【技术实现步骤摘要】
一种城轨列车区间最优运行策略决策方法
[0001]本专利技术涉及交通资源配置
，尤其涉及一种城轨列车区间最优运行策略决策方法。
技术介绍
[0002]随着城市轨道交通开行密度的持续增大和自动化程度的提高，其能耗问题受到更加广泛的关注，列车牵引能耗是其中的主要耗电环节，通过采取合理的措施实现列车运行节能对于降低整个城市轨道交通运营成本和能源消耗具有重要的现实意义。从运营组织层面来讲，列车时刻表的编排对能耗的降低有着显著的效果，且列车时刻表的优化编排投资量需求较低，于经济效益考虑是一种很值得采用的措施。
[0003]然而，现有的列车时刻表编排方法考虑并不周全。从耗能再利用角度看，现有方法多关注相邻列车重叠时间的增大以提高再生制动能量的利用，未从整体角度考虑上下行多供电区段列车间协同运行程度，造成了再生制动能量的利用不够成分的情况；从乘客出行成本看，现有方法主要从发车间隔的角度计算乘客出行时间，很少考虑列车载客量限制和客流时空分布带来的影响，造成了乘客出行成本不合理的情况。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种城轨列车区间最优运行策略决策方法，用以解决现有列车时刻表编排方法考虑不周全的问题。
[0005]本专利技术提供的一种城轨列车区间最优运行策略决策方法，包括以下步骤：
[0006]S1：对客流数据进行推演描述，获取动态客流时空分布特征，建立客流模型；
[0007]S2：基于线路基本参数和客流模型，对列车受力过程进行分析，建立列车运动模型；
[000...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种城轨列车区间最优运行策略决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对客流数据进行推演描述，获取动态客流时空分布特征，建立客流模型；S2：基于线路基本参数和客流模型，对列车受力过程进行分析，建立列车运动模型；S3：基于列车运动模型结合全线双向多列车多供电区间运行过程，建立列车净能耗计算模型；S4：基于客流模型、列车运动模型和列车净能耗计算模型，以优化时段内列车总净能耗最小和乘客总出行时间最短为优化目标，建立节能时刻表优化模型；S5：基于帕累托多目标优化问题，通过上层算法优化和下层速度曲线及客流仿真两阶段来求解节能时刻表优化模型；提出考虑城轨列车协同的NSGA
‑
II算法；将编制列车时刻表的维度划分为具体的区间，提出三周期交叉变异，设计算法模型；算法结束输出节能优化结果，确定全线列车节能最优运行策略。2.根据权利要求1所述的城轨列车区间最优运行策略决策方法，其特征在于，S1中包括以下步骤：S11：计算列车k与前次列车的发车时间间隔内，进入车站s的站台等待列车k的乘客人数数式中η
s,k
表示研究时段内乘客在车站s的到达率，即单位时间内进入车站s，到达站台处的乘客数量；为列车k离开车站s的时刻；为列车k离开车站s
‑
1的时刻；S12：计算列车k到达车站s时，在站台处等待上车的乘客数量S12：计算列车k到达车站s时，在站台处等待上车的乘客数量式中为列车k
‑
1离开车站s时，站台处滞留的乘客数量；S13：计算列车k离开车站s时，车载乘客数量为列车k离开前一站时的车载乘客人数加上下车人数之差，车内乘客动态分布：式中为列车k离开车站s
‑
1时，车内乘客数量；为列车k停靠在车站s时，上车乘客数量；为列车k停靠在车站s时，下车乘客数量；S14：当列车k经停车站s时，下车乘客数量车乘客数量式中μ
s,k
表示列车k到达车站s时，下车的乘客与车内乘客的比例；S15：上车的乘客数量取决于列车k的剩余乘客容量和车站s的上车需求；故当列车k经停车站s时，上车乘客数量停车站s时，上车乘客数量式中P
