城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法技术方案

本发明专利技术提供了一种城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法。该方法包括：该方法包括：基于城市轨道交通系统构成，构建城市轨道交通能耗系统多层网络模型；计算节点的拓扑属性和数据属性作为输入量，其中拓扑属性包括节点的度、介数和聚类系数，数据属性包括节点的能耗和节点强度；利用OWA算子对节点的拓扑属性和数据属性进行融合，得到城市轨道交通系统中节点的权重；基于涌现理论，利用Choquet积分结合节点的权重对城轨系统能效涌现状态，即能效表征参数进行计算；基于城轨系统能效表征参数，对城轨运营系统能效进行调控。对于结构复杂的城市轨道交通系统，该方法能够实现对城轨系统能效进行计算，并结合计算出的能效实现城轨运营系统能效的合理调控。

Energy consumption calculation and scheduling method for urban rail transit system

The invention provides a method for calculating and scheduling energy consumption in urban rail transit system. The method includes: building a multi-layer network model of urban rail transit energy consumption system based on the composition of urban rail transit system; calculating the topological attributes and data attributes of nodes as input variables, which include the degree, interval and clustering coefficient of nodes, and data attributes including node energy consumption and nodes. Strength; use OWA operator to fuse topological attributes and data attributes of nodes, get the weight of nodes in urban rail transit system; based on emergence theory, use Choquet integral and node weight to calculate the emergence state of urban rail system energy efficiency, that is, energy efficiency characterization parameters; based on urban rail system energy efficiency characterization parameters To control the energy efficiency of the urban rail transit operation system. For the urban rail transit system with complex structure, this method can calculate the energy efficiency of the urban rail transit system, and realize the reasonable regulation of the energy efficiency of the urban rail transit operation system combined with the calculated energy efficiency.

