一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法技术

本发明专利技术涉及一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，包括：S1、根据列车既有运行图，选取优化时间片段；S2、获取优化时间片段内的第一类列车轨迹和第二类列车轨迹；S3、采用MSM模型将第一类列车轨迹拆分为第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态；S4、根据第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态，构建包含上层模型和下层模型的双层优化模型；S5、对上层模型求解得到决策变量，以作为下层模型的约束条件，之后对下层模型求解得到优化后的列车速度曲线轨迹。与现有技术相比，本发明专利技术在既有运行图约束下，考虑再生制动因素，利用MSM模型拆分轨迹并构建双层优化模型，能够得到运行能耗最低情况下的多列车速度曲线轨迹。

A coordinated optimization method of multi train speed curve in rail transit

【技术实现步骤摘要】
一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法
本专利技术涉及轨道交通控制
，尤其是涉及一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法。
技术介绍
作为目前在城市轨道交通领域应用最广泛的一种基于通信的列车运行控制系统(Communication-basedtraincontrol，CBTC)，自动列车控制系统利用高精度的列车定位(不依赖于轨道电路)，能够实现车地双向大容量、连续的数据通信，实现对列车的连续控制。CBTC系统的组成可以分为列车控制和信息传输两大部分，其中列车控制部分为ATC(Automatictraincontrol)系统，包括列车自动防护(Automatictrainprotection，ATP)、列车自动运行(Automatictrainoperation，ATO)以及列车自动监控(Automatictrainsupervision，ATS)三个子系统，以完成列车状态信息以及数据信息的处理，并控制列车运行；信息传输部分为通信子系统(Datacommunicationsystem，DCS)，DCS采用无线通信系统，能够进行连续双向的车-地通信，完成数据传输。在CBTC场景下，ATP子系统用于实现对列车运行移动授权的计算、列车速度的监督和超速防护，是保障列车运行安全的关键设备；ATO子系统则是在ATP子系统的防护下，根据ATS的指令，通过与车辆系统的接口，完成列车的自动驾驶，对列车的站间运行速度的控制与调整，典型的ATO系统通常是一个双层结构：上层为目标曲线设计，在给定的线路条件、车辆性能、信号系统、ATS调度指令等约束下寻找满足优化目标的列车速度-位置曲线，生成最优驾驶策略供下层控制参考；下层控制研究如何控制列车跟踪最优目标曲线。因此对于采用ATO系统控制的自动驾驶城轨列车，ATO系统是通过在线实时跟踪预设的参考曲线以实现控制列车运行；对于采用人工驾驶的城轨列车，驾驶员可以通过驾驶辅助系统(Driverassistantsystem，DAS)，基于预先计算的列车运行曲线轨迹给出的操纵建议合理驾驶列车。随着在线运行的列车数量不断增加，需要进行多列车节能协调控制，以降低多列车运行能耗，现有的多列车节能协调控制方法大多采用改变列车运行图的方式，从而调整列车的速度曲线轨迹，尽管这种方法能够快速地优化列车速度曲线轨迹，但由于改变了列车运行图，将影响到其他列车的在线运行，不能保证多列车的速度曲线轨迹均为最优，此外，这种方式并未考虑到多列车之间再生制动能量的利用，因此并不能有效降低多列车运行总能耗。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，基于多列车在线运行，以保持既有运行图为约束，以多列车运行总能耗为目标，利用MSM(Min-Sum-Min)模型拆分列车速度曲线轨迹，以构建双层多段优化模型，从而求解得到多列车最优的速度曲线轨迹。MSM模型适用于节能优化控制问题的建模与求解，其框架概念图如图1所示。该模型上层将求解过程分为若干个阶段，通过各阶段的表征状态确定各阶段内的状态轨迹，其中，模型上层以各阶段的表征状态作为决策变量，最小化(Min)各个阶段性能指标之和(Sum)，以达到系统最优；各阶段轨迹则由下层模型在该表征状态约束下，最小化(Min)下层模型作用范围内的轨迹性能指标得出。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，包括以下步骤：S1、根据列车既有运行图，选取优化时间片段；S2、获取优化时间片段内的第一类列车轨迹和第二类列车轨迹，其中，第一类列车轨迹具体为包含在移动时间窗内的站间运行完整速度曲线轨迹，第二类列车轨迹具体为只有部分位于移动时间窗内的站间运行速度曲线轨迹；S3、采用MSM模型对第一类列车轨迹进行拆分，得到第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态；S4、根据第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态，构建包含上层模型和下层模型的双层优化模型；S5、对上层模型求解得到决策变量，以作为下层模型的约束条件，之后对下层模型求解得到优化后的列车速度曲线轨迹。进一步地，所述步骤第一区间状态具体为列车从上游车站发车状态开始至再生制动协调控制开始状态；第二区间状态具体为列车从再生制动协调控制开始状态至再生制动协调控制结束状态；第三区间状态具体为列车从再生制动协调控制结束状态至下游车站停车状态。进一步地，所述步骤S4具体包括以下步骤：S41、以第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态之间的交界状态作为决策向量，设置上层模型的决策变量集合，其中，上层模型的决策变量包括位置变量、速度变量、时间变量和控制变量；S42、以牵引变电所输出总能耗最低作为目标，建立上层模型的目标函数；S43、根据列车站间区间范围、站间运行时间、静态限速值及控制律可行域，分别确定上层模型中列车位置、时间、速度以及控制输出的约束条件；S44、根据上层模型所确定的决策变量，分别对应生成下层模型的第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态；S45、以下层模型中第一区间状态和第三区间状态运行能耗最低作为目标，建立下层模型的目标函数。进一步地，所述步骤S41中上层模型的决策变量集合具体为：其中，为上层模型的决策变量集合，即为多列车协调控制表征参数，Ωk为第k个列车的决策向量集合，即为第k个列车的决策变量，为第k个列车的初始位置，为第k个列车的初始速度，为第k个列车的发车时间，为第k个列车的末态位置，为第k个列车的末态速度，为第k个列车的停车时间，为第k个列车的控制律。进一步地，所述步骤S42中上层模型的目标函数具体为：其中，为牵引变电所输出总能耗，NTSS为牵引变电所的数量，为移动时间窗的停止时间，T0(mh)为移动时间窗的起始时间，为第i个牵引变电所的输出功率，为再生制动协调控制的列车站间运行轨迹集合，为随时间t变化的列车运行轨迹函数。进一步地，所述步骤S43中上层模型中列车位置约束条件具体为列车开始与结束再生制动协调控制的位置应处于列车位置上下边界之内：其中，为第k个列车位置下边界，为第k个列车位置上边界；时间约束条件具体为列车开始与结束再生制动协调控制的时间应处于相应位置的v-t平面的时间静态上下边界之内：其中，为第k个列车初始位置对应的时间下边界，为第k个列车初始位置对应的时间上边界；速度约束条件具体为列车开始与结束再生制动协调控制的速度应处于相应位置的v-t平面的速度静态上下边界之内：其中，为第k个列车初始位置对应的速度下边界，为第k个列车初始位置对应的速度上边界；控制输出约束条件具体为列车在再生制动协调控制阶段的控制输出应处于控制律可行域范围内：其中，为第k个列车的控制变量。进一步地，所述步骤S45中下层模型的目标函数具体为：...