cap
为列车载客容量；
S16：受列车载客量限制，部分等待列车k的乘客无法上车，只能等待后续列车；故列车k离开车站s时，站台处滞留的乘客数量为：3.根据权利要求2所述的城轨列车区间最优运行策略决策方法，其特征在于，S2中包括以下步骤：S21：列车运行过程中主要受到牵引力、制动力和基本阻力的作用，基本阻力按经验公式计算：式中：R
m,k
(t)为基本阻力，a、b、c为基本阻力系数，M
m,k
为列车质量，对于运行于区间m的列车k，基于S1的客流数据推演，得到车内乘客动态分布为设乘客平均质量为m
p
和列车空载质量为M
t
，则列车质量M
m,k
可以表示为：S22：地铁线路站距普遍较短，列车在列车区间运行的节能速度曲线由牵引段
‑
惰行段
‑
制动段三阶段构成，根据牛顿第二运动定律，速度曲线各阶段的基本运动方程为：式中：C
m,k
(t)为列车所受合外力；ρ为回转质量系数；v
m,k
(t)为t时刻运行于区间m列车k的速度；和分别为列车k运行于区间m时牵引转惰性和惰性转制动的时刻；为列车k到达车站s+1的时刻；F
m,k
(t)和B
m,k
(t)分别为牵引力和制动力；列车操纵策略优先采用最大牵引力和制动力，当超过最大加减速度的限制时，列车按允许最大加减速度运行，列车牵引力和制动力分别为：允许最大加减速度运行，列车牵引力和制动力分别为：式中：F
m,k
(t)和B
m,k
(t)分别为最大牵引力和最大制动力；α和β分别为最大加速度和最大减速度；S23：基于S22中的列车受力分析，将列车视为单质点模型，设时间步长Δt内列车保持恒定加速度运行，根据列车动力学方程可知，列车速度、位移、加速度满足：
式中：v
m,k
(t)为t时刻列车的运行速度，x
m,k
(t)为t时刻列车的运行距离，a
m,k
(t)为t时刻列车的加速度；列车运行需要满足以下约束：式中X
m
为区间m的距离；v
lim
为区间最大限速。4.根据权利要求3所述的城轨列车区间最优运行策略决策方法，其特征在于，在S3中：从整体角度考虑上下行多供电区段列车间协同运行程度，在研究时段n内，供电分区q的牵引能耗和再生制动能为：为：式中：为0
‑
1变量，若区间m属于供电分区q，否则λ为再生制动能转化效率；v
e
为再生制动与空气制动的临界速度；若耗散型再生制动能未被及时使用，其富余能量将由电阻以热能形式耗散；故研究时段内再生制动能利用量为：净能耗E为总牵引能耗和再生能利用量之差，即：列车总净能耗最小为：5.根据权利要求4所述的城轨列车区间最优运行策略决策方法，其特征在于，在S4中，乘客总出行时间T
tra
包括乘客在站等待时间T
w
和乘客在车旅行时间T
o
两部分，确定乘客最短
总出行时间的步骤如下：S41：确定乘客在站等待时间T
w
；研究时段n内，列车k到达车站s时，在站台处等待上车的乘客包括新进站的乘客和列车k
‑
1离开车站s时站台滞留乘客，故乘客在站等待时间包括新进站的乘客的在站等待时间和滞留乘客的在站等待时间：为列车k
‑
1至列车k离开车站s时，进入站台等待列车k的乘客数量；为列车k
‑
1与列车k之间离开车站s时的车头时距；进站乘客在站等待时间为：为：为列车k
‑
1离开车站s时，站台处滞留的乘客数量；滞留乘客在站等待时间为：故乘客在站总等待时间T
w
为：S42：确定乘客在车旅行时间T
o
；乘客在车旅行时间是指乘客从起始车站上车至到达目的车站后下车所耗费的时间，在车站s登乘列车k的乘客在车旅行时间包括区间旅行时间和在站停靠时间：为列车k在区间m的运行时间；区间m旅行时间为：为：为列车k停靠在车站s+1时，下车乘客数量；为列车k在车站s+1的停站时间；在车站s+1停靠时间为：故乘客在车总旅行时间T
