CN108510127B - 基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法 - Google Patents

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CN108510127B CN201810322495.8A CN201810322495A CN108510127B CN 108510127 B CN108510127 B CN 108510127B CN 201810322495 A CN201810322495 A CN 201810322495A CN 108510127 B CN108510127 B CN 108510127B
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Abstract

本发明提供了一种基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法，涉及城轨列车运行控制技术领域，该方法首先构建站间列车运行工况序列集合；然后计算所述列车运行工况序列的排序指标值，对所述运行工况序列集合进行排序；最后构建列车运行优化模型，将所述排序指标值作为所述列车运行优化模型的决策变量，计算求解所述列车运行优化模型，得到列车运行过程的优化方案。本发明使得同一供电区间内一辆牵引列车可以在一个牵引时间段的不同子时间段内使用不同制动列车提供的再生能；将列车运行工况序列作为模型计算的唯一变量，将工况序列在集合中的标号代入模型进行计算，降低了模型的复杂度，该发明对城轨列车的再生能利用具有较大实用价值和推广意义。

Description

基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法
技术领域
本发明涉及城轨列车运行控制技术领域，具体涉及一种基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法。
背景技术
城市轨道交通由于运营时间长、发车频率高的特性，维持其日常运营需要巨大的能量。其中，除提供给线路中设备设施的能量外，列车的运行能耗也占其中一大部分。根据目前对城市轨道交通能耗数据的分析，列车运行的牵引能耗在总能耗中所占比重超过了50％。因此，通过减少维持列车牵引所需提供的能量来降低列车运行的总能耗，是降低城市轨道交通运营成本的一个较为有效的手段。
为减少维持列车牵引所需提供的能量，除了对列车运行工况进行组合优化以直接减少列车牵引所需能耗外，还存在一种再生能利用方法。该方法主要是以其他车制动时产生的再生能作为某列车牵引的一部分能耗，使得由变电站提供的维持该车牵引所需的能量减少。对再生能的利用主要是直接利用和间接利用两种方式，由于间接利用所需的储能装置所需数量多、成本较高，目前研究更多地集中在对再生能的直接利用上，主要是提高不同列车牵引、制动的时间重叠率来更多地对再生能进行利用。
然而，目前对列车再生能的利用方式均为一列车的制动再生能传输给一牵引列车使用，在某时段同一供电区间的制动列车多于牵引列车时，使用该方法可能会造成一部分列车再生能的浪费。此外，在已研究的通过优化列车运行过程来提高再生能利用率的模型中，用到的变量包括区间的列车运行过程和整体路网的列车运行规划两部分，模型复杂度较高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够使同一辆牵引列车在同一牵引时间段内使用多个制动列车的再生能的列车运行优化方法，以解决上述背景技术中的再生能利用方式单一，模型计算复杂度高的技术问题。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：
本发明提供的一种基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法，包括如下步骤：
步骤S110：构建车站区间列车运行工况序列集合；
步骤S120：计算所述列车运行工况序列的排序指标值，对所述运行工况序列集合进行排序；
步骤S130：以“牵引-制动”一对多关系的再生能利用方式为原则，以所述列车运行工况序列为决策变量来构建列车运行过程优化模型。
步骤S140：结合序列排序值，根据基于双层种群的嵌套式迭代遗传算法对所述列车运行过程优化模型进行计算，得到列车运行过程的优化方案。
进一步的，所述构建站间列车运行工况序列集合包括：
根据车站区间的列车限速类型，确定所述车站区间内的限速子区间个数，以及列车在该车站区间内首次牵引和末次制动分别所处的限速子区间；
确定列车在所述限速子区间内的运行参数；
结合所述运行参数确定列车在所述限速子区间内最长、最短运行时间所对应的运行轨迹及同距离同时间的运行轨迹转换公式；
对列车在所述限速子区间的运行时间进行修正，将列车在限速子区间内的工况始末速度离散化为整数，结合所述运行轨迹转换公式求解得到所述列车运行工况序列集合。
