基于遗传算法的追踪列车节能优化

为了研究追踪列车的节能优化操纵策略,提出了四显示固定闭塞系统下的列车静态速度约束条件和追踪列车动态速度约束条件.在此基础上,建立了以列车操纵手柄级位和工况转换点为控制变量的追踪列车节能优化模型.采用染色体长度可变多目标遗传算法,结合外部惩罚函数对该模型进行了求解,并利用遗传算法中的染色体变长算子对列车操纵手柄变换策略进行了优化.在四显示固定闭塞平台上的仿真结果表明,该方法可在安全、准点的前提下,使追踪列车的能耗下降4.3%,运行时间误差减小1.7%.

基于再生制动反馈的多列车节能优化模型

首先将多列车总牵引耗能转化为单列车总牵引耗能优化控制问题,构建总牵引耗能的数学表达式;其次将再生能实际利用转化为制动列车和其他加速列车的时间重叠问题,建立列车实际利用再生能的表达式;再次以所有列车运行总耗能最小为目标函数,建立了多列车多区间节能优化模型;最后通过MATLAB编程得到了使所有列车运行总耗能最低的发车时间间隔。