一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法技术

本发明专利技术公开了一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，包括以下步骤：S1、根据计划运行图，基于扰动场景调整列车运行策略，构建列车运行动态模型；S2、以列车的准时性和运行间隔的规律性作为目标函数，以列车运行间隔与控制量作为约束条件，并根据步骤S1中列车运行动态模型，构建基于最小化列车实际运行与计划运行图时间偏差的最优控制问题模型；S3、采用模型预测控制方法求解步骤S2中最优控制问题模型，获取最优控制输入向量，并根据最优控制输入向量调整列车运行状态；本发明专利技术所提出的列车调整方法，通过获取最优的控制输入，来调整列车运行时间和停站时间，使调整后的运行图尽可能接近计划运行图，从而提高列车运行自动调整的速度。自动调整的速度。自动调整的速度。

【技术实现步骤摘要】
一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法


[0001]本专利技术涉及城市轨道交通运营管理
，具体涉及一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法。

技术介绍

[0002]城市轨道交通是大城市公共交通系统的骨干交通方式与核心基础设施。随着城市进程的加快、人口和经济活动的增加，居民对于城市轨道交通系统的需求也在显著增加。在实际运营中，由于乘客出行需求的意外波动和其他不可预测的因素，列车不可避免地会受到干扰，导致列车偏离计划运行图运行。由于列车的高发车频率，在没有有效控制的情况下，干扰很容易扩散到越来越多的列车和车站，造成大规模的延误，频繁的干扰会显著降低城市轨道交通系统的运营质量，从而产生负面影响。有必要开发有效的调整方法来处理降低系统可靠性的干扰，尽可能的恢复受影响列车的正点运行。目前，对于扰动场景下的调整，一部分研究是基于运行图余留时间来展开的，这种方法适用范围有限且易造成资源浪费；另一部分现有的列车自动调整方法未充分考虑乘客的满意度、运营成本和服务水平等综合因素，并且缺乏高效、先进的算法实时求得最优方案。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供了一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，提出高效的实时控制策略，实现列车运行自动调整。
[0004]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0005]一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，包括以下步骤：
[0006]S1、根据计划运行图，基于扰动场景调整列车运行策略，构建列车运行动态模型；
[0007]S2、以列车的准时性和运行间隔的规律性作为目标函数，以列车运行间隔与控制量作为约束条件，并根据步骤S1中列车运行动态模型，构建基于最小化列车实际运行与计划运行图时间偏差的最优控制问题模型；
[0008]S3、采用模型预测控制方法求解步骤S2中最优控制问题模型，获取最优控制输入向量，并根据最优控制输入向量调整列车运行状态。
[0009]本专利技术具有以下有益效果：
[0010]本专利技术所提出的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，不仅能够根据当前的状态信息获取控制输入，而且能够根据对其未来多步状态预测来获取最优的控制输入，从而调整列车运行时间和停站时间，使调整后的运行图尽可能接近计划运行图，提高了列车运行自动调整的速度。
附图说明
[0011]图1为本专利技术所提出的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法的流程示意图；
[0012]图2为列车运行调整车地信息传输结构示意图；
[0013]图3为模型预测控制策略示意图；
[0014]图4为实施例中城市轨道交通单线示意图；
[0015]图5为实施例中无控制下的时间偏差示意图；
[0016]图6为实施例中模型预测控制下的时间偏差示意图；
[0017]图7为实施例中不同车站(区间)的控制量示意图；
[0018]图8为实施例中状态反馈控制下的时间偏差示意图；
[0019]图9为实施例中模型预测控制下不同阶段的运行间隔偏差示意图；
[0020]图10为实施例中在车站5的运行间隔偏差示意图；
[0021]图11为实施例中在车站6的运行间隔偏差示意图；
[0022]图12为实施例中在车站7的运行间隔偏差示意图；
[0023]图13为实施例中不同预测范围下的时间偏差比较示意图；
[0024]图14为实施例中不同预测范围下的控制量比较示意图。
具体实施方式
[0025]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0026]如图1所示，一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，包括以下步骤S1
‑
S3：
[0027]S1、根据计划运行图，基于扰动场景调整列车运行策略，构建列车运行动态模型。
[0028]如图2所示，在本专利技术的一个可选实施例中，本实施例线路中的列车按照给定的计划运行图运行，该计划运行图由运管部门考虑乘客的出行需求和运行成本提前制定。计划运行图中规定了计划中所有列车在每个车站的到达时间和出发时间。而在实际运营中，列车与运行控制中心之间通过LTE
‑
M交换实时信息。图2中给出了列车运行调整车地信息传输结构，实线表示从列车到运行控制中心的实时状态的向上传输，而虚线表示从运行控制中心到列车的实时控制命令的向下传输。列车实时状态包括列车位置、实际到站时间、实际发车时间等。运行控制中心根据接收到的状态信息，向列车发送调度命令，以调整列车的运行时间和停站时间，使列车尽可能地按计划运行图行车。然而，在列车的实际运行中，列车不可避免地会遇到信号系统故障或人为因素等产生的扰动。因此，计划运行图是一种理想状态下的运行方案，故本实施例中提出了列车运行调整策略，以此减少列车延误带来的负面影响。
[0029]具体的，步骤S1具体包括S11
‑