进一步的，将车站区间以区间长度或限速个数为标准划分为多个限速子区间，列车在车站区间运行时，在单一所述限速子区间内的运行工况不会重复出现，列车在车站区间始端和末端的速度均为0，列车在除所述车站区间始端和末端以外的任一点的速度均大于0。
进一步的，所述结合所述运行参数确定列车在所述限速子区间内最长、最短运行时间所对应的运行轨迹及同距离同时间的运行轨迹转换公式包括：
当列车在所述限速子区间
Figure BDA0001625666780000031
的运行时间为tk时，存在两条运行轨迹，所述两条运行轨迹的运行工况数量为m,n(1≤m≤n≤4)，运行工况对应的加速度和末端速度分别为aki,a′kj,vki,v′kj(i∈[1,m],j∈[1,n])，则由列车在该子区间的初始速度和末端速度不变即vk0＝v′k0,vkn＝v′km，可得到给定运行距离
Figure BDA0001625666780000032
和运行时间tk条件下列车在所述限速子区间
Figure BDA0001625666780000033
的运行过程如下所示，
Figure BDA0001625666780000034
Figure BDA0001625666780000035
其中，
Figure BDA0001625666780000036
tk分别为第k个限速子区间的末端位置点和运行时间；vki,aki,tki分别为列车在第k个限速子区间的第i个工况的速度、加速度及运行时间。
进一步的，对列车在所述限速子区间的运行时间进行修正包括：
列车在区间的运行时间tr存在限制
Figure BDA0001625666780000037
则修正后得到的列车在子区间运行时间的上下限为：
Figure BDA0001625666780000038
其中，tkmin,tkmax分别为第k个限速子区间的最小运行时间和最大运行时间。
进一步的，所述将列车在车站区间的运行速度离散化为整数，结合所述运行轨迹转换公式求解得到所述列车运行工况序列集合包括：
将列车在限速子区间内的工况始末速度按需求离散化为整数，结合列车区间运行时间的取值范围
Figure BDA0001625666780000041
可得到列车在车站区间内运行轨迹，即列车的区间运行工况序列；所有运行工况序列组成一个有限集合X，记为 Xq∈X＝{X1,X2,…,Xυ}，其中，Xq为第q辆列车的运行工况序列，υ为第q辆列车在该车站区间的运行工况序列个数。
进一步的，所述计算所述列车运行工况序列的排序指标值，对所述运行工况序列集合进行排序包括：以总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et和总制动时间内列车产生的被他车使用的再生能Eb作为排序指标，以代表不确定性的区间数作为排序指标的值来进行计算，得到列车运行工况序列的排序值；其中，
确定总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的初始取值范围，
Figure BDA0001625666780000042
Figure BDA0001625666780000043
其中，n为列车运行工况序列中的牵引工况次数；
Figure BDA0001625666780000044
为第k大的单位牵引时间能耗；
Figure BDA0001625666780000045
为第k大单位牵引时间能耗所对应的列车牵引能耗；
Figure BDA0001625666780000046
为第k大单位牵引时间能耗所对应的列车牵引时间；
Figure BDA0001625666780000047
为列车单位牵引时间内所使用的他车再生制动能量；而μk为判断
Figure BDA0001625666780000048
与
Figure BDA0001625666780000049
大小的参数，当
Figure BDA00016256667800000410
时μk的值为 0，否则该参数取值为1；
分析不同情况φ下总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的区间数取值
Figure BDA00016256667800000411
Figure BDA00016256667800000412
当φ＝0时，Et取值范围为
Figure BDA00016256667800000413
当φ＝n时，Et取值范围为
Figure BDA00016256667800000414
而当φ＝j(0＜j＜n)时，其计算公式为：
Figure BDA0001625666780000051
此时需要通过判断
Figure BDA0001625666780000052
与
Figure BDA0001625666780000053
间大小关系来得到Et的实际取值范围和车站区间数
Figure BDA0001625666780000054
