[發(fā)明專利]一種基于多目標(biāo)粒子群算法的列車節(jié)能運(yùn)行方法

在審

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• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號(hào): CN111460633A
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張永;謝志鴻;左婷婷;劉自力;單梁;邢宗義
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06N3/00;G06F111/06;G06F111/04;G06F119/14
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 薛云燕

本發(fā)明公開了一種基于多目標(biāo)粒子群算法的列車節(jié)能運(yùn)行方法。該方法步驟如下：設(shè)置列車運(yùn)營環(huán)境參數(shù)，包括線路數(shù)據(jù)、列車數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)；建立列車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及牽引能耗計(jì)算方法；以牽引能耗和運(yùn)行時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)，建立列車能耗多目標(biāo)優(yōu)化模型；采用多目標(biāo)粒子群算法對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到列車在單區(qū)間內(nèi)牽引能耗和運(yùn)行時(shí)間的多組非劣解；計(jì)算列車在全線各區(qū)間的牽引能耗與運(yùn)行時(shí)間非劣解，并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法選取各區(qū)間的最優(yōu)解，使得在滿足規(guī)定運(yùn)行時(shí)間的要求下，列車全線能耗最小。本發(fā)明改善了列車節(jié)能優(yōu)化問題的搜索效率，有效地降低了列車能耗，并且提高了列車運(yùn)行的準(zhǔn)時(shí)性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于列車運(yùn)行控制技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于多目標(biāo)粒子群算法的列車節(jié)能運(yùn)行方法。

背景技術(shù)

隨著我國城市化進(jìn)程加快，城市規(guī)模逐步擴(kuò)大，城市人口快速增多。軌道交通以其運(yùn)量大，速度快的優(yōu)勢，已經(jīng)發(fā)展成為一二線城市公共交通體系的重要組成部分。城市軌道交通快速發(fā)展的同時(shí)，各城市軌道交通的建設(shè)成本，運(yùn)行成本也在逐年增加。根據(jù)城市軌道交通的用電耗能統(tǒng)計(jì)結(jié)果，城軌交通系統(tǒng)的能耗主要包括：列車牽引供電、空調(diào)系統(tǒng)、照明、電扶梯等系統(tǒng)，其中牽引供電約占到所有用電量的50％。龐大的能源消耗量是城市軌道交通目前面臨的一個(gè)十分嚴(yán)峻的問題。因此如何有效地降低列車牽引能耗，已經(jīng)成為各地鐵運(yùn)營公司亟待解決的一項(xiàng)任務(wù)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

列車節(jié)能運(yùn)行控制是一類多目標(biāo)優(yōu)化問題，很難確立精確的數(shù)學(xué)模型來描述列車運(yùn)行過程。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法，如數(shù)值解析法等，難以獲取到模型的精確解，即使采用迭代方法也只能求得模型的近似解，且容易陷入局部最優(yōu)。目前處理列車節(jié)能多目標(biāo)多約束優(yōu)化問題的方法，主要是通過多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)加權(quán)，將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，然而這類方法在加權(quán)系數(shù)上需要依靠大量的經(jīng)驗(yàn)積累，且容易造成局部優(yōu)化，只能得到一組解。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種搜索效率高的基于多目標(biāo)粒子群算法的列車節(jié)能運(yùn)行方法，從而有效地降低列車能耗，提高列車運(yùn)行的準(zhǔn)時(shí)性。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案是：一種基于多目標(biāo)粒子群算法的列車節(jié)能運(yùn)行方法，包括以下步驟：

步驟1：設(shè)置列車運(yùn)營環(huán)境參數(shù)，包括線路數(shù)據(jù)、列車數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)；

步驟2：建立列車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及牽引能耗計(jì)算方法；

步驟3：以牽引能耗和運(yùn)行時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)，建立列車能耗多目標(biāo)優(yōu)化模型；

步驟4：采用多目標(biāo)粒子群算法對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到列車在單區(qū)間內(nèi)牽引能耗和運(yùn)行時(shí)間的多組非劣解；

步驟5：計(jì)算列車在全線各區(qū)間的牽引能耗與運(yùn)行時(shí)間非劣解，并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法選取各區(qū)間的最優(yōu)解，使得在滿足規(guī)定運(yùn)行時(shí)間的要求下，列車全線能耗最小。

進(jìn)一步地，步驟1所述線路數(shù)據(jù)包括車站位置及站間距離、線路曲率半徑、線路臨時(shí)限速、線路坡道的數(shù)據(jù)；列車數(shù)據(jù)包括列車牽引力、制動(dòng)力、列車最大運(yùn)行速度及加速度、列車質(zhì)量的數(shù)據(jù)；運(yùn)營數(shù)據(jù)包括列車各站間運(yùn)行時(shí)間、計(jì)劃發(fā)車間隔以及停站時(shí)間。

進(jìn)一步地，步驟2所述列車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型包括列車牽引力、制動(dòng)力、基本阻力以及附加阻力的計(jì)算方法，通過計(jì)算列車牽引力做功，計(jì)算列車的牽引能耗，公式如下：

P_i＝F_i·v_i＝M·a_i·v_i

E_i＝P_i·Δt