S18：
[0030]S11、根据列车在车站的计划发车时间，计算列车的计划运行间隔。
[0031]步骤S11中列车的计划运行间隔的计算公式为：
[0032][0033]其中，H表示列车的计划运行间隔，表示列车i+1在车站j的计划发车时间，
表示列车i在车站j的计划发车时间。
[0034]本实施例中通过假设线路中有N列列车和S个车站，每个区间同时只能有一列列车运行，在运行过程中区间和车站均不允许超车，分别使用i和j来表示列车和车站且i＝1,2,
…
,N，j＝1,2,
…
,S，使用表示列车i在车站j的计划发车时间D，并计算步骤S11中列车的计划运行间隔，且计划运行间隔表示两列连续列车从同一车站出发的恒定时间间隔。
[0035]S12、根据步骤S11中列车的计划运行间隔，建立每个车站每列列车的计划发车时间关系。
[0036]步骤S12中建立每个车站每列列车的计划发车时间关系为：
[0037][0038]其中，R
j
表示列车从车站j到车站j+1的计划运行时间，S
j+1
表示列车在车站j+1的最小停站时间，a
j+1
表示在车站j+1额外停站时间与列车的计划运行间隔H的比例系数。
[0039]本实施例中a
j+1
反映运行间隔对停站时间影响的延迟率，它是一个参数估计值，是从每个车站的大量实际观测数据即出发时间和停站时间中获得的，且对于不同的城市轨道交通线路，它的值可能有不同的范围。
[0040]S13、根据列车在上一车站的实际发车时间，计算列车在下一车站的实际发车时间。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据计划运行图，基于扰动场景调整列车运行策略，构建列车运行动态模型；S2、以列车的准时性和运行间隔的规律性作为目标函数，以列车运行间隔与控制量作为约束条件，并根据步骤S1中列车运行动态模型，构建基于最小化列车实际运行与计划运行图时间偏差的最优控制问题模型；S3、采用模型预测控制方法求解步骤S2中最优控制问题模型，获取最优控制输入向量，并根据最优控制输入向量调整列车运行状态。2.根据权利要求1所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤S1具体包括：S11、根据列车在车站的计划发车时间，计算列车的计划运行间隔；S12、根据步骤S11中列车的计划运行间隔，建立每个车站每列列车的计划发车时间关系；S13、根据列车在上一车站的实际发车时间，计算列车在下一车站的实际发车时间；S14、根据列车在车站到车站的运行时间的控制量与列车在车站到车站的运行时间的扰动，计算列车从车站到车站的实际运行时间；S15、根据一个车站的乘客数量与连续两列车从该车站出发的时间间隔成正比的假设，计算列车在车站的实际停站时间；S16、基于步骤S14中列车从车站到车站的实际运行时间与列车在车站的实际停站时间以及步骤S13中列车在车站的实际发车时间，得到连续两个车站发车时间的动态关系；S17、构建列车在车站相较于计划运行图的发车时间偏差，并基于步骤S12中每个车站每列列车的计划发车时间关系与步骤S16中连续两个车站发车时间的动态关系以及列车在车站相较于计划运行图的发车时间偏差，构建时间偏差动态模型；S18、构建时间偏差状态向量、控制输入向量与干扰向量，并基于步骤S17中时间偏差动态模型，构建列车运行动态模型。3.根据权利要求2所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤S11中列车的计划运行间隔的计算公式为：其中，H表示列车的计划运行间隔，表示列车i+1在车站j的计划发车时间，表示列车i在车站j的计划发车时间；步骤S12中建立每个车站每列列车的计划发车时间关系为：其中，R
j
表示列车从车站j到车站j+1的计划运行时间，S
j+1
表示列车在车站j+1的最小停站时间，a
j+1
表示在车站j+1的额外停站时间与列车的计划运行间隔H的比例系数；步骤S13中列车在下一车站的实际发车时间的计算公式为：其中，表示列车i+1在车站j的实际发车时间，表示列车i在车站j的实际发车时
间，表示列车i从车站j到车站j+1的实际运行时间，表示列车i在车站j+1的实际停站时间；步骤S14中列车从车站到车站的实际运行时间的计算公式为：其中，表示列车i从车站j到车站j+1的计划运行时间，表示列车i在车站j到车站j+1的运行时间的控制量，表示列车i在车站j到车站j+1的运行时间的扰动；步骤S15中列车在车站的实际停站时间的计算公式为：其中，表示列车i
‑
1在车站j+1的实际发车时间，表示列车i在车站j+1停站时间的控制量，表示列车i在车站j停站时间的扰动；步骤S16中得到连续两个车站发车时间的动态关系为：其中，表示对列车i的控制量总和，表示列车i受到的总扰动；步骤S17中列车在车站相较于计划运行图的发车时间偏差为：其中，表示列车i在车站j相较于计划运行图的发车时间偏差；步骤S17中时间偏差动态模型为：其中，表示列车i在车站j+1相较于计划运行图的发车时间偏差；步骤S18中时间偏差状态向量为：其中，k表示采样点，N表示城市轨道交通线路的总站数，X
k
表示第k个采样点的时间偏差状态向量，表示列车k
‑
1在车站1的时间偏差，表示列车k
‑
2在车站2的时间偏差，表示列车k
‑
N在车站N的时间偏差，T表示转置；步骤S18中控制输入向量为：其中，U
k
表示第k个采样点的控制输入向量，表示列车k在车站0的控制输入，表示列车k
‑
1在车站1的控制输入，表示列车k
‑
N+1在车站N
‑
1的控制输入；步骤S18中干扰向量为：
X
k+n
‑1‑
X
k+n
≤(H
‑
h
min
)I
N
×1U
k+n
‑1≤U
max
‑
U
k+n
‑1≤
‑
U
min
,n＝1,2,
…
,L其中，表示第k个采样点求预测控制问题模型最小值的控制输入向量，表示第k+n个采样点的时间偏差状态向量的转置，X
k+n
表示第k+n个采样点的时间偏差状态向量，X
k+n
‑1表示第k+n
‑
1个采样点的时间偏差状态向量，表示第k+n
‑
1个采样点的控制输入向量的转置，U
k+n
‑1表示第k+b
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：童音，徐威，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：