检索结果-南通市图书馆

基于蚁群算法的城市轨道交通列车节能运行优化模型仿真分析

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城市轨道交通研究 2023年第2期26卷 11-15页

作者：李兰鹏上海申通轨道交通研究咨询有限公司上海200070

对城市轨道交通列车的开行模式、牵引控制特性、驾驶策略优化算法等进行了综合分析,基于蚁群算法建立了优化求解模型匹配的列车最优运行速度曲线,采用OPENTRACK软件对优化结果进行了仿真分析,验证了列车节能运行策略的可行性及算法优化... 详细信息

对城市轨道交通列车的开行模式、牵引控制特性、驾驶策略优化算法等进行了综合分析,基于蚁群算法建立了优化求解模型匹配的列车最优运行速度曲线,采用OPENTRACK软件对优化结果进行了仿真分析,验证了列车节能运行策略的可行性及算法优化的有效性。

关键词：城市轨道交通列车节能运行蚁群算法

电力牵引货运列车节能运行研究(二):速度跟踪组合控制方法

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铁道学报 2016年第6期38卷 23-31页

作者：杨杰贾利民付云骁罗云凤北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

本文在目标速度优化曲线给定的基础上,针对货运列车运行过程的非线性、大滞后、多目标、多约束的特点,围绕速度跟踪控制问题展开研究。在对现役列车普遍采用的PI控制进行简要分析的基础上,针对被控对象的特点,提出多模态模糊PID控制算法... 详细信息

本文在目标速度优化曲线给定的基础上,针对货运列车运行过程的非线性、大滞后、多目标、多约束的特点,围绕速度跟踪控制问题展开研究。在对现役列车普遍采用的PI控制进行简要分析的基础上,针对被控对象的特点,提出多模态模糊PID控制算法(MMFPID)。为应对货运列车的大滞后特性,采用牵引力前馈的方法,较好地提升了控制器的动态性能。针对车速超调在低限速区段引起的撞线制动问题,采用局部输出限幅的策略,在无需增加限速安全裕量的同时,收到了满意的效果。借助于自行开发的软件仿真平台,将本文提出的组合控制方法与经典的PID和模糊控制进行了对比仿真。结果表明,MMFPID不仅具有满意的控制效果,且其多模态结构使得MMFPID具有对各种应用场景的良好适应性。

关键词：控制列车节能运行速度跟踪 MMFPID

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城市轨道交通列车节能运行研究

中国储运 2022年第9期 183-184页

作者：段玉琼杨凌职业技术学院交通与测绘工程学院

列车运行能耗受线路条件、编组方案以及操纵策略影响较大。为了更准确地研究列车节能运行问题,研究列车在运行过程,分析线路条件、编组方案及操作策略对列车运行能耗的影响,提出基于操纵序列的节能优化方法,采用人工蜂群算法进行节能优... 详细信息

列车运行能耗受线路条件、编组方案以及操纵策略影响较大。为了更准确地研究列车节能运行问题,研究列车在运行过程,分析线路条件、编组方案及操作策略对列车运行能耗的影响,提出基于操纵序列的节能优化方法,采用人工蜂群算法进行节能优化,并通过Matlab进行仿真验证。研究发现,本文所采取的方法能达到降低列车节能运行的目的,对其他交通工具的节能运行具有较好的参考意义和价值。引言随着城市轨道交通建设和运营规模不断扩大的同时,总体能耗呈逐年增长趋势。

关键词：人工蜂群算法运营规模列车节能运行节能优化其他交通工具城市轨道交通建设线路条件操纵策略

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基于粒子群优化算法的地铁列车节能运行研究

城市轨道交通研究 2015年第10期18卷 84-88,111页

作者：孙其升胡文斌陈磊吕建国南京理工大学自动化学院南京硕士研究生210094

在建立地铁列车运行物理模型的基础上,采用粒子群优化算法搜寻列车区间运行的惰行点位置,优化列车区间运行时间及运行能耗。基于南京地铁2号线实际线路模型,利用粒子群优化算法求解定时节能策略中列车区间运行惰行点位置,计算区间运行... 详细信息

