CN106585675B - 列车运行优化操纵方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种列车运行优化操纵方法和装置。本发明列车运行优化操纵方法,包括:根据列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数;将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数;将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间、所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件;使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值;根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度‑位置曲线;根据所述列车运行的速度‑位置曲线操纵列车运行。
Description
技术领域
本发明实施例涉及轨道交通控制技术,尤其涉及一种列车运行优化操纵方法和装置。
背景技术
随着轨道交通技术的迅猛发展,轨道交通信号技术也取得了长足的进步。列车自动控制系统(Automatic Train Control,简称ATC)采用先进的列车自动控制技术提高行车效率,对于轨道交通技术来说是必不可少的。其中,ATC系统包括三个子系统,分别为列车自动防护(Automatic Train Protection,简称ATP)、列车自动运行(Automatic TrainOperation,简称ATO)以及列车自动监控(Automatic Train Supervision,简称ATS)。
其中,ATO作为列车自动控制系统的一个重要的子系统,利用车载固化信息及地面信息实现对列车牵引、制动的控制,使列车处在最佳运行状态,提高列车准点率、乘客舒适度、节约能源。
随着铁路运营里程不断增加,能耗支出逐年增大,需要对机车(包括内燃机车和电力机车)进行节能减排。所以,在ATO中设置适用于各种类型机车的列车操作算法是极为重要且迫切的。
发明内容
本发明实施例提供一种列车运行优化操纵方法和装置,以实现在保证列车运行准点的同时,有效节约能耗,提升列车运行效率。
第一方面,本发明实施例提供一种列车运行优化操纵方法,包括:
获取列车的车辆信息、列车运行区段的路况信息以及列车运行限定时间;
根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,所述列车运行总能耗函数和所述列车运行总时间函数均是关于第一变量和第二变量的函数;
将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数;
将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间、所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件;
使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值;
根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线;
根据所述列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行。
结合第一方面,在第一方面的第一种可能的实现方式中,所述列车运行区段的路况信息包括至少一个限速段的最大速度和各个限速段的距离,根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,包括:
根据所述第一变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的目标速度;
根据所述第二变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的制动速度;
根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,在第一方面的第二种可能的实现方式中,所述根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线,包括:
依次根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离进行运动规划,确定所述列车运行的速度-位置曲线。
结合第一方面、第一方面的第一种至第二种任一种可能的实现方式,在第一方面的第三种可能的实现方式中,所述使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,包括:
根据所述约束条件确定优化算法搜索范围,在所述优化算法搜索范围内获取使得所述优化目标函数最小化的值,将使得所述优化目标函数最小化的值作为所述优化目标函数的最优解。
结合第一方面、第一方面的第一种至第二种任一种可能的实现方式,在第一方面的第四种可能的实现方式中,所述根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,包括:
设置与目标速度变量有关的所述第一变量,与制动速度变量有关的所述第二变量;
根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息对列车进行动力学分析,确定关于所述第一变量和所述第二变量的列车运行总能耗函数以及列车运行总时间函数。
第二方面,本发明实施例提供一种列车运行优化操纵装置,包括:
信息获取模块,用于获取列车的车辆信息、列车运行区段的路况信息以及列车运行限定时间;
函数确定模块,用于根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,所述列车运行总能耗函数和所述列车运行总时间函数均是关于第一变量和第二变量的函数;
优化目标确定模块,用于将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数;
约束条件确定模块,用于将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间、所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件;
最优解确定模块,用于使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值;
曲线确定模块,用于根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线;