若Et的取值范围不存在，则认为相对应的情况下其车站区间数为0；
综合所有情况得到的总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的区间数取值
Figure BDA0001625666780000055
其中，z为n+1种情况中
Figure BDA0001625666780000056
的情况数；
结合式(4)、(5)、(6)计算得到总制动时间内列车产生的被他车使用的再生能Eb的区间数取值
Figure BDA0001625666780000057
采用TOPSIS法来进行排序，以更客观的熵权法来分配指标的权重，以同时考虑期望值与宽的EW-型几何距离来计算排序指标区间数与理想区间数之间的距离，之后以两指标对应的贴近度
Figure BDA0001625666780000058
作为横、纵坐标的值来计算其与坐标原点的距离，即为列车运行工况序列的排序值O(i)。
进一步的，所述以“牵引-制动”一对多关系的再生能利用方式为原则，以所述列车运行工况序列为决策变量来构建列车运行过程优化模型包括：
基于列车制动再生能的流向构建列车再生能流动网络，
Figure BDA0001625666780000059
其中，pti表示牵引列车，pbj表示制动列车，再生能流动情况为
(pbj,pti)flow∈{0,1}； (8)
以列车运行工况序列作为变量，结合式(7)，构建基于再生能利用的城轨列车运行过程优化模型。
进一步的，所述以“牵引-制动”一对多关系的再生能利用方式为原则，以所述列车运行工况序列为决策变量来构建列车运行过程优化模型还包括：
(1)确定所述列车运行过程优化模型目标函数；
城轨路网列车运行总能耗降低率为ψE＝(E0-E)/E0，
城轨路网列车再生能利用提升率
Figure BDA0001625666780000061
其中，E为城轨路网列车运行总能耗，E0为现有城轨路网列车运行总能耗，ηu为城轨路网列车再生能利用率，
Figure BDA0001625666780000062
为现有城轨路网列车再生能利用率；
(2)确定优化模型决策变量；
列车运行工况序列为x1＝χ，发车间隔为
Figure BDA0001625666780000063
列车再生能的流动情况x3＝(pbj,pti)flow，其中，χ为该序列
Figure BDA0001625666780000064
在区间
Figure BDA0001625666780000065
对应解集中的位置标号；
(3)确定优化模型相关约束；
列车区间运行时间：
Figure BDA0001625666780000066
列车旅行时间：
Figure BDA0001625666780000067
列车到站均衡性：
Figure BDA0001625666780000068
列车运行质量约束：
Figure BDA0001625666780000069
其中，
Figure BDA00016256667800000610
为列车在原车站区间运行时间基础上的最大波动值；
Figure BDA00016256667800000611
为列车在车站区间
Figure BDA00016256667800000612
内的原运行时间；
Figure BDA00016256667800000613
为列车在线路l上的原旅行时间；ηh为发车间隔变化率可波动的最大值；
Figure BDA00016256667800000614
为描述某一时期客流量的参数，客流量越大则该值越大，模型中该参数的值仅为0.5和1，高峰期时
Figure BDA00016256667800000615
平峰期时
Figure BDA00016256667800000616
Figure BDA00016256667800000617
为乘客平均质量；
Figure BDA00016256667800000618
为单个车厢定员标准；Nc为列车拖车数量；
Figure BDA00016256667800000619
为列车在区间
Figure BDA00016256667800000620
内运行时承载的客流数量波动值；
Figure BDA00016256667800000621
为列车在区间
Figure BDA00016256667800000622
内运行时所承载客流总质量的波动值。
进一步的，所述结合序列排序值，根据基于双层种群的嵌套式迭代遗传算法对所述列车运行过程优化模型进行计算，得到列车运行过程的优化方案包括：
步骤S141：算法参数初始化，输入序列排序值计算基因各取值概率；
步骤S142：生成满足所述列车运行过程优化模型目标函数相关约束的上层染色体种群；
步骤S143：计算各染色体对应的下层染色体长度；
步骤S144：生成满足式(7)的下层染色体种群；
步骤S145：以所述列车运行过程优化模型目标函数为适应度，对下层染色体迭代n次，每次迭代都储存/更新最优解及其对应最优染色体；
