警解除前的高速铁路运行状态调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：通过高铁系统现有的环境监测系统，采集各监测点处风速数据，储存长时期历史数据作为训练集，数据粒度为秒级；步骤2：对于监测点，其采集的前一天历史数据，以长度为3610s的时间窗口，每次10s的滑动速度，对数据进行分段，每段数据中前3600s的风速数据作为输入值，后10s风速数据的均值及方差作为输出值，将此合起来作为训练集输入到神经网络模型中对模型参数进行训练；步骤3：通过步骤2训练好的模型对各监测点实时采集的风速数据进行处理，每10s输出对下10s风速的均值及方差的预测值；步骤4：使用步骤3中产生的风速的均值及方差拟合正态分布函数，据此依照高铁风速报警的要求(譬如风速在20m/s到25m/s时限速200km/h，风速在25m/s到30m/s时限速120km/h)，得出下10s限速情况降级或取消的概率；步骤5：对于步骤4得出的最大概率的限速情况，若其概率值大于95％，则立即启动高铁混合整数规划模型的计算，生成一组调节当前全线路各列车恢复到原有运行图的速度调节方案；步骤6：10s后，若确实产生步骤4中预测的报警降级或取消状态，则执行步骤5的计算结果对列车运行进行恢复。