【技术实现步骤摘要】
城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法
本专利技术涉及轨道交通能耗计算
，尤其涉及一种城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法。
技术介绍
随着城市轨道交通的发展，城市轨道交通系统巨大的能耗问题也得到了广泛的关注。在已有城市轨道交通系统能效的研究中，尚未有学者利用网络模型从系统的角度去研究城市轨道交通能效，为系统整体能效的提高提供策略与依据。网络科学是一门专门研究自然和社会中复杂系统的定性和定量规律的新兴交叉科学，现已应用于各种科学和工程领域。经过长时间的发展，网络科学已经形成了系统的学科架构和理论体系。近年来复杂网络模型的研究焦点逐渐从单个网络转向多层网络。多层网络模型作为单层网络模型的发展，可以对单层网络无法刻画的包含有异质节点与异质边的网络进行建模分析，因此，多层网络模型作为网络科学的一个比较新的研究分支，也开始被学者关注和应用，用多层网络模型对城市轨道交通系统能效进行建模具有非常重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法，以解决现有技术的缺点。一种城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法，包括：步骤一、根据城市轨道交通系统的构成关系，结合能耗数据，构建城市轨道交通系统的能耗网络模型；步骤二、通过分析城市轨道交通系统的运营能耗数据，结合构建的城市轨道交通系统的能效网络模型，计算城市轨道交通系统中节点的拓扑属性和数据属性；步骤三、利用OWA算子对节点的拓扑属性和数据属性进行融合，得到城市轨道交通系统中节点的重要度；步骤四、基于涌现理论，利用Choquet积分结合节点的重要度对城市轨道交通系统的能效表征参数进行计算；步骤五、基于城市轨道交通系统的能效表征参数，对城市轨道交通系统的能效进行调控。进一步地，所述的根据城市轨道交通系统的构成关系，结合能耗数据，构建城市轨道交通系统的能耗网络模型，包括：1.1、构建城市轨道交通系统的能耗网络模型中的层，该层指的是具有同一结构等级或功能等级的子系统及其之间相互作用关系的集合，按照由上层至下层的划分原则对城市轨道交通系统中的所有层进行划分，L为城市轨道交通系统的能耗网络模型中层的集合；1.2、将城市轨道交通系统中的由一定量的零件以特定关系组成的具有相对独立功能且耗能的子系统抽象为节点，V为城市轨道交通系统的能耗网络模型中节点的集合；1.3、将城市轨道交通系统中的子系统与子系统能耗之间存在的相互作用关系抽象为连接边，将子系统与子系统能耗数据之间的皮尔森系数作为边的权重，E为城市轨道交通系统能耗网络模型中边的集合，边的权重w的计算公式为：式中：n——样本量；ai,bi——分别为两个变量的统计值。进一步地，所述的通过分析城市轨道交通系统的运营能耗数据，结合构建的城市轨道交通系统的能效网络模型，计算城市轨道交通系统中节点的拓扑属性和数据属性，包括：2.1、拓扑属性中节点i的度的中心性的计算公式为：式中：——节点vLi,j的度的中心性；——与节点vLi,j直接相连的边的数量；|V|——节点集合V中节点的数量；2.2、拓扑属性中节点i的介数的计算公式为：式中：——任意节点对间通过节点的最短路径数；JS——节点对间所有最短路径数的总和；2.3、拓扑属性中节点i的聚类系数的计算公式为：式中：——节点与其邻居节点间存在的边数；——节点其邻居节点间总的可能存在的边数；2.4、数据属性中节点i的能耗由能耗数据获得；2.5、数据属性中节点i的节点强度的计算公式为：式中：——以节点为起点或终点的边的权重。进一步地，所述的利用OWA算子对节点的拓扑属性和数据属性进行融合，得到城市轨道交通系统中节点的重要度，包括：3.1、将调研与计算得到的各节点的属性数据进行集合，构建节点评估属性矩阵；3.2、按照属性数据规范化公式对节点评估属性矩阵中的属性数据进行规范；3.3、按照规范化后的节点的属性数据值的大小对属性数据进行排序；3.4、利用OWA算子对节点的属性数据值进行集结，得到各个节点的重要度值。进一步地，所述的按照属性数据规范化公式对节点评估属性矩阵中的属性数据进行规范，包括：设置节点评估属性矩阵中的属性数据的属性类型包括效益型、成本型、固定型、偏离型、区间型和偏离区间型，其中效益型属性是指属性数据值越大则越好；成本型属性是指属性数据值越小则越好；固定型属性是指属性数据值越接近某个固定值αj则越好；偏离型属性是指属性数据值越偏离某个固定值βj则越好；区间型属性是指属性数据值越接近固定区间则越好；偏离区间型属性是指属性数据值越偏离固定区间则越好；按如下方法对属性数据进行规范化处理：若属性值为效益型，则令式中：maxaj——第j列属性数据中最大的属性值；若属性值为成本型，则令式中：minaj——第j列属性数据中最小的属性值；若属性值为固定型，则令若属性值为偏离型，则令若属性值为区间型，则令若属性值为偏离区间型，则令进一步地，所述的利用OWA算子对节点的属性数据值进行集结，得到各个节点的重要度值，包括：利用OWA算子对节点的属性数据值进行集结，得到各个节点的重要度值重要度值的计算公式如下：其中，brij为将节点规范化后的属性按照属性值由大到小的顺序进行排序的排序结果，brij中的i指的是第几个节点,j指的是第几个属性，m指的是用于集结的属性数据的总数，γ是OWA算子的加权向量，使用最小方差法对OWA算子的加权向量进行确定，γ的计算公式如下所示：其中Disp(γ)表示属性被同等使用的程度，orness(γ)表示所做融合操作与or操作的相似程度。进一步地，所述的基于涌现理论，利用Choquet积分结合节点的重要度对城市轨道交通系统的能效表征参数进行计算，包括：将计算得到的节点的重要度值进行归一化处理，将节点的重要度值归一化后的结果作为节点的Shapley值，Shapley值的区间为0-1；通过建立以Marchal熵为目标函数的最优化模型，计算各节点集的模糊测度，所述以Marchal熵为目标函数的最优化模型如下：式中|S|为属性集S的势；利用Choquet积分对节点的能效涌现状态进行计算，Choquet积分的定义为：设gλ为定义在P(X)上的λ模糊测度，f是定义在X上的非负实值可测函数，则f关于gλ的离散Choquet积分(c)∫fdgλ定义如下式所示：式中：i——f(xi)向量的变换，使得0≤f(x1)≤L≤f(xn)；Xi＝(x1,x2,L,xn)，且f(x0)＝0。进一步地，所述的基于城市轨道交通系统的能效表征参数，对城市轨道交通系统的能效进行调控，包括：利用Choquet积分的性质，寻求子系统的能效表征参数与城市轨道交通系统的能效表征参数之间的函数关系，根据所述函数关系确定各子系统的能效重要度；根据Choquet积分的公式，当gλ(Ai)已知的情况下，城市轨道交通系统的能效表征参数∫fdgλ和子系统的能效表征参数f(xi)之间的函数关系式如下式所示：根据调研能耗数据的最大值与最小值，确定能耗数据可获得的子系统的能耗阈值，根据子系统的能效表征参数与能耗数据可获得的子系统的能耗阈值，确定能耗数据不可获得的子系统的能效表征参数阈值；依据各子系统的能效重要度和能耗数据不可获得的子系统的能效表征参数阈值，确定城市轨道交通系统的能效调控方法及策略。由上述本专利技术的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法，其特征在于，包括：步骤一、根据城市轨道交通系统的构成关系，结合能耗数据，构建城市轨道交通系统的能耗网络模型；步骤二、通过分析城市轨道交通系统的运营能耗数据，结合构建的城市轨道交通系统的能效网络模型，计算城市轨道交通系统中节点的拓扑属性和数据属性；步骤三、利用OWA算子对节点的拓扑属性和数据属性进行融合，得到城市轨道交通系统中节点的重要度；步骤四、基于涌现理论，利用Choquet积分结合节点的重要度对城市轨道交通系统的能效表征参数进行计算；步骤五、基于城市轨道交通系统的能效表征参数，对城市轨道交通系统的能效进行调控。