优化操纵模块,用于根据所述列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行。
结合第二方面,在第二方面的第一种可能的实现方式中,所述列车运行区段的路况信息包括至少一个限速段的最大速度和各个限速段的距离,所述曲线确定模块用于根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,包括:
根据所述第一变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的目标速度;
根据所述第二变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的制动速度;
根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线。
结合第二方面的第一种可能的实现方式,在第二方面的第二种可能的实现方式中,所述曲线确定模块用于根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线,包括:
依次根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离进行运动规划,确定所述列车运行速度-位置曲线。
结合第二方面、第二方面的第一种至第二种任一种可能的实现方式,在第二方面的第三种可能的实现方式中,所述最优解确定模块用于使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,包括:
根据所述约束条件确定优化算法搜索范围,在所述优化算法搜索范围内获取使得所述优化目标函数最小化的值,将使得所述优化目标函数最小化的值作为所述优化目标函数的最优解。
结合第二方面、第二方面的第一种至第二种任一种可能的实现方式,在第二方面的第四种可能的实现方式中,所述函数确定模块用于根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,包括:
设置与目标速度变量有关的所述第一变量,与制动速度变量有关的所述第二变量;
根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息对列车进行动力学分析,确定关于所述第一变量和所述第二变量的列车运行总能耗函数以及列车运行总时间函数。
本发明实施例列车运行优化操纵方法和装置,通过将列车运行总能耗量化为关于第一变量和第二变量的列车运行总能耗函数,根据第一变量和第二变量的取值范围以及列车运行限定时间确定约束条件,在该约束条件下获取使得列车运行总能耗最优的第一变量的最优值和第二变量的最优值,进而根据该第一变量的最优值、第二变量的最优值和该列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,根据该列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行,从而实现在保证列车运行准点的同时,有效节约能耗,提升列车运行效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明列车运行优化操纵方法实施例一的流程图;
图2A为本发明列车运行优化操纵方法实施例二的流程图;
图2B为本发明列车运行速度-时间曲线举例示意图;
图3为本发明列车运行优化操纵装置实施例一的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明列车运行优化操纵方法实施例一的流程图,如图1所示,本实施例的方法可以包括:
步骤101、获取列车的车辆信息、列车运行区段的路况信息以及列车运行限定时间。
其中,列车的车辆信息具体可以包括整列列车的质量,也可以是用于确定整列列车的质量的其他信息,例如可以包括组成列车的车辆节数和每一节车辆的质量。列车运行区段的路况信息具体可以包括列车运行区段的最大速度、列车运行区段的起始位置和终止位置等,不同的列车运行区段对应的路况信息不同。列车运行限定时间具体指列车行驶完该列车运行区段所使用的时间的最大值,即列车行驶完该列车运行区段所使用的时间不能超过该列车运行限定时间。
步骤102、根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,所述列车运行总能耗函数和所述列车运行总时间函数均是关于第一变量和第二变量的函数。
具体的,第一变量可以用α表示,第二变量可以用β表示,其中,α与目标速度变量有关,β与制动速度变量有关,该制动速度变量具体指列车进行制动时的初始速度。该列车运行总能耗函数具体可以为W=f(α,β),该列车运行总时间函数具体可以为t(α,β)。
步骤103、将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数。
步骤104、将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间、所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件。
具体的,该约束条件即为t(α,β)≤T,α∈(0,1),β∈(0,1),T为列车运行限定时间。
步骤105、使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值。
具体的,该优化算法具体可以为二维进退法,或者其他优化算法,此处不一一举例说明。
步骤106、根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线。
具体的,列车运行的速度-位置曲线具体为一个二维曲线,其横轴对应位置,纵轴对应速度,即该速度-位置曲线可以反映列车在每一个位置的速度。
步骤107、根据所述列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行。
具体的,列车根据给列车运行的速度-位置曲线对列车进行相应操纵,使得列车在列车运行限定时间内行驶完全程。
本实施例,通过将列车运行总能耗量化为关于第一变量和第二变量的列车运行总能耗函数,根据第一变量和第二变量的取值范围以及列车运行限定时间确定约束条件,在该约束条件下获取使得列车运行总能耗最优的第一变量的最优值和第二变量的最优值,进而根据该第一变量的最优值、第二变量的最优值和该列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,根据该列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行,从而实现在保证列车运行准点的同时,有效节约能耗,提升列车运行效率。