步骤S146：判断是否达到上层染色体迭代总次数m，若未达到，则上层染色体迭代一次并转到步骤S143；若达到，则输出最优解及其对应最优染色体。该算法为列车运行过程优化模型的求解算法，求解后可得到列车在区间的运行过程(以工况序列表征)和路网的整体运行过程(以发车间隔为表征)，再生能流动情况则是“牵引-制动”一对多关系在优化模型中的表征。
本发明有益效果：本发明提出一种牵引列车和制动列车的一对多关系的再生能利用方式，使得同一供电区间内一辆牵引列车可以在一个牵引时间段的不同子时间段内使用不同制动列车提供的再生能；其次提出列车运行工况序列构建规则，得到区间对应的运行工况序列解集，以各序列在解集中标号作为优化模型的决策变量，将区间运行过程的所有变量缩减为序列标号这唯一的变量，可降低模型的复杂度，该发明对城轨列车的再生能利用具有较大的实用价值和推广意义。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明实施例所述的基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法流程图。
图2为本发明实施例所述的列车在不同限速子区间的运行轨迹示意图。
图3为本发明实施例所述的列车在限速子区间
Figure BDA0001625666780000081
的运行轨迹示意图。
图4为本发明实施例所述的列车在供电区间的再生能流动网络示意图。
图5为本发明实施例所述的基于双层种群的嵌套式迭代遗传算法流程图。
图6为本发明实施例所述的北京地铁亦庄线各区间限速情况示意图。
图7为本发明实施例所述的“宋家庄-肖村”区间对应列车运行工况序列排序值分布情况示意图。
图8为本发明实施例所述的排序值最大的列车运行轨迹示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或模块，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、模块和/或它们的组。
需要说明的是，在本发明所述的实施例中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体，可以是机械连接，也可以是电连接，可以是直接连接，也可以是通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通，或两个元件的相互作用关系，除非具有明确的限定。对于本领域技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语 (包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本领域普通技术人员应当理解的是，附图只是一个实施例的示意图，附图中的部件或装置并不一定是实施本发明所必须的。
实施例一
如图1所示，本发明实施例一提供了基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法，该方法包括下述步骤：
步骤一：提出基于不同限速类型的城轨列车运行工况序列的构建规则；针对不同限速类型的车站区间，提出列车运行工况序列的构建规则，得到区间对应的列车运行工况序列集合，具体如下：
1.1、根据区间限速类型，判断列车在区间内的首次牵引和末次制动是否处于同一限速子区间以及是否存在不包含首次牵引和末次制动的子区间；
列车在“1-限速”区间内的首次牵引和末次制动处于同一限速子区间；而在“2-限速”和“m-限速”区间中，列车的首次牵引与末次制动均分别处于第一个子区间和最后一个子区间，且在“m-限速”区间中列车存在超出2个的子区间。
1.2、给出列车在区间运行的约束条件：(1)列车在区间所使用的所有运行工况所对应的运行距离(或运行时间)的加和即为区间的长度(或区间运行时间)；(2)列车在区间始末端速度为0，在相邻限速子区间交界处的速度不会发生跳转即；(3)列车牵引、制动的加速度存在最大最小的约束。
1.3、给出列车在子区间最长、最短运行时间所对应的运行轨迹，如图2～3 所示，其中，(a)表示列车在限速子区间
Figure BDA0001625666780000101
的运行轨迹示意图；(b)表示列车在限速子区间
Figure BDA0001625666780000102
的运行轨迹示意图。
并推导得到列车运行相同距离且使用时间一样时的运行轨迹转换公式，具体如下：
当列车在子区间
Figure BDA0001625666780000103
的运行时间为tk时，若存在两条及以上运行轨迹，假设其中两轨迹的工况数量为m,n(1≤m≤n≤4)，工况对应的加速度和末端速度分别为aki,a′kj,vki,v′kj(i∈[1,m],j∈[1,n])，则由列车在该子区间的初始速度和末端速度不变即vk0＝v′k0,vkn＝v′km，可得到给定运行距离
Figure BDA0001625666780000104