在建立地铁列车运行物理模型的基础上,采用粒子群优化算法搜寻列车区间运行的惰行点位置,优化列车区间运行时间及运行能耗。基于南京地铁2号线实际线路模型,利用粒子群优化算法求解定时节能策略中列车区间运行惰行点位置,计算区间运行时间、能耗及回馈能量。结果显示,区间运行时间增加5.5%,列车运行能耗相应降低18.73%。

关键词：城市轨道交通列车节能运行粒子群算法

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城际列车多区间节能运行优化方法研究

计算机仿真 2020年第3期37卷 106-111页

作者：柴杨刘成孙鹏飞王青元西南交通大学电气工程学院四川成都611756

为了提高城际列车运行的节能性与准点性,研究了一种城际列车多区间节能优化方法。将中间停车站点作为关键点约束,同时以总运行时间约束为边界条件,将列车多区间节能运行优化问题转换为广义上的单区间节能运行优化问题。设计了一种基于... 详细信息

为了提高城际列车运行的节能性与准点性,研究了一种城际列车多区间节能优化方法。将中间停车站点作为关键点约束,同时以总运行时间约束为边界条件,将列车多区间节能运行优化问题转换为广义上的单区间节能运行优化问题。设计了一种基于极大值原理分析结论的动态规划算法,在保证列车总运行时间不变情况下,实现了全线的最优节能运行操纵策略与时刻表的同步优化。与传统动态规划算法相比,上述算法无需对位置和速度进行双重离散化,只对速度进行离散,有效避免了速度轨迹波动。算法对电分相区内无牵引工况的操纵约束具有很好的兼容性。最后以CRH6A型动车组运行于莞惠线为例进行仿真验证,结果表明,与实车运行数据相比,提出的优化方法节能率可达19.92%。

关键词：铁道运输列车节能运行动态规划列车操纵策略区间运行时分

基于Q学习和深度Q学习的列车自动驾驶节能运行控制

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基于Q学习和深度Q学习的列车自动驾驶节能运行控制

作者：孟祥麟北京交通大学

学位级别：硕士

近些年来,中国城市轨道交通领域的发展日新月异,地铁、轻轨、磁浮等轨道交通系统的总运营里程逐年提高。同时运营里程的增加伴随着巨大的能源消耗,因此列车自动驾驶的节能运行与城市轨道交通的可持续发展密切相关。本文以城市轨道交通... 详细信息

近些年来,中国城市轨道交通领域的发展日新月异,地铁、轻轨、磁浮等轨道交通系统的总运营里程逐年提高。同时运营里程的增加伴随着巨大的能源消耗,因此列车自动驾驶的节能运行与城市轨道交通的可持续发展密切相关。本文以城市轨道交通为研究对象,建立了基于强化学习相关算法的列车节能运行控制方法。选取实际的地铁线路信息,通过仿真验证了上述方法的有效性。本文主要有以下几个方面的工作:首先,根据国内外对列车节能运行的研究,对列车运行过程进行受力分析,建立列车运动学模型,并分析列车驾驶策略。然后,分析了强化学习算法的结构,并使用马尔科夫决策过程解释强化学习的基本原理。基于Q学习算法,结合列车运动分析设置列车节能运行奖励,并进行列车运行控制的值函数迭代推理。根据强化学习算法,设计了基于Q学习算法的列车自动驾驶节能控制方法。再者,分析深度强化学习的基本原理,为了提高算法训练速度,使用改进的了Dueling DQN网络结构,针对深度强化学习方法在列车运行控制中的应用,建立了基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)框架的列车运行环境,搭建了智能体和列车环境。根据列车状态分析,设计状态值函数和优势函数的值函数对列车状态和动作进行评估,并对动作策略进行优化。最后,进行了仿真实验。选用北京地铁亦庄线线路数据,通过仿真对上述算法进行验证。仿真结果表明,在满足基本运行条件的基础上,相对于列车实际运行能耗,算法具有较好的控制效果。Q学习算法在运算速度上有明显的优势,而DQN算法更具智能性,对列车的能耗优化效果也更好。从而验证了本文提出的列车自动驾驶节能控制模型的有效性。图38幅,表10个,参考文献51篇。