下面采用几个具体的实施例,对图1所示方法实施例的技术方案进行详细说明。
图2A为本发明列车运行优化操纵方法实施例二的流程图,图2B为本发明列车运行速度-时间曲线举例示意图,如图2A所示,本实施例的方法可以包括:
步骤201、获取列车的车辆信息、列车运行区段的路况信息以及列车运行限定时间。
其中,步骤201的具体解释说明可以参见步骤101,其中,列车运行区段的路况信息具体可以包括至少一个限速段的最大速度和各个限速段的距离。即本实施例可以将列车运行区段细化为至少一个限速段,相应的,列车运行区段的路况信息即包括至少一个限速段的最大速度和各个限速段的距离。将列车运行区段细化为至少一个限速段可以使得量化得到的列车运行总能耗更加贴近实际值。
步骤202、根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,所述列车运行总能耗函数和所述列车运行总时间函数均是关于第一变量和第二变量的函数。
其中,步骤202具体可以为:设置与目标速度变量有关的第一变量α,与制动速度变量有关的第二变量β;根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息对列车进行动力学分析,确定关于所述第一变量和所述第二变量的列车运行总能耗函数W=f(α,β)以及列车运行总时间函数t(α,β)。
步骤203、将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数。
步骤204、将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间、所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件。
具体可以参见步骤104的具体解释说明,此处不再一一赘述。
即通过步骤201至步骤204得出列车行驶的优化模型为:
步骤205、使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值。
其中,步骤205具体可以为:根据所述约束条件确定优化算法搜索范围,在所述优化算法搜索范围内获取使得所述优化目标函数最小化的值,将使得所述优化目标函数最小化的值作为所述优化目标函数的最优解。
即,通过使用优化算法获取使得W最小的最优解,最优解包括第一变量α的最优值αU和第二变量β的最优值βU。
步骤206、根据所述第一变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的目标速度。
具体的,列车运行区段包括的至少一个限速段,每一个限速段均有一个与其对应的最大速度和目标速度,即列车在该限速段内行驶时,列车的速度不能超过该最大速度。举例而言,限速段1的最大速度即为Vmax1,限速段2的最大速度即为Vmax2。根据αU和每个限速段的最大速度可以确定该限速段的目标速度vg,具体实现方式可以为,vg=αU*Vmax,其中,当Vmax为Vmax1时,vg即为vg1,即限速段1的目标速度,当Vmax为Vmax2时,vg即为vg2,即限速段2的目标速度。
需要说明的是,目标速度具体指期望达到的匀速速度,但是由于限速段的距离、限速段中列车的起始速度、限速段的制动速度等因素的限制,列车在该限速段内可能无法达到该目标速度,具体可以参见图2B,其中,vg即表示目标速度。
步骤207、根据所述第二变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的制动速度。
具体的,根据βU和每个限速段的最大速度可以确定该限速段的制动速度vd,具体实现方式可以为vd=βU*Vmax,当Vmax为Vmax1时,vd即为vd1,即限速段1的制动速度,当Vmax为Vmax2时,vd即为vd2,即限速段2的制动速度。
步骤208、根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线。
具体可以为,依次根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离进行运动规划,确定列车运行的速度-位置曲线。
具体的,根据每个限速段的目标速度、该限速段的制动速度和该限速段的距离可以进行运动规划确定该限速段内列车运行的速度-位置曲线,进而依次根据各个限速段内列车运行的速度-位置曲线得到整个列车运行区段的列车运行的速度-位置曲线。
举例而言,列车运行区段包括4个限速段,各个限速段的最大速度依次为Vmax1、Vmax2、Vmax3以及Vmax4,各个限速段的距离依次为S1、S2、S3以及S4,第一个限度段列车开始运动,该限速段的起始速度vs为0,根据αU和Vmax1得到vg1,根据βU和Vmax1得到vd1,在满足S1、vg1和vd1得到该限速段的列车运行的速度-位置曲线,对于第二个限度段可以采用相似的方法得到第二个限度段的列车运行速度-位置曲线,需要说明的是,第二限速段中列车的初始速度为第一限速段的终止速度,该终止速度不等于0,第二限度段的列车运行的速度-位置曲线可以是如图2B中的任意一个,具体需要根据S2、vg2和vd2确定。其他限速段的列车运行速度-位置曲线采用相似的方法得到,此处不再一一赘述。即如图2B所示,由于,起始速度vs、目标速度vg、制动速度vd以及距离S的限制,限速段的运动方式可以是先加速后匀速再减速,也可以是先加速后均速,也可以是纯加速,也可以是先加速后减速,也可以是先均速后加速,也可以是纯减速,具体由限速段的起始速度vs、目标速度vg、制动速度vd以及距离S的具体取值决定。
步骤209、根据所述列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行。
需要说明的,步骤202具体可以为根据列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息对列车进行动力学分析,确定关于所述第一变量和所述第二变量的列车运行总能耗函数以及列车运行总时间函数。
本实施例,通过将列车运行总能耗量化为关于第一变量和第二变量的列车运行总能耗函数,根据第一变量和第二变量的取值范围以及列车运行限定时间确定约束条件,在该约束条件下获取使得列车运行总能耗最优的第一变量的最优值和第二变量的最优值,进而根据该第一变量的最优值、第二变量的最优值和该列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,根据该列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行,从而实现在保证列车运行准点的同时,有效节约能耗,提升列车运行效率。
