列车运行曲线离线优化方法、设备、存储介质技术

本申请提供一种列车运行曲线离线优化方法、设备、存储介质，对列车整个运行过程进行离散化，得到多个离散子过程；基于离散子过程构建列车节能优化模型，列车节能优化模型包括目标函数和约束条件；确定列车节能优化模型的最优解；对最优解进行评分，并根据评分优化列车运行曲线。本申请的列车节能优化模型是基于离散子过程构建的可以满足列车动态调整的需求，同时，列车节能优化模型的目标函数由牵引力、行走距离和运行时分构成，约束条件包括运行时分约束、始端终端约束、列车动力学约束和限速约束，使得本申请在优化时充分考虑了线路条件、列车动力学特性等因素对列车运行过程的影响，保证了优化后的列车运行曲线离线不仅节能，而且最优。而且最优。而且最优。

Offline optimization method, equipment and storage medium of train operation curve

【技术实现步骤摘要】
列车运行曲线离线优化方法、设备、存储介质


[0001]本申请涉及轨道交通
，尤其涉及一种列车运行曲线离线优化方法、设备、存储介质。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的加快，城市轨道交通作为一种大运量、低能耗、高效率的出行方式，在公共交通体系中占有重要地位。根据城市轨道交通协会的统计结果显示，截止到2020年底，我国有45个城市开通城市轨道交通运营线路总计244条，运营线路总长度达到7969.7公里。2020年城市轨道交通总电耗172.4 亿度电，其中列车的牵引能耗占总电能耗的48.7％。随着新建线路的增加，城市轨道交通的整体能耗仍在不断增长，节能潜力巨大。
[0003]在轨道交通领域，通过司机驾驶或ATO(Automatic Train Operation，列车自动驾驶系统)追踪推荐速度曲线，来实现列车的安全、准点、高效的运行。传统的ATO推荐速度计算方法是在EBI(Emergency Brake Intervention limit，紧急制动介入限制)基础上考虑一定安全阈值得到。
[0004]上述方法运行时分相对固定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种列车运行曲线离线优化方法，其特征在于，所述方法包括：对列车整个运行过程进行离散化，得到多个离散子过程；基于离散子过程构建列车节能优化模型，所述列车节能优化模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数由牵引力、行走距离和运行时分构成；所述约束条件包括运行时分约束、始端终端约束、列车动力学约束和限速约束；确定所述列车节能优化模型的最优解；对所述最优解进行评分，并根据所述评分优化列车运行曲线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，P为运行时分惩罚系数，P∈(0，1)，N为离散子过程总数量，i为离散子过程索引，F
i
为第i个离散子过程列车输出的牵引力，S
i
为进入第i个离散子过程时列车的累计走行距离，T
i
为第i个离散子过程列车的运行时分。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行时分约束为：其中，N为离散子过程总数量，i为离散子过程索引，T
i
为第i个离散子过程列车的运行时分，T
target
为列车计划运行时分，δ为运行时分阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述始端终端约束为：列车在起点的速度为0，列车在终点的速度为0，列车在起点的行走距离为0，列车在终点的行走距离为列车运行目标距离。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述列车动力学约束为：其中，i为离散子过程索引，i∈[1，N]，N为离散子过程总数量，F
i
为第i个离散子过程列车输出的牵引力，F
max
为列车输出的最大牵引力，B
i
为第i个离散子过程列车受到的制动力，B
max
为列车输出的最大制动力，a
i
为第i个离散子过程列车加速度，V
i+1
为第i+1个离散子过程列车的速度，V
i
为第i个离散子过程列车的速度，ΔS
i
为第i个离散子过程内列车行走距离，S
i
为进入第i个离散子过程时列车的累计走行距离，S
i+1
为进入第i+1个离散子过程时列车的累计走行距离，T
i
为第i个离散子过程列车的运行时分，T
i+1
为第i+1个离散子过程列车的运行时分，w
i
为第i个离散子过程列车的阻力，G为列车的车重。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述限速约束为：各离散子过程的速度不超过限制速度。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述列车节能优化模型的最优解，包括：根据区间限速情况确定牵引
‑
惰行工况转换点及所述牵引
‑
惰行工况转换点的启发设
置位置；根据牵引
‑
惰行工况转换点及启发设置位置构造初始解空间；计算列车的最快速度曲线和最慢速度曲线；将所述最快速度曲线作为初始解空间的上边界，将所述最慢速度曲线作为初始解空间的下边界，形成最终解空间；在所述最终解空间内确定所述列车节能优化模型的最优解。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述在所述最终解空间内确定所述列车节能优化模型的最优解，包括：初始化粒子群，其中，所述粒子群的搜索空间维度为所述牵引
‑
惰行工况转换点的数量，所述粒子群包括多个粒子，每个粒子在各维度的位置和飞行速度取值位于最终解空间中；确定迭代次数k与最大迭代次数之间的关系，所述k初始值为0；若k小于最大迭代次数，则执行如下步骤A至I：A.k＝k+1；B.根据所述列车节能优化模型计算所有粒子在k代的适应度；C.对于k代的适应度小于其历次迭代的最佳适应度的粒子，则将其k代的适应度更新为历次迭代的最佳适应度；将其历史最佳位置更新为k代的位置；D.若所述粒子群在k代的最优适应度小于所述粒子群历次迭代的最佳适应度，则将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔德浩，宋亚京，张蕾，郜春海，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：