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一种用于轨道交通系统能效行车组织的信息处理方法

摘要

本发明涉及一种用于轨道交通系统能效行车组织的信息处理方法,包括:步骤S1:将时间上连续发车的三次列车作为一个基本行车组织单元;步骤S2:建立列车行为差分模型;步骤S3:基于建立的列车行为差分模型计算得到目标行为曲线;步骤S4:根据目标行为曲线和旅客在线路上各站的聚散规律,确定各单元内列车的间隔时间、基本行车组织单元的间隔时间,以及列车在站停车时间;步骤S5:输出步骤S1确定的基本行车组织单元和步骤S4确定的各单元内列车的间隔时间、基本行车组织单元的间隔时间,以及列车在站停车时间,辅助编制兼顾旅客运输需求、节能降耗和列车运行快捷性的列车运行图。与现有技术相比,本发明具有大幅节约能源、降低能耗等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN109109913A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 同济大学;

    申请/专利号CN201810833980.1

  • 发明设计人 潘登;夏易君;赵立婷;陈泽君;

    申请日2018-07-26

  • 分类号B61L27/00(20060101);G05B13/04(20060101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人蔡彭君

  • 地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号

  • 入库时间 2024-02-19 06:37:56

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-08-04

    未缴年费专利权终止 IPC(主分类):B61L27/00 专利号:ZL2018108339801 申请日:20180726 授权公告日:20191105

    专利权的终止

  • 2020-01-14

    专利权的转移 IPC(主分类):B61L27/00 登记生效日:20191225 变更前: 变更后:

    专利申请权、专利权的转移

  • 2019-11-05

    授权

    授权

  • 2019-01-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):B61L27/00 申请日:20180726

    实质审查的生效

  • 2019-01-01

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及一种轨道交通调度技术,尤其是涉及一种用于轨道交通系统能效行车组织的信息处理方法。

背景技术

对于城市轨道交通而言,“能效”主要体现在节能降耗和列车运行的快捷性两个方面。提高行车及行车组织组织的“能效”的方法,在理论研究上和实践中,主要有基于工况优化组合的列车节能运行、列车时刻表优化和再生电能的回收利用,以及上述三种方法的组合利用。

基于工况优化组合的列车节能运行,是通过优化列车各运行工况的切换点,主要是通过延长列车惰行时间,来达到列车运行节约电能和减少能耗的目的,它是以牺牲快捷性为代价,难以实现节能与快捷性的兼容。因此,列车节能运行与行车组织、再生电能利用的紧密结合,是城市轨道交通系统“能效提升”研究的必然趋势,也是当今研究的热点领域。Ning等提出一种通过改变列车运行曲线来调整列车到站时间的列车间隔时间控制模型,旅客平均在站等待时间和列车运行能耗大幅降低;Jia等设计了一种基于列车时刻表优化的列车能效控制策略,用于旅客运输需求具有不确定性的地铁线路非运输高峰时段的列控与行车组织;Huang等以城市轨道交通系统列车节能运行和提高客运服务质量为目标,提出一种客流过饱和条件下列车时刻表优化模型,通过列车间隔时间的调整,在再生电能直接利用与旅客旅行时间之间取得均衡,从而达到城市轨道交通系统运行的双目标优化;步兵等对单车节能和多车协同利用再生电能的控制策略进行统一规划,仿真验证了优化列车时刻表的节能效果;Su等提出一种基于ATO控制原理的可避免频繁切换运行状态的列车目标曲线优化方法,来提高城轨列车运行能效;Feng等对列车长度与牵引能力约束下的旅客列车节能目标曲线进行了深入讨论,有助于客流组织和列车开行方案的改善与提高。Yang等将列车高效节能运行策略归结为列车时刻表优化、高效节能驾驶和综合优化方法三个方面。

以上研究成果对推动我国高速列车的绿色、节能、环保的发展,持续提高我国高速列车运行能效水平,具有重要指导意义。但是,“节能研究”,还主要围绕列车惰行和再生电能的回收、利用展开,虽然很多学者将其与列车时刻表优化相结合,使得列车在节能运行的同时,在快捷性上也有所提高,由于城市轨道交通系统站间距离短限制列车卓越性能发挥的缺陷并没有很好的解决,实际上“能效”的提升仍然存在巨大空间有待挖掘。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于轨道交通系统能效行车组织的信息处理方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