图3为本发明列车运行优化操纵装置实施例一的结构示意图,如图3所示,本实施例的装置可以包括:信息获取模块11、函数确定模块12、优化目标确定模块13、约束条件确定模块14、最优解确定模块15、曲线确定模块16和优化操纵模块17,其中,该信息获取模块11,用于获取列车的车辆信息、列车运行区段的路况信息以及列车运行限定时间,该函数确定模块12,用于根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,所述列车运行总能耗函数和所述列车运行总时间函数均是关于第一变量和第二变量的函数,该优化目标确定模块13,用于将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数,该约束条件确定模块14,用于将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间、所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件,该最优解确定模块15,用于使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值,该曲线确定模块16,用于根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,该优化操纵模块17,用于根据所述列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行。
可选的,所述列车运行区段的路况信息包括至少一个限速段的最大速度和各个限速段的距离,该曲线确定模块16用于根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,具体可以包括:根据所述第一变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的目标速度;根据所述第二变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的制动速度;根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线。
可选的,该曲线确定模块16用于根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线,具体可以包括:依次根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离进行运动规划,确定列车运行的速度-位置曲线。
可选的,该最优解确定模块15用于使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,具体可以包括:根据所述约束条件确定优化算法搜索范围,在所述优化算法搜索范围内获取使得所述优化目标函数最小化的值,将使得所述优化目标函数最小化的值作为所述优化目标函数的最优解。
可选的,该函数确定模块12用于根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,具体可以包括:设置与目标速度变量有关的所述第一变量,与制动速度变量有关的所述第二变量;根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息对列车进行动力学分析,确定关于所述第一变量和所述第二变量的列车运行总能耗函数以及列车运行总时间函数。
本实施例的装置,可以用于执行上述方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
1.一种列车运行优化操纵方法,其特征在于,包括:
获取列车的车辆信息、列车运行区段的路况信息以及列车运行限定时间;
根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,所述列车运行总能耗函数和所述列车运行总时间函数均是关于第一变量和第二变量的函数;
将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数;
将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间,以及所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件;
使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值;
根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线;
根据所述列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行;
所述列车运行区段的路况信息包括至少一个限速段的最大速度和各个限速段的距离,根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,包括:
根据所述第一变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的目标速度;
根据所述第二变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的制动速度;
根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线,包括:
依次根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离进行运动规划,确定所述列车运行的速度-位置曲线。
3.根据权利要求1至2任一项所述的方法,其特征在于,所述使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,包括:
根据所述约束条件确定优化算法搜索范围,在所述优化算法搜索范围内获取使得所述优化目标函数最小化的值,将使得所述优化目标函数最小化的值作为所述优化目标函数的最优解。
4.根据权利要求1至2任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,包括:
设置与目标速度变量有关的所述第一变量,与制动速度变量有关的所述第二变量;
根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息对列车进行动力学分析,确定关于所述第一变量和所述第二变量的列车运行总能耗函数以及列车运行总时间函数。
5.一种列车运行优化操纵装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取列车的车辆信息、列车运行区段的路况信息以及列车运行限定时间;
