基于多种群遗传算法的高速列车节能操纵研究

摘要

截至2016年底，我国高速铁路运营里程超过2.2万公里，占世界高速铁路运营总里程的60％以上，位居全球第一。2016年国家铁路发送旅客达27.7亿人，其中动车组发送14.43亿人，占比超过52％。在动车组旅客发送量中，高速铁路发送旅客人数为11.8亿人次，占比超过81％，高速铁路已经成为旅客出行首选。随着我国对高铁技术的不断研究，2017年9月，由我国自主研制的高铁动车组“复兴号”在京沪高铁上正式运营，标志着我国高速铁路在历史上又迈向了一个新阶段。
　　随着高速铁路运营里程的延长和运量的增加，随之带来的能源消耗也逐渐提高。本文借鉴国内外对列车节能运行研究，结合高铁列车运行特点，建立高速铁路单列车节能操纵优化模型和多列车追踪运行节能优化模型，设计针对模型特点的多种群遗传算法。论文主要研究内容如下:
　　(1)介绍高速铁路列车运行基本理论。分析高速铁路列车区别于普通铁路列车和城市轨道交通的特点，总结了高铁列车过电分相的过程和再生制动能利用过程，并从高速铁路基础设施、运营组织和司机操纵分析对高速铁路列车能耗的影响，通过对高速铁路列车进行受力分析，建立相应的运动学模型。
　　(2)建立高速铁路单列车节能操纵优化模型。结合高速铁路列车线路条件和动车组操纵特点，建立以列车能耗为目标的函数，以列车操纵序列为控制变量，考虑列车准时、停车准确、限速、和电分相影响以及工况转换和手柄级位持续时间约束，并通过多种群遗传算法进行求解。
　　(3)建立高速铁路多列车追踪运行的节能操纵优化模型。充分考虑前车对后车限速的影响，考虑再生制动能量的利用，建立多列车追踪运行的节能操纵优化模型，同时提出当前行列车因为某些原因导致速度降低，影响到追踪列车安全运行时，追踪列车在影响结束后剩余区间的重新优化操纵。
　　(4)案例设计和仿真结果分析。通过MATLAB软件仿真单列车节能运行，并在单列车基础上，考虑前车动态限速影响和再生制动能量利用，对多列车追踪运行进行仿真。仿真结果表明，优化方案中单列车运行能耗比司机实际操纵方案降低了16.35％，追踪列车运行能耗比单列车运行能耗减少了8.138kW·h。前车影响结束后剩余区间重新优化的两列车总能耗比采用最小运行时分操纵策略总能耗节省了13.90％。仿真结果验证了本文提出的模型和算法的有效性和优化效果，同时本文基于高速铁路列车节能操纵的研究对高铁列车牵引能耗的降低具有实际意义，为高铁列车司机操纵提供理论参考。

目录

声明

致谢

摘要

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 单列车运行控制优化研究

1．2．2 多列车追踪运行优化研究

1．3 论文研究内容及技术路线

1．4 本章小结

2 高速列车运行过程的基本理论

2．1 高速铁路特点

2．1．1 高速铁路与普通铁路

2．1．2 高速铁路与城市轨道交通

2．1．3 我国高速铁路动车组

2．2 高铁列车受力分析

2．2．1 列车牵引力

2．2．2 列车阻力

2．2．3 列车制动力

2．2．4 列车制动距离计算模型

2．2．5 回转质量系数

2．3 高铁列车运动学模型

2．4 电分相对高速铁路列车运行影响

2．5 高铁列车能耗

2．5．1 影响列车能耗的主要因素

2．5．2 列车再生制动能利用分析

2．5．5 列车能耗计算

2．6 本章小结

3 高速铁路单列车节能操纵优化模型与算法

3．1 最小运行时分操纵策略

3．2 节能运行操纵策略

3．3 模型计算

3．3．1 目标函数

3．3．2 约束条件

3．4 多种群遗传算法求解

3．4．1 多种群遗传算法的基本理论

3．4．2 坡道化简

3．4．3 初始种群生成

3．4．4 适应度函数

3．4．5 染色体操作

3．5 本章小结

4 高速铁路多列车追踪运行操纵优化

4．1 移动闭塞下列车追踪间隔

4．2 移动闭塞下列车追踪模型

4．3 前车影响的追踪列车节能操纵优化

4．3．1 受前车影响的列车操纵策略

4．3．2 算法设计

4．4 本章小结

5．1 仿真条件描述

5．2 单列车仿真结果分析

5．2．1 单列车仿真

5．2．2 列车实际操纵与模拟优化操纵方案对比

5．3 多列车追踪运行仿真结果分析

5．3．1 追踪列车仿真结果分析

5．3．2 不同发车间隔能耗仿真结果分析

5．3．3 前车影响的列车仿真结果分析

5．4 本章小结

6．1 论文工作与结论

6．2 研究展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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