一种用于轨道交通系统能效行车组织的信息处理方法,包括:

步骤S1:将时间上连续发车的三次列车作为一个基本行车组织单元,三次列车均从始发站出发,其中,一次列车仅停靠奇数站和终点站,一次列车仅停靠偶数站和终点站,另一次列车每站均停靠;

步骤S2:建立列车行为差分模型;

步骤S3:基于建立的列车行为差分模型计算得到目标行为曲线;

步骤S4:根据目标行为曲线和旅客在线路上各站的聚散规律,确定各单元内列车的间隔时间、基本行车组织单元的间隔时间,以及列车在站停车时间;

步骤S5:输出步骤S1确定的基本行车组织单元和步骤S4确定的各单元内列车的间隔时间、基本行车组织单元的间隔时间,以及列车在站停车时间,辅助编制兼顾旅客运输需求、节能降耗和列车运行快捷性的列车运行图。

任一基本行车组织单元中的三趟列车的顺序任意排序。

所述步骤S2中列车的差分模型包括恒力矩区差分模型、恒功率区差分模型、自然特性区差分模型、巡航区差分模型、惰行区差分模型和再生制动区差分模型、空气制动区;

所述恒力矩区差分模型为:

其中:m为列车总质量(包括列车自重和旅客总重量),v(k)、v(k+1)为列车在第k、k+1个采样周期内的采样运行速度,T为采样周期,FA列车在恒力矩区的牵引力,W(k)为列车在第k个采样周期内所受的阻力;

所述恒功率区差分模型为:

其中:P为列车的恒功率;

所述自然特性区差分模型为:

其中:M为列车自然特性常数;

所述巡航区差分模型为:

v(k+1)-v(k)=0

所述惰行区差分模型为:

所述再生制动区差分模型为:

其中:B(k)为列车在第k个采样周期内所采取的制动力,fDE(k)为列车制动力常数。

所述空气制动区差分模型为:

其中:Bairbraking(k)为列车在第k个采样周期内所采取的制动力。

所述步骤S3具体包括:

步骤S31:城市轨道交通系统的最优能耗EOptimal初始化,即EOptimal=EC,其中EC是作为当前优化对象的城市轨道交通系统的总能耗;

步骤S32:计算第l条线路第i次列车的运行能耗ELine(l),Train(i)

其中:nl,i是第l条线路第i次列车运行的区间数量,j是第l条线路第i次列车运行区间的编号,Fl,i,j是第i次列车运行于第l条线路第j个区间时所受的牵引力,Bl,i,j第i次列车运行于第l条线路第j个区间时所受的制动力,ds表示距离的微分,tA,tB,tC,tC*,tD,tE,tF,tO分别表示列车在各区间运行恒力矩区、恒功率区、自然特性区、巡航区、惰行区、再生制动区、空气制动区等的各阶段的时间划分;

步骤S33:计算第l条线路所有列车的运行能耗ELine(l)

其中:nl是第l条线路所有运行列车的数量;

步骤S34:计算整个城市轨道交通系统的列车运行能耗EAllTrains

其中:n为城市轨道交通系统的线路数量;

步骤S35:比较EAllTrains与EOptimal,若EAllTrains<EOptimal,则EOptimal=EAllTrains,否则保持EOptimal不变;

步骤S36:返回步骤S31直至循环次数达到设定次数;

步骤S37:以取得最优能耗EOptimal时的列车行为曲线为目标行为曲线。

所述步骤S32中,列车每个区间各运行阶段的阻力W(k)由基本阻力和附加阻力组成。基本阻力所依据的列车单位阻力w0为:

w0=a+bv+cv2

其中,a、b、c为常数,v为列车实时运行速度。坡道和弯道的附加阻力可按轨道交通部门的牵引计算规程的相关规定进行折算。

所述步骤S3中,在恒力矩区、恒功率区、自然特性区的牵引力Fl,i,j根据列车行为的差分模型和牛顿运动学定律计算得到;