o
为：S43：确定乘客总出行时间；基于S41和S42，乘客最短总出行时间为：min T
tra
＝T
w
+T
o
节能时刻表优化模型需要满足以下约束：(1)车头时距应满足：式中，h
min
和h
max
为在满足列车行车安全的前提下，同一车站前后两辆列车之间的车头离站最小时间间隔和车头离站最大时间间隔；(2)：区间运行时间应满足：列车在区间运行的时间应处于上下边界之间，其中为列车以最快行驶速度运行所
需要的时间，为列车区间运行速度曲线惰行时间取最大值到达终点所需要的时间；(3)：停站时间应满足：式中，D
min
为满足乘客安全上车的列车最小停站时间；D
max
为满足列车安全运行的列车最大停站时间；(4)：列车载客容量P
cap
应满足：(5)：T为优化时段；到发时间应满足：6.根据权利要求5所述的城轨列车区间最优运行策略决策方法，其特征在于，S5包括以下步骤：S51：将时刻表数据、线路数据、列车数据、客流数据和其他系数输入考虑城轨列车协同的NSGA
‑
II算法；S52：建立算法模型，设计算法生成初始种群，初始父代种群P中拥有N个个体，每个个体采用实数编码的方式；S53：选择交叉变异；将种群P中的个体按照交叉变异的概率进行选择，对于被选中的个体，根据交叉变异概率进行三周期交叉变异操作，进而生成子代种群Q；S54：种群合并；将父代种群P与子代种群Q合并组成新群体R；S55：目标函数计算；进行底层乘客行为及列车运行仿真，计算乘客总出行时间和列车运行总净能耗；S56：快速非支配排序；计算种群R中每个个体的支配度和支配集合，根据支配度大小将每个个体分配到对应的帕累托层级；S57：拥挤度计算；对种群R进行拥挤度计算，同时为S58引入优先保留前沿帕累托解集的种群选择机制；S58：更新父代种群P；通过帕累托层级和拥挤度排序选择出规模为N的优质种群，进行父代种群P的更新，当迭代次数满足最大进化代数要求时，算法结束；S59：算法结束后，输出当前进化帕累托前沿最优解；输出节能时刻表优化结果，确定全线列车节能最优运行策略。7.根据权利要求6所述的城轨列车区间最优运行策略决策方法，其特征在于，在S52中，算法模型内，将子集内列车数量、子集内站点数量、车头时距划分区间数、区间运行时间划分区间数和停站时间划分区间数这五个维度划分为以下区间：(1)区间运行时间RT：区间运行时间rt满足约束T
min
≤rt≤T
max
，在约束范围内，设置一个步长τ
rt
，对rt按照步长τ
rt
划分为一系列离散的值，这些离散值组成区间运行时间集合RT＝{rt
l
,rt
l
+τ
rt
,...,rt
u
‑
τ
rt
,rt
u
}，rt
l
和rt
u
为区间运行时间的下界和上界，且RT
min
≤rt
l
≤rt
u
≤RT
max
；(2)停站时间DT：停站时间DT满足约束DT
min
≤dt≤DT
max
，在约束范围内，设置一个步长τ
dt
，对dt按照步长τ
dt
划分的离散值组成停站时间集合DT＝{dt
l
,dt
l
+τ
dt
,...,dt
u
‑
τ
dt
,dt
u
}，
dt
l
和dt
u
为停站时间的上下界，且DT
min
≤dt
l
≤dt
u
≤DT
max
；(3)时空曲线LT：时空曲线由两个维度构成：区间运行时间rt和停站时间dt；将RT和DT中的离散值进行配对，生成时空曲线lt＝(rt,dt)；(4)列车组K：将时刻表中的K辆列车进行分组，得到列车组集合KG＝{k1,k2,
…
,k
NK
},其中，NK为列车组数且满足NK≤K，当NK＝K时，...
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