[發(fā)明專利]基于粒子群算法的軌道交通牽引功率平衡運行圖設(shè)計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110419990.9
• 申請日: 2011-12-15
• 公開（公告）號: CN102495934A
• 公開（公告）日: 2012-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡文斌;王勇博;姚凱;呂建國;哈進兵;李培偉;吳超飛;余良輝
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/00
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 吳樹山

?

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及城市軌道交通領(lǐng)域的一種列車運行調(diào)度方法，特別是一種基于粒子群算法的軌道交通牽引功率平衡運行圖設(shè)計方法。

?

背景技術(shù)

在城市軌道交通運營過程中以消耗由牽引變電所提供的電能為主，一般地鐵線路的能耗為幾十甚至上百兆瓦級，其中有近50％來自于列車牽引能耗。大量牽引能耗不僅對牽引變電所造成較高的峰值功率沖擊，而且給城市供電系統(tǒng)帶來了沉重的負擔。較高的牽引變電所峰值功率將帶來以下問題：第一，高峰值功率占用較大牽引變電所容量，牽引變電所的電能容量變小，對在運營線路上不斷增加行車數(shù)量造成困難；第二，牽引供電系統(tǒng)上的線路損耗明顯增加；整個牽引供電系統(tǒng)的總能耗增加；第三，牽引供電系統(tǒng)上的線路及設(shè)備因受較高的峰值功率沖擊極易老化，其安全性明顯降低。現(xiàn)有用于解決城市軌道交通牽引能耗問題的技術(shù)方案主要有：

一是增加列車制動能量回收裝置。即利用車輛再生制動能量儲存裝置儲存可再生制動的能量并在需要時再釋放使用，以達到節(jié)能的目的。如中國專利CN200820056656.5公開了上海工程技術(shù)大學(xué)提出的一種軌道交通車輛制動能量回收裝置，屬于一種利用儲能設(shè)備節(jié)能的技術(shù)方法。它雖然能有效地利用能源，但儲存電能設(shè)備的造價極其昂貴，且安全性不高，尚未進入實用階段。

二是優(yōu)化車輛調(diào)度運行圖節(jié)能。即利用車輛行車密度大、不同車輛同時處于不同牽引、制動工況的概率較高的特點，回收車輛制動能量并實施再生利用。如中國專利申請201110311427.X公開了一種基于遺傳算法的城市軌道交通節(jié)能運行圖設(shè)計方法，屬于一種運行調(diào)度的節(jié)能技術(shù)方法。它將再生制動能量合理回饋利用，產(chǎn)生了顯著的節(jié)能效果。它雖然能有效利用能量，但未能同時解決牽引變電所峰值功率沖擊對整個牽引供電系統(tǒng)安全性以及線路擴容的難題。

如何克服現(xiàn)有技術(shù)所存在的不足，解決城市軌道交通牽引峰值功率的平衡運行問題，已成為當今城市軌道交通領(lǐng)域中亟待解決的一項重大難題。

?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足而提供一種基于粒子群算法的軌道交通牽引功率平衡運行圖設(shè)計方法，它應(yīng)用于城市軌道交通列車運營調(diào)度系統(tǒng)，可明顯降低牽引變電站峰值功率、列車牽引能耗和牽引供電系統(tǒng)上的線路損耗，既增加牽引供電系統(tǒng)的供電裕量，延長供電系統(tǒng)輸配電線路及設(shè)備的使用壽命，又提高牽引供電線路及設(shè)備的安全性。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于粒子群算法的城市軌道交通牽引功率平衡運行設(shè)計方法，其特征在于主要步驟包括：

第一步數(shù)據(jù)采集：輸入可供牽引功率平衡運行圖分析計算的軌道線路數(shù)據(jù)、列車運行數(shù)據(jù)和調(diào)度運營數(shù)據(jù)；

第二步數(shù)據(jù)初始化粒子群：

將調(diào)度運營數(shù)據(jù)中車輛在每一站停站時間作為每個粒子的位置向量，N為總的站間數(shù)，、、即為車在第1、2、N站的停站時間；

同時設(shè)置相關(guān)參數(shù)，包括粒子個數(shù)K，停站時間的最大值和最小值，粒子速度最大值，學(xué)習因子c1和c2，最大迭代次數(shù)MaxIter，評價函數(shù)Eval；

隨機生成K個粒子，每個粒子的位置向量；

隨機生成每個粒子的速度向量，；

對所有的粒子進行能耗仿真；

用評價函數(shù)Eval評價所有粒子；

將初始評價值作為個體歷史最優(yōu)解，并尋找總?cè)后w內(nèi)最優(yōu)解；

第三步數(shù)據(jù)終極化粒子群：

根據(jù)下面慣性權(quán)重范圍和最大迭代次數(shù)之間的線性遞減關(guān)系，計算第t次迭代的慣性權(quán)重值，

其中和分別為初始和最后一次迭代的慣性權(quán)重值。

對每一個粒子，按粒子群距離、速度公式進行更新獲取新的位置和速度，超過其范圍時按邊界取值，

上式中，和為兩個取值在[0,1]之間的隨機數(shù)；

對所有的粒子進行能耗仿真；

用評價函數(shù)Eval評價所有粒子；

若某個粒子的當前評價值優(yōu)于其歷史最優(yōu)評價值，則記當前評價值為該歷史最優(yōu)評價值，同時記當前位置為該粒子歷史最優(yōu)位置，更新；

尋找當前粒子群內(nèi)最優(yōu)解，更新；

如果t=MaxIter,則群體最優(yōu)解對應(yīng)的粒子結(jié)果即是最優(yōu)的功率平衡調(diào)度運營數(shù)據(jù)；

第四步繪制運行圖：根據(jù)最優(yōu)解功率平衡調(diào)度運營數(shù)據(jù)，繪制牽引功率平衡運行圖。