和运行时间tk条件下列车在子区间
Figure BDA0001625666780000105
的运行过程如下所示。
Figure BDA0001625666780000106
Figure BDA0001625666780000107
其中，
Figure BDA0001625666780000108
tk分别为第k个限速子区间的末端位置点和运行时间；vki,aki,tki分别为列车在第k个限速子区间的第i个工况的速度、加速度及运行时间。
1.4、对列车在运行时间进行修正。列车在区间的运行时间tr存在限制
Figure BDA0001625666780000109
则修正后得到的列车在子区间运行时间的上下限为：
Figure BDA0001625666780000111
其中，tkmin,tkmax分别为第k个限速子区间的最大、最小运行时间。
1.5、将速度v按需求离散化为整数，结合列车区间运行时间的取值范围
Figure BDA0001625666780000112
可得到所有符合要求的列车区间运行轨迹即列车的区间运行工况序列。所有运行工况序列组成一个有限集合X，记为Xq∈X＝{X1,X2,…,Xυ}。其中，Xq为第q个列车运行工况序列，υ为列车在该区间可能的运行工况序列个数。
步骤二：基于再生能的城轨列车运行工况序列排序指标计算方法；通过对城轨列车运行时的再生能进行分析，结合区间数理论，提取总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et和总制动时间内列车产生的被他车使用的再生能 Eb作为区间列车运行工况序列的排序指标进行计算，并使用基于熵权的 TOPSIS法来进行排序：
2.1、确定总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的初始取值范围。
Figure BDA0001625666780000113
Figure BDA0001625666780000114
其中，n为列车运行工况序列中的牵引工况次数；
Figure BDA0001625666780000115
为第k大的单位牵引时间能耗；
Figure BDA0001625666780000116
为第k大单位牵引时间能耗所对应的列车牵引能耗；
Figure BDA0001625666780000117
为第k大单位牵引时间能耗所对应的列车牵引时间；
Figure BDA0001625666780000118
为列车单位牵引时间内所使用的他车再生制动能量；而μk为判断
Figure BDA0001625666780000119
与
Figure BDA00016256667800001110
大小的参数，当
Figure BDA00016256667800001111
时μk的值为 0，否则该参数取值为1。
2.2、分析不同情况φ下总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的区间数取值
Figure BDA00016256667800001112
一共有n+1种可能情况
Figure BDA0001625666780000121
当φ＝0时，Et取值范围为
Figure BDA0001625666780000122
当φ＝n时，Et取值范围为
Figure BDA0001625666780000123
而当φ＝j(0＜j＜n)时，其计算公式为：
Figure BDA0001625666780000124
此时需要通过判断
Figure BDA0001625666780000125
与
Figure BDA0001625666780000126
间大小关系来得到Et的实际取值范围和区间数
Figure BDA0001625666780000127
若某情况下Et的取值范围不存在，则认为其区间数为0。
2.3、综合所有情况得到的总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的区间数取值
Figure BDA0001625666780000128
其中，q为n+1种情况中
Figure BDA0001625666780000129
的情况数。
2.4、使用以上2.1-2.3中的方法计算得到总制动时间内列车产生的被他车使用的再生能Eb的区间数取值
Figure BDA00016256667800001210
2.5、采用TOPSIS法来进行排序，以更客观的熵权法来分配指标的权重，以同时考虑期望值与宽的EW-型几何距离来计算排序指标区间数与理想区间数之间的距离，之后以两指标对应的贴近度
Figure BDA00016256667800001211
作为横、纵坐标的值来计算其与坐标原点的距离，即为列车运行工况序列的排序值O(i)。
步骤三：提出“牵引-制动”一对多关系的再生能利用方式，构建基于再生能利用的城轨列车运行过程优化模型，并设计基于双层种群的迭代式遗传算法进行求解。