巡航区的牵引力Fl,i,j与列车运行阻力数值相等;

制动力Bl,i,j根据列车行为控制需求,利用列车行为的差分模型和牛顿运动学定律计算得到。

与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:

1)在兼顾旅客可达性运输需求的基础上,缓解了站间距离短对充分利用列车卓越性能的限制,同时大幅节约能源、降低能耗,显著提高列车运行的快捷性,克服了纯粹依靠控制列车惰行时间长短来达到列车运行节能或提高列车运行快捷性,但无法实现二者兼容的缺陷。

2)通过建立特定的差分模型,提高计算的准确性。

附图说明

图1为本发明的主要步骤流程示意图;

图2(a)~图2(e)为列车运行于2.0km站间区间的能耗-时间曲线示意图;

图3(a)~图3(e)为列车运行于4.0km站间区间的能耗-时间曲线示意图;

图4(a)和图4(b)为列车运行图的编制示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

一种用于轨道交通系统能效行车组织的信息处理方法,如图1所示,包括:

步骤S1:将时间上连续发车的三次列车作为一个基本行车组织单元,三次列车均从始发站出发,其中,一次列车仅停靠奇数站和终点站,一次列车仅停靠偶数站和终点站,另一次列车每站均停靠;任一基本行车组织单元中的三趟列车的顺序任意排序,共6种组合方式:①列车1--列车2--列车3;②列车1--列车3--列车2;③列车2--列车1--列车3;④列车2--列车3--列车1;⑤列车3--列车1--列车2;⑥列车3--列车2--列车1。可以根据实际情况选择任意一种组合。

图2(a)~图2(e)和图3(a)~图3(e)分别仿真了列车运行于2.0km标准站间区间与4.0km的站间区间情况,可以发现列车的运行能耗绝大部分发生在列车加速运行和制动减速运行两个阶段,而列车巡航区的匀速运行阶段能耗则很小,惰行阶段列车则无电能消耗。而当列车提速时,可以发现列车运行能耗增加,而2.0km的标准站间区间由于距离过短,限制了列车卓越性能的发挥,即列车的最大运行速度不能得到充分的利用,因而列车运行的快捷性和节能降耗受到极大的约束。

步骤S2:建立列车行为差分模型,其中列车的差分模型包括恒力矩区差分模型、恒功率区差分模型、自然特性区差分模型、巡航区差分模型、惰行区差分模型和再生制动区差分模型、空气制动区;

恒力矩区差分模型为:

其中:m为列车总质量(包括列车自重和旅客总重量),v(k)、v(k+1)为列车在第k、k+1个采样周期内的采样运行速度,T为采样周期,FA列车在恒力矩区的牵引力,W(k)为列车在第k个采样周期内所受的阻力;

恒功率区差分模型为:

其中:P为列车的恒功率;

自然特性区差分模型为:

其中:M为列车自然特性常数;

巡航区差分模型为:

v(k+1)-v(k)=0

惰行区差分模型为:

再生制动区差分模型为:

其中:B(k)为列车在第k个采样周期内所采取的制动力,fDE(k)为列车制动力常数。

空气制动区差分模型为:

其中:Bairbraking(k)为列车在第k个采样周期内所采取的制动力。

步骤S3:基于建立的列车行为差分模型计算得到可以使列车安全、高效、节能运行的目标行为曲线,具体包括:

步骤S31:城市轨道交通系统的最优能耗EOptimal初始化,即EOptimal=EC,其中EC是作为当前优化对象的城市轨道交通系统的总能耗;

步骤S32:计算第l条线路第i次列车的运行能耗ELine(l),Train(i)

其中:nl,i是第l条线路第i次列车运行的区间数量,j是第l条线路第i次列车运行区间的编号,Fl,i,j是第i次列车运行于第l条线路第j个区间时所受的牵引力,Bl,i,j第i次列车运行于第l条线路第j个区间时所受的制动力,ds表示距离的微分,tA,tB,tC,tC*,tD,tE,tF,tO分别表示列车在各区间运行恒力矩区、恒功率区、自然特性区、巡航区、惰行区、再生制动区、空气制动区等的各阶段的时间划分;