关键词：城市轨道交通列车节能运行列车自动驾驶强化学习 DQN算法

同方学位论文库评论

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历史数据Q学习的列车节能运行控制方法

历史数据Q学习的列车节能运行控制方法

2018中国自动化大会(CAC2018)

作者：刘通荀径宁滨王伟张蓝芳北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室交控科技股份有限公司

为降低城市轨道交通中列车的站间运行能耗并保证准时性、舒适性,在考虑线路限速和坡度情况下,建立了以牵引能耗、准点率、舒适度为目标的优化模型。针对列车运行控制过程,设计了以时间划分的马尔可夫决策过程,建立了基于Dyna集成学习的... 详细信息

为降低城市轨道交通中列车的站间运行能耗并保证准时性、舒适性,在考虑线路限速和坡度情况下,建立了以牵引能耗、准点率、舒适度为目标的优化模型。针对列车运行控制过程,设计了以时间划分的马尔可夫决策过程,建立了基于Dyna集成学习的控制结构,研究了基于Q学习的值评价和策略提高算法。分两阶段来优化列车运行控制策略,第一阶段采用基于Q学习的值评价方法对列车运行历史数据学习得到列车状态值函数,能提供列车在不同状态下的控制律,第二阶段设计了反向传播神经网络,作为泛化的列车模型,并与基于Q学习的策略提高方法结合,对仿真数据学习,提高控制策略。以北京地铁亦庄线荣京东街至万源街实际线路数据对控制策略进行仿真验证。仿真结果表明:在保证站间运行时间基础上,经过第1阶段的优化,列车单站间牵引能耗降低了5.62%,纵向冲击率降低了73%,经过第2阶段的优化,列车单站间牵引能耗进一步降低了3.5%。优化方法可以有效降低牵引能耗,改善乘客舒适度。

关键词：城市轨道交通列车节能运行马尔可夫决策过程 Dyna结构 Q学习神经网络

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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城轨列车运行时分节能优化方法

都市快轨交通 2019年第5期32卷 145-150页

作者：刘硕刘旭谢浩崔宝山王学楷马铁军北京地铁运营有限公司地铁运营技术研发中心北京102208 北京地铁运营有限公司客运营销部北京100044 北京地铁运营有限公司通信信号分公司北京100082 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 中国铁路北京局集团有限公司调度所北京100039

基于传统的城轨列车站间运行曲线优化模型,研究列车运行图中的运行时分优化模型和方法。同时在满足运营需求的前提下,以降低城轨列车运行能耗为目标利用遗传算法对列车全周转内各个站间的运行时分进行优化。根据北京地铁亦庄线的实际数... 详细信息

基于传统的城轨列车站间运行曲线优化模型,研究列车运行图中的运行时分优化模型和方法。同时在满足运营需求的前提下,以降低城轨列车运行能耗为目标利用遗传算法对列车全周转内各个站间的运行时分进行优化。根据北京地铁亦庄线的实际数据,对以上方法的节能效果进行实际验证和比较。结果表明,基于遗传算法的城轨列车运行时分优化方法相比城轨列车实际运行与仅优化站间驾驶策略方法分别可以获得17.3%与4.1%的节能效果。

关键词：城市轨道交通列车节能运行运行图遗传算法

基于多智能体的城市轨道交通列车运行仿真研究

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基于多智能体的城市轨道交通列车运行仿真研究

作者：黎阳北京交通大学

学位级别：硕士

城市轨道交通具有大容量、准点率高以及环境友好的特点,扮演着城市公共交通骨干的角色。随着中国城市化进程的不断推进和大中城市的迅速发展,城市轨道交通系统的运营里程不断增加,客运量平稳增长,其运营组织也日益复杂。不确定的突发事... 详细信息