【技术特征摘要】
1.一种城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法，其特征在于，包括：步骤一、根据城市轨道交通系统的构成关系，结合能耗数据，构建城市轨道交通系统的能耗网络模型；步骤二、通过分析城市轨道交通系统的运营能耗数据，结合构建的城市轨道交通系统的能效网络模型，计算城市轨道交通系统中节点的拓扑属性和数据属性；步骤三、利用OWA算子对节点的拓扑属性和数据属性进行融合，得到城市轨道交通系统中节点的重要度；步骤四、基于涌现理论，利用Choquet积分结合节点的重要度对城市轨道交通系统的能效表征参数进行计算；步骤五、基于城市轨道交通系统的能效表征参数，对城市轨道交通系统的能效进行调控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据城市轨道交通系统的构成关系，结合能耗数据，构建城市轨道交通系统的能耗网络模型，包括：1.1、构建城市轨道交通系统的能耗网络模型中的层，该层指的是具有同一结构等级或功能等级的子系统及其之间相互作用关系的集合，按照由上层至下层的划分原则对城市轨道交通系统中的所有层进行划分，L为城市轨道交通系统的能耗网络模型中层的集合；1.2、将城市轨道交通系统中的由一定量的零件以特定关系组成的具有相对独立功能且耗能的子系统抽象为节点，V为城市轨道交通系统的能耗网络模型中节点的集合；1.3、将城市轨道交通系统中的子系统与子系统能耗之间存在的相互作用关系抽象为连接边，将子系统与子系统能耗数据之间的皮尔森系数作为边的权重，E为城市轨道交通系统能耗网络模型中边的集合，边的权重w的计算公式为：式中：n——样本量；ai,bi——分别为两个变量的统计值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的通过分析城市轨道交通系统的运营能耗数据，结合构建的城市轨道交通系统的能效网络模型，计算城市轨道交通系统中节点的拓扑属性和数据属性，包括：2.1、拓扑属性中节点i的度的中心性的计算公式为：式中：——节点的度的中心性；——与节点直接相连的边的数量；|V|——节点集合V中节点的数量；2.2、拓扑属性中节点i的介数的计算公式为：式中：——任意节点对间通过节点的最短路径数；JS——节点对间所有最短路径数的总和；2.3、拓扑属性中节点i的聚类系数的计算公式为：式中：——节点与其邻居节点间存在的边数；——节点其邻居节点间总的可能存在的边数；2.4、数据属性中节点i的能耗由能耗数据获得；2.5、数据属性中节点i的节点强度的计算公式为：式中：——以节点为起点或终点的边的权重。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的利用OWA算子对节点的拓扑属性和数据属性进行融合，得到城市轨道交通系统中节点的重要度，包括：3.1、将调研与计算得到的各节点的属性数据进行集合，构建节点评估属性矩阵；3.2、按照属性数据规范化公式对节点评估属性矩阵中的属性数据进行规范；3.3、按照规范化后的节点的属性数据值的大小对属性数据进行排序；3.4、利用OWA算子对节点的属性数据值进行集结，得到各个节点的重要度值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的按照属性数据规范化公式对节点评估属性矩阵中的属性数据进行规范，包括：设置节点评估属性矩阵中的属性数据的属性类型包括效益型、成本型、固定型、偏离型、区间型和偏离区间型，其中效益型属性是指属性数据值越大则...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艳辉，李曼，林帅，李阳，崔逸如，师晓玮，孙鹏飞，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11