其中,列车每个区间各运行阶段的阻力W(k)由基本阻力和附加阻力组成。基本阻力可根据如下列车单位阻力w0的计算公式:

w0=a+bv+cv2

依据列车重量(包括列车自重和旅客总重量)计算得到。式中,a、b、c为常数,v为列车实时运行速度。坡道和弯道的附加阻力可按轨道交通部门的牵引计算规程的相关规定进行折算。

在恒力矩区、恒功率区、自然特性区的牵引力Fl,i,j根据列车行为的差分模型和牛顿运动学定律计算得到;

巡航区的牵引力Fl,i,j与列车运行阻力数值相等;

制动力Bl,i,j根据列车行为控制需求,利用列车行为的差分模型和牛顿运动学定律计算得到。

步骤S33:计算第l条线路所有列车的运行能耗ELine(l)

其中:nl是第l条线路所有运行列车的数量;

步骤S34:计算整个城市轨道交通系统的列车运行能耗EAllTrains

其中:n为城市轨道交通系统的线路数量;

步骤S35:比较EAllTrains与EOptimal,若EAllTrains<EOptimal,则EOptimal=EAllTrains,否则保持EOptimal不变;

步骤S36:返回步骤S31直至循环次数达到设定次数;

步骤S37:以取得最优能耗EOptimal时的列车行为曲线为目标行为曲线。

由于能耗属于标量,可以线性叠加,我们可以针对一条线路的列车运行情况来仿真、验证上述算法的正确性和可行性,以及实施的效果。不妨假设一条平直线路有40个车站,各站均相距2.0km,按步骤1对Train1、Tain2和Train3的设定,可以仿真不同速度条件下Train1、Tain2和Train3不同组合的运行时间与能耗情况。表1为列车节能运行条件下基本行车组织单元的列车旅行时间与能耗情况。所谓列车节能运行条件,是针对列车区间运行的微观行为而言,即通过列车运行工况切换时间点的优化,来达到列车节能运行的目的。

表1

从表1中的Unit 1-3可以看出,Train1、Tain2和Train3的运行时间合计相比于Train1、Tain2和Train3都采取各站停车、最大运行速度80km/h的传统行车组织方案,Unit1减少了10.18%,Unit 2减少了14.75%,Unit 3减少了18.14%;在能耗方面,Unit 1降低了36.49%,Unit 2降低了27.97%,Unit 3降低了16.13%。列车节能与快捷运行得到了很好的实现,克服了单纯依靠列车微观行为优化而这不能兼顾的技术缺陷,与此同时,Train3最大运行速度80km/h且各站皆停,又很好地兼顾了旅客到达各自目的地的运输需求,克服了Train1、Train2隔站停车旅客不得不选择在自己目的站的邻站下车的不足。

步骤S4:根据目标行为曲线和旅客在线路上各站的聚散规律,确定各单元内列车的间隔时间、基本行车组织单元的间隔时间,以及列车在站停车时间;

步骤S5:输出步骤S1确定的基本行车组织单元和步骤S4确定的各单元内列车的间隔时间、基本行车组织单元的间隔时间,以及列车在站停车时间,辅助编制兼顾旅客运输需求、节能降耗和列车运行快捷性的列车运行图。

假定列车间隔时间tTrainInterval=120s,列车停站时间tDwellTime=30s,线路车站数量ns=40。其中,tTrainInterval表示连续从始发站出发的列车间隔时间与它们到达终点站列车间隔时间的最小值,tDwellTime表示列车停站旅客乘降所需的时间,tUnitInterval表示基本行车组织单元之间的最小列车间隔时间。

图4(a)和图(b)仿真铺画了Train1、2、3不同组合最大运行速度均为80km/h的列车运行图,从安全角度考虑,tTrainInterval、tUnitInterval须满足下列条件:

式中tSwitchback为列车折返时间。

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