城市轨道交通具有大容量、准点率高以及环境友好的特点,扮演着城市公共交通骨干的角色。随着中国城市化进程的不断推进和大中城市的迅速发展,城市轨道交通系统的运营里程不断增加,客运量平稳增长,其运营组织也日益复杂。不确定的突发事件频发,可能导致列车晚点,影响行车安全,降低了城市轨道交通系统的服务质量和运营效率。同时,城市轨道交通运营里程的增加也使得系统总能耗迅速上升,运营成本快速升高。利用仿真方法预先评估潜在突发事件,分析事件对列车运行造成的干扰,导致的乘客延误及服务水平损失,能够为运营单位制定应急预案提供数据支持。通过对列车运行能耗进行建模,实现对不同运行方案的能耗评估并选取最优方案,能够切实降低城市轨道交通运营成本,具有重要意义。本文基于多智能体理论,对列车运营过程进行建模,定义智能体并设计其功能,建立离散事件驱动的列车运行仿真框架。针对突发事件场景和节能运行场景分别制定相应的仿真规则,建立运算高效的仿真模型。本文的主要研究工作如下:(1)对列车实际运行中的牵引、巡航、惰行和制动工况进行建模分析,设计算法分别计算列车在区间最短运行时间、指定运行时间以及受限运行条件下的速度-时间曲线。基于多智能体理论定义了列车、站台与乘客智能体,根据实际运营中智能体可能采取的不同行为设计了相应功能。对列车智能体之间的交互规则进行设计,以模拟列车在移动闭塞条件下维持列车间安全距离的行为;对列车、站台与乘客智能体之间的交互规则进行设计,以模拟乘客的进出站与上下车行为。将列车在突发事件场景下的运营过程抽象成多类离散事件,设计仿真模型的离散事件系统。基于城市轨道交通中列车相对分散的特点,设计了并行计算规则与仿真推进流程,加速仿真计算效率。(2)针对列车节能运行仿真场景,利用已建立的仿真模型框架,复用列车运行仿真的基础算法。在基于车载蓄电设备和再生能直接利用两种情景对仿真模型分别进行改进的同时,针对两种情景分别设计了自适应大邻域搜索算法,定义了多组破坏和修复算子,以验证所提出的仿真模型可以应用在节能运行优化算法中。在车载蓄电设备情景下,对列车运行中的耗能和再生能储存过程进行建模,模拟列车运行中再生制动能的储蓄与消耗。在再生能直接利用情景中,对列车运行中再生制动能在供电线路中的传输过程进行建模,模拟列车在制动工况下将产生的再生制动能传输至供电网络以及在牵引工况下即时利用电网中其他列车提供的再生能的行为。通过定义供电区间智能体并设计智能体与列车智能体的交互规则,实现计算供电区间内实时能耗的功能。设计了列车正常运营条件下的离散事件系统与高效的仿真推进流程。(3)基于北京地铁亦庄线的实际线路、车辆和客流数据,进行数值算例分析。在突发事件场景下,设计多组突发事件,比对分析突发事件发生位置和持续时长与其引发的列车延误、能耗增加以及乘客延误之间的关系。仿真模型完成25辆列车3小时仿真的平均耗时为1.2秒,体现了突发事件仿真模型计算的高效性。在节能运行场景下,针对车载蓄电设备情景,利用自适应大邻域搜索算法优化列车站间运行时间,优化后的单车运行能耗较原方案降低3.95%;针对再生能直接利用情景,分别优化高峰期和平峰期列车站台的停靠时间。优化结果显示,高峰期系统能耗降低16.96%,平峰期系统能耗降低17.71%。结果表明,优化后的列车运行方案具有显著的节能效果,算法计算耗时也证明本文提出的节能运行仿真模型具有足够的计算效率以应用在启发式节能优化算法中。

关键词：多智能体理论离散事件驱动突发事件列车运行仿真列车节能运行