基于優(yōu)化粒子群算法的列車節(jié)能策略研究

【摘要】：隨著城市軌道交通中能耗問(wèn)題日益嚴(yán)重,降低軌道交通運(yùn)行能耗已成為城市可持續(xù)發(fā)展的追求目標(biāo)。如今,基于通信的列車控制(CBTC)系統(tǒng)已成為國(guó)內(nèi)外城市軌道交通列車控制系統(tǒng)的首選,列車通過(guò)ATO系統(tǒng)追蹤目標(biāo)速度曲線以完成自動(dòng)駕駛,在運(yùn)行準(zhǔn)點(diǎn)率、安全性及節(jié)能方面取得了良好的效果。因此,利用列車節(jié)能目標(biāo)速度曲線以指導(dǎo)列車運(yùn)行成為降低列車能耗的有效手段之一。在以往的研究中,大多將列車運(yùn)行控制與列車運(yùn)行計(jì)劃優(yōu)化看作兩個(gè)獨(dú)立的過(guò)程,但實(shí)際上列車的運(yùn)行控制方案是以計(jì)劃運(yùn)行時(shí)間為前提進(jìn)行優(yōu)化的,二者相互影響。因此,本文旨在研究將列車控制與運(yùn)行計(jì)劃相結(jié)合的列車節(jié)能雙層優(yōu)化方法。 由于現(xiàn)代列車自動(dòng)控制系統(tǒng)(如CBTC系統(tǒng))在列車運(yùn)行的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生與存儲(chǔ)大量行車信息,如線路條件(坡度、永久限速)、臨時(shí)限速和站間運(yùn)行時(shí)間等信息。這些線路因素又時(shí)刻影響著列車的駕駛策略,間接地影響列車的節(jié)能駕駛。因此,需采用一種可處理上述大量行車約束信息并能計(jì)算出優(yōu)化結(jié)果的算法,以得出在線路因素影響下的列車節(jié)能駕駛策略。進(jìn)化算法便是一種成熟且具有高魯棒性及廣泛適應(yīng)性的全局優(yōu)化算法,能夠有效解決傳統(tǒng)優(yōu)化算法因存在大量的約束數(shù)據(jù)而無(wú)法處理的復(fù)雜尋優(yōu)問(wèn)題。 本文采用優(yōu)化粒子群算法為核心算法,在粒子群算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),進(jìn)一步提升了算法的搜索速度與搜索能力,減少早熟現(xiàn)象的發(fā)生。同時(shí),提出列車在起伏坡道和時(shí)間約束下的兩階段雙層列車節(jié)能優(yōu)化方法,即在獲得最優(yōu)節(jié)能目標(biāo)速度曲線后對(duì)時(shí)刻表的運(yùn)行時(shí)間再進(jìn)一步優(yōu)化,即第一階段利用優(yōu)化粒子群算法全面搜索列車最優(yōu)節(jié)能駕駛曲線,在符合運(yùn)行時(shí)間的前提下獲得最優(yōu)運(yùn)行曲線。第二階段優(yōu)化為時(shí)刻表運(yùn)行時(shí)間優(yōu)化,充分利用第一階段所獲得的優(yōu)化結(jié)果信息,生成各區(qū)間的能耗-時(shí)間曲線,對(duì)列車運(yùn)行時(shí)間進(jìn)一步分配與優(yōu)化,進(jìn)而優(yōu)化列車時(shí)刻表。 本文選取北京亦莊線的線路數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化與仿真,通過(guò)對(duì)比可知所得結(jié)果較好,在最優(yōu)駕駛策略的基礎(chǔ)上,全局優(yōu)化方法可降低總體能耗的14.77%。因此,本文采用的全局優(yōu)化算法對(duì)實(shí)際線路中列車的節(jié)能運(yùn)行以及時(shí)刻表的制定與優(yōu)化具有較好的節(jié)能效果。 【關(guān)鍵詞】：CBTC 節(jié)能優(yōu)化 粒子群算法 列車駕駛策略 仿真
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U268.6;U284.48
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1. 引言11-20
• 1.1 研究背景與現(xiàn)狀11-17
• 1.1.1 CBTC列車運(yùn)行控制系統(tǒng)12-14
• 1.1.2 軌道交通現(xiàn)有節(jié)能方法14-15
• 1.1.3 列車運(yùn)行節(jié)能研究15-17
• 1.2 選題目的和意義17-18
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容和篇章結(jié)構(gòu)18-20
• 2. 列車節(jié)能優(yōu)化算法20-31
• 2.1 節(jié)能優(yōu)化算法綜述20-23
• 2.1.1 極大值原理20-21
• 2.1.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃21
• 2.1.3 啟發(fā)式算法21-22
• 2.1.4 優(yōu)化算法小結(jié)22-23
• 2.2 粒子群算法23-27
• 2.2.1 基本原理與特點(diǎn)24-25
• 2.2.2 算法基本步驟25-27
• 2.3 粒子群算法優(yōu)化27-30
• 2.3.1 粒子群早熟行為27-28
• 2.3.2 粒子群的參數(shù)優(yōu)化28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 3. 列車節(jié)能優(yōu)化建模31-43
• 3.1 列車動(dòng)力學(xué)模型31-35
• 3.2 列車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型35
• 3.3 粒子群算法及其優(yōu)化模型35-39
• 3.3.1 列車節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化模型35-37
• 3.3.2 列車運(yùn)行時(shí)間優(yōu)化模型37-39
• 3.4 能耗評(píng)估模型39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 4. 基于優(yōu)化粒子群的列車節(jié)能優(yōu)化43-54
• 4.1 整體仿真準(zhǔn)備流程43-44
• 4.2 優(yōu)化準(zhǔn)備階段設(shè)計(jì)44-48
• 4.3 列車的節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化48-50
• 4.4 列車的運(yùn)行時(shí)間優(yōu)化50-52
• 4.5 線路運(yùn)行仿真52-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 5. 列車節(jié)能優(yōu)化仿真與結(jié)果54-64
• 5.1 仿真案例154-58
• 5.2 仿真案例258-62
• 5.3 本章小結(jié)62-64
• 6. 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 總結(jié)64
• 6.2 展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 圖索引70-71
• 表索引71-72
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果72-74
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集7

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