3.1、提出“牵引-制动”的一对多关系，得到城轨路网列车再生能有效利用量的优化方法。
“牵引-制动”一对多关系，即同一供电区间内一辆牵引列车可以在一个牵引时间段的不同子时间段内使用不同制动列车提供的再生能。以牵引列车为灰点pti，制动列车为白点pbj，列车制动再生能的可能流向作为边，构建列车再生能流动网络，如图4所示。可能流向即指两车牵引、制动时间段存在重叠时间，其参数为白点pbj再生能向灰点pti流动的实际情况(pbj,pti)flow∈{0,1}，其值取1表示白点pbj再生能向灰点pti流动。此外，列车一次制动所产生的再生能只能流向一辆牵引列车，即表示为
Figure BDA0001625666780000131
3.2、以列车运行工况序列作为变量之一，结合3.1中再生能利用方式，构建基于再生能利用的城轨列车运行过程优化模型，具体步骤如下：
(1)确定优化模型目标函数。1)城轨路网列车运行总能耗降低率ψE＝(E0-E)/E0；2)城轨路网列车再生能利用提升率
Figure BDA0001625666780000132
其中，E 为城轨路网列车运行总能耗；E0为现有城轨路网列车运行总能耗；ηu为城轨路网列车再生能利用率；
Figure BDA0001625666780000133
为现有城轨路网列车再生能利用率。
(2)确定优化模型决策变量。1)列车运行工况序列x1＝χ，其中χ为该序列
Figure BDA0001625666780000134
在区间
Figure BDA0001625666780000135
对应解集中的位置标号；2)发车间隔
Figure BDA0001625666780000136
3)列车再生能的流动情况x3＝(pbj,pti)flow。
(3)确定优化模型相关约束。
1)列车区间运行时间：
Figure BDA0001625666780000137
2)列车旅行时间：
Figure BDA0001625666780000138
3)列车到站均衡性：
Figure BDA0001625666780000139
4)列车运行质量约束：
Figure BDA00016256667800001310
其中，
Figure BDA00016256667800001311
为列车在原区间运行时间基础上的最大波动值；
Figure BDA00016256667800001312
为列车在区间
Figure BDA00016256667800001313
内的原运行时间；
Figure BDA00016256667800001314
为列车在线路l上的原旅行时间；ηh为发车间隔变化率可波动的最大值；
Figure BDA00016256667800001315
为描述某一时期客流量的参数，客流量越大则该值越大，模型中该参数的值仅为0.5和1，高峰期时
Figure BDA00016256667800001316
平峰期时
Figure BDA00016256667800001317
Figure BDA00016256667800001318
为乘客平均质量；
Figure BDA0001625666780000141
为单个车厢定员标准；Nc为列车拖车数量；
Figure BDA0001625666780000142
为列车在区间
Figure BDA0001625666780000143
内运行时承载的客流数量波动值；
Figure BDA0001625666780000144
为列车在区间
Figure BDA0001625666780000145
内运行时所承载客流总质量的波动值。
3.3、以区间列车运行工况序列排序值为基础设计基因取值概率，在此基础上设计基于双层种群的嵌套式迭代遗传算法，如图5所示。算法参数如表1 所示。
表1算法参数
Figure BDA0001625666780000146
城轨列车运行工况序列的构建规则基于以下两条假设：(1)列车在单一限速子区间内的运行工况不能重复出现；(2)列车在某区间运行时，除初始进入区间和末端离开区间时的速度为0，其在区间内任一点的速度均大于0。
该发明构建的城轨列车运行过程优化模型的特征包括：
(1)以列车运行工况序列作为模型决策变量之一，只需取区间对应的列车运行工况序列解集中的标号即可得知区间具体运行过程，降低了优化模型的复杂度；
(2)提出了“牵引-制动”一对多的再生能利用方式，即同一供电区间内一辆牵引列车可以在一个牵引时间段的不同子时间段内使用不同制动列车提供的再生能，以便在制动列车比牵引列车多的情况下能减少再生能的浪费。
为求解模型，设计了一种基于双层种群的嵌套式迭代遗传算法，上层的染色体称之为主染色体，每个主染色体拥有相同数量的伴随染色体作为其下层染色体，具体流程如图5所示，其算法特性如下：
(1)主染色体和伴随染色体迭代的时间维度不同；
(2)伴随染色体的长度由其对应的主染色体决定，主染色体的每一次迭代都会刷新伴随染色体的基因数量；