函数确定模块,用于根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,所述列车运行总能耗函数和所述列车运行总时间函数均是关于第一变量和第二变量的函数;
优化目标确定模块,用于将所述列车运行总能耗函数作为优化目标函数;
约束条件确定模块,用于将列车运行总时间小于或者等于所述列车运行限定时间,以及所述第一变量和所述第二变量的取值均在0至1之间,作为约束条件;
最优解确定模块,用于使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,所述优化目标函数的最优解包括第一变量的最优值和第二变量的最优值;
曲线确定模块,用于根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线;
优化操纵模块,用于根据所述列车运行的速度-位置曲线操纵列车运行;
所述列车运行区段的路况信息包括至少一个限速段的最大速度和各个限速段的距离,所述曲线确定模块用于根据所述第一变量的最优值、所述第二变量的最优值和所述列车运行区段的路况信息确定列车运行的速度-位置曲线,包括:
根据所述第一变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的目标速度;
根据所述第二变量的最优值和所述至少一个限速段的最大速度确定各个限速段的制动速度;
根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述曲线确定模块用于根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离确定所述列车运行的速度-位置曲线,包括:
依次根据各个限速段的目标速度、各个限速段的制动速度以及各个限速段的距离进行运动规划,确定所述列车运行速度-位置曲线。
7.根据权利要求5至6任一项所述的装置,其特征在于,所述最优解确定模块用于使用优化算法在所述约束条件下获取所述优化目标函数的最优解,包括:
根据所述约束条件确定优化算法搜索范围,在所述优化算法搜索范围内获取使得所述优化目标函数最小化的值,将使得所述优化目标函数最小化的值作为所述优化目标函数的最优解。
8.根据权利要求5至6任一项所述的装置,其特征在于,所述函数确定模块用于根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息确定列车运行总能耗函数和列车运行总时间函数,包括:
设置与目标速度变量有关的所述第一变量,与制动速度变量有关的所述第二变量;
根据所述列车的车辆信息和列车运行区段的路况信息对列车进行动力学分析,确定关于所述第一变量和所述第二变量的列车运行总能耗函数以及列车运行总时间函数。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19935351A1 (de) * | 1999-07-29 | 2001-02-01 | Abb Daimler Benz Transp | Verfahren zur Energieoptimierung bei einem Fahrzeug/Zug mit arbeitspunktabhängigem Wirkungsgrad |
DE102010010452A1 (de) * | 2010-03-01 | 2011-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum Betreiben einer Eisenbahnstrecke sowie diesbezügliche Eisenbahnstrecke |
DE102011078449A1 (de) * | 2011-06-30 | 2012-08-23 | Siemens Ag | Verfahren zur Fahrkurvenoptimierung für Schienenfahrzeuge |
CN103863364A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-18 | 北京清软英泰信息技术有限公司 | 一种基于调度信号的货运机车自动操纵实时优化控制系统 |
CN104656452A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-27 | 广西大学 | 一种基于矩阵离散算法的地铁列车优化控制方法及装置 |
CN105460048A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-04-06 | 广西大学 | 城轨交通优化操纵与行车调度综合节能控制方法及装置 |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19935351A1 (de) * | 1999-07-29 | 2001-02-01 | Abb Daimler Benz Transp | Verfahren zur Energieoptimierung bei einem Fahrzeug/Zug mit arbeitspunktabhängigem Wirkungsgrad |
DE102010010452A1 (de) * | 2010-03-01 | 2011-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum Betreiben einer Eisenbahnstrecke sowie diesbezügliche Eisenbahnstrecke |
DE102011078449A1 (de) * | 2011-06-30 | 2012-08-23 | Siemens Ag | Verfahren zur Fahrkurvenoptimierung für Schienenfahrzeuge |
CN103863364A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-18 | 北京清软英泰信息技术有限公司 | 一种基于调度信号的货运机车自动操纵实时优化控制系统 |
CN104656452A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-27 | 广西大学 | 一种基于矩阵离散算法的地铁列车优化控制方法及装置 |
CN105460048A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-04-06 | 广西大学 | 城轨交通优化操纵与行车调度综合节能控制方法及装置 |
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