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Optimal control and energy storage for DC electric train systems using evolutionary algorithms

Railway Engineering Science 2021年第4期29卷 327-335页

作者： sam nallaperuma David Fletcher Robert Harrison University of Cambridge CambridgeUK University of Sheffield SheffieldUK

Electrified railways are becoming a popular transport medium and these consume a large amount of electrical *** concerns demand reduction in energy use and peak power demand of railway ***,high transmission losses in DC railway systems make local storage of energy an increasingly attractive *** optimisation framework based on genetic algorithms is developed to optimise a DC electric rail network in terms of a comprehensive set of decision variables including storage size,charge/discharge power limits,timetable and train driving style/trajectory to maximise benefits of energy storage in reducing railway peak power and energy *** results for the considered real-world networks show a reduction of energy consumption in the range 15%–30%depending on the train driving style,and reduced power peaks.

关键词： Autonomous control Intelligent transport systems Energy optimisation DC railway systems Energy regeneration

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