【技术保护点】
1.一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据列车既有运行图，选取优化时间片段；/nS2、获取优化时间片段内的第一类列车轨迹和第二类列车轨迹，其中，第一类列车轨迹具体为包含在移动时间窗内的站间运行完整速度曲线轨迹，第二类列车轨迹具体为只有部分位于移动时间窗内的站间运行速度曲线轨迹；/nS3、采用MSM模型对第一类列车轨迹进行拆分，得到第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态；/nS4、根据第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态，构建包含上层模型和下层模型的双层优化模型；/nS5、对上层模型求解得到决策变量，以作为下层模型的约束条件，之后对下层模型求解得到优化后的列车速度曲线轨迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据列车既有运行图，选取优化时间片段；
S2、获取优化时间片段内的第一类列车轨迹和第二类列车轨迹，其中，第一类列车轨迹具体为包含在移动时间窗内的站间运行完整速度曲线轨迹，第二类列车轨迹具体为只有部分位于移动时间窗内的站间运行速度曲线轨迹；
S3、采用MSM模型对第一类列车轨迹进行拆分，得到第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态；
S4、根据第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态，构建包含上层模型和下层模型的双层优化模型；
S5、对上层模型求解得到决策变量，以作为下层模型的约束条件，之后对下层模型求解得到优化后的列车速度曲线轨迹。


2.根据权利要求1所述的一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，其特征在于，所述步骤第一区间状态具体为列车从上游车站发车状态开始至再生制动协调控制开始状态；
第二区间状态具体为列车从再生制动协调控制开始状态至再生制动协调控制结束状态；
第三区间状态具体为列车从再生制动协调控制结束状态至下游车站停车状态。


3.根据权利要求2所述的一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41、以第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态之间的交界状态作为决策向量，设置上层模型的决策变量集合，其中，上层模型的决策变量包括位置变量、速度变量、时间变量和控制变量；
S42、以牵引变电所输出总能耗最低作为目标，建立上层模型的目标函数；
S43、根据列车站间区间范围、站间运行时间、静态限速值及控制律可行域，分别确定上层模型中列车位置、时间、速度以及控制输出的约束条件；
S44、根据上层模型所确定的决策变量，分别对应生成下层模型的第一区间状态、第二区间状态和第三区间状态；
S45、以下层模型中第一区间状态和第三区间状态运行能耗最低作为目标，建立下层模型的目标函数。


4.根据权利要求3所述的一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，其特征在于，所述步骤S41中上层模型的决策变量集合具体为：






其中，为上层模型的决策变量集合，即为多列车协调控制表征参数，Ωk为第k个列车的决策向量集合，即为第k个列车的决策变量，为第k个列车的初始位置，为第k个列车的初始速度，为第k个列车的发车时间，为第k个列车的末态位置，为第k个列车的末态速度，为第k个列车的停车时间，为第k个列车的控制律。


5.根据权利要求4所述的一种轨道交通多列车速度曲线轨迹协调优化方法，其特征在于，所述步骤S42中上层模型的目标函数具体为：



其中，为牵引变电所输出总能耗，NTSS为牵引变电所的数量，为移动时间窗的停止时间，为移动时间窗的起始时间，为第i个牵引变电所的输出功率，为再生制动协调控制的列车站间运行轨迹集合，为随时间t...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾小清，徐新晨，王维旸，刘立群，邹临风，应沛然，袁腾飞，熊启鹏，伍超扬，王奕曾，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31