(3)只有同一主染色体的伴随染色体可以交叉变异并产生新的伴随染色体；
(4)此算法主要用于解决“决策变量A的数目由决策变量B决定”类型的优化模型。
该算法以区间列车运行工况序列的排序值作为生成上层染色体种群时主染色体部分基因的取值概率，可在算法初始阶段得到较好的可行解，提高算法的效率。
实施例二
本发明实施例二提供了一种城轨列车在区间列车运行工况序列求解与排序仿真方法，如图6所示，选取图6中区间1(即“宋家庄-肖村”)作为研究对象，令最大牵引、制动加速度分别为atmax＝1m/s2,abmax＝-1m/s2，区间运行时间最大波动值为
Figure BDA0001625666780000151
则由原区间运行时间
Figure BDA0001625666780000152
可得，列车在该区间的运行时间取值范围为tr∈[180,200]。根据列车运行工况序列构建规则使用matlab进行仿真，得到1287个解，其中部分解的排序值如下表2所示。所得到的排序值多数相差不大，除27个排序值小于0.6外，几乎所有列车运行工况的排序值均处于[0.6113,0.8152]范围内。甚至从表中可看到，存在部分列车运行工况序列排序值相等的情况。这是由于在多限速区间中各运行工况组合的复杂性导致的，这种复杂性使得“两个不同的列车运行工况序列产生/消耗的能量相同”存在可能性。
表2部分解的排序值
Figure BDA0001625666780000153
以两排序指标的贴近度为横纵坐标作图，可得到所有解在贴近度空间的分布情况如下图7所示。从图中能明显看出，解分布的区域较为集中，除离群的少数几个解外，可将解所在区域大致分为三块，区域1： x∈[0.2,0.4],y∈[0.6,0.8]，区域2：x,y∈[0.4,0.6]和区域3：x∈[0.6,0.8],y∈[0.2,0.4]。其中，区域1和3的解数量相差不大，而区域2的解数量能明显看出比其他两区域的解数量更多。由于图中坐标为无量纲的贴近度，这说明在解出的所有列车运行工况序列中，有更多序列属于牵引、制动能量较为平衡的情况，而区域1、3中指标相差较大的情况即对应的是牵引、制动能量不平衡的列车运行工况序列。由于本文假设的列车利用他车或被他车利用能量时，其所对应的时间与列车牵引、制动时间在任一点重叠的可能性是相同的，而除部分情况外列车所受阻力做功的耗能量占总牵引能比重不大，因此列车运行工况序列的两指标也应不会差距太大。这很好的解释了区域2中解数量比区域1、3中解数量更多的现象。
在上述所有解中，选择排序值最大的解O＝0.8152，该列车运行工况序列所对应的排序指标贴近度为
Figure BDA0001625666780000161
区间运行时间为186s，将其具体情况输出可得下图8。从图中可看出，该列车运行工况序列组合得到的运行曲线较为平缓，在区间运行时间的约束条件下，列车并未以最大牵引、制动加速度运行。
实施例三
本发明实施例三提供一种城轨列车在区间列车运行工况序列求解与排序仿真方法，选取北京地铁7、9、10号线和亦庄线来进行仿真，同时以一个供电区间覆盖2-3个站间来进行划分，可得此案例中共3个换乘站、87个非换乘站、90个区间以及34个供电区间。
在实施例三中，仿真时间为3个小时，即T＝10800s。仿真时列车均采用三动三拖6节编组方式，其他参数的赋值为：
Figure BDA0001625666780000171
gen＝50，
Figure BDA0001625666780000172
Figure BDA0001625666780000173
从各角度来对仿真结果进行对比分析，可得到表3～5。从表中可得到，该发明大致降低了11.97％～12.27％的列车运行总能耗，提高了7.32％～9.37％的再生能利用率，且以排序值为基础设计基因取值概率的方法在一定程度上提高了算法的效率。
表3基于线路限速情况的不同时期仿真结果(单位：kW·h)
Figure BDA0001625666780000174
表4基于再生能利用方式的不同时期仿真结果(单位：kW·h)
Figure BDA0001625666780000175
表5基于算法基因取值概率的不同时期仿真结果(单位：kW·h)
Figure BDA0001625666780000176
注：最优迭代次数的三个数字，第一个指的是算法的最优迭代次数，而第二、三个数字即为换算得到的上、下层迭代次数。
综上所述，本发明实施例通过以列车运行工况序列作为优化模型的变量，只用一个变量即可表示列车在区间的整个运行过程，降低了模型的复杂度；其次结合代表不确定性的区间数理论，提出了区间列车运行工况序列的排序指标计算方法，提高了模型求解算法的效率；最后提出了“牵引-制动”一对多的再生能利用方式，在制动列车比牵引列车多的情况下能减少再生能的浪费，提高列车再生能利用率。经过仿真与验证，结果表明此方法具有较高的实用价值。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S110：构建车站区间列车运行工况序列集合；包括：根据车站区间的列车限速类型，确定列车在该车站区间内首次牵引和末次制动分别所处的限速子区间；对列车在所述限速子区间的运行时间进行修正，将列车在限速子区间内的工况始末速度离散化为整数，求解得到所述列车运行工况序列集合；具体包括：
将车站区间以区间长度或限速个数为标准划分为多个限速子区间，列车在车站区间运行时，在单一所述限速子区间内的运行工况不会重复出现，列车在车站区间始端和末端的速度均为0，列车在除所述车站区间始端和末端以外的任一点的速度均大于0；
根据车站区间的列车限速类型，确定所述车站区间内的限速子区间个数，以及列车在该车站区间内首次牵引和末次制动分别所处的限速子区间；
确定列车在所述限速子区间内的运行参数；
结合所述运行参数确定列车在所述限速子区间内最长、最短运行时间所对应的运行轨迹及同距离同时间的运行轨迹转换公式，具体包括：
当列车在所述限速子区间
Figure FDA0003003854850000011
的运行时间为tk时，存在两条运行轨迹，所述两条运行轨迹的运行工况数量为m,n(1≤m≤n≤4)，运行工况对应的加速度和末端速度分别为aki,a′kj,vki,v′kj(i∈[1,m],j∈[1,n])，则由列车在该子区间的初始速度和末端速度不变即vk0＝v′k0,vkn＝v′km，可得到给定运行距离
Figure FDA0003003854850000012
和运行时间tk条件下列车在所述限速子区间
Figure FDA0003003854850000013
的运行过程如下所示，
Figure FDA0003003854850000014
Figure FDA0003003854850000021
其中，
Figure FDA0003003854850000022
tk分别为第k个限速子区间的末端位置点和运行时间；vki,aki,tki分别为列车在第k个限速子区间的第i个工况的速度、加速度及运行时间；
对列车在所述限速子区间的运行时间进行修正，将列车在限速子区间内的工况始末速度离散化为整数，结合所述运行轨迹转换公式求解得到所述列车运行工况序列集合；
所述的对列车在所述限速子区间的运行时间进行修正包括：
列车在区间的运行时间tr存在限制
Figure FDA0003003854850000023
则修正后得到的列车在子区间运行时间的上下限为：
Figure FDA0003003854850000024
其中，tkmin,tkmax分别为第k个限速子区间的最小运行时间和最大运行时间；
所述的将列车在车站区间的运行速度离散化为整数，结合所述运行轨迹转换公式求解得到所述列车运行工况序列集合包括：
将列车在限速子区间内的工况始末速度按需求离散化为整数，结合列车区间运行时间的取值范围
Figure FDA0003003854850000025
可得到列车在车站区间内运行轨迹，即列车的区间运行工况序列；所有运行工况序列组成一个有限集合X，记为Xq∈X＝{X1,X2,…,Xυ}，其中，Xq为第q辆列车的运行工况序列，υ为第q辆列车在该车站区间的运行工况序列个数；
步骤S120：计算所述列车运行工况序列的排序指标值，对所述运行工况序列集合进行排序；包括：
以总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et和总制动时间内列车产生的被他车使用的再生能Eb作为排序指标，以代表不确定性的区间数作为排序指标的值来进行计算，得到列车运行工况序列的排序值；其中，
确定总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的初始取值范围，
Figure FDA0003003854850000031
Figure FDA0003003854850000032
其中，n为列车运行工况序列中的牵引工况次数；
Figure FDA0003003854850000033
为第k大的单位牵引时间能耗；
Figure FDA0003003854850000034
为第k大单位牵引时间能耗所对应的列车牵引能耗；
Figure FDA0003003854850000035
为第k大单位牵引时间能耗所对应的列车牵引时间；
Figure FDA0003003854850000036
为列车单位牵引时间内所使用的他车再生制动能量；而μk为判断
Figure FDA0003003854850000037
与
Figure FDA0003003854850000038
大小的参数，当
Figure FDA0003003854850000039
时μk的值为0，否则该参数取值为1；
分析不同情况φ下总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的区间数取值
Figure FDA00030038548500000310
Figure FDA00030038548500000311
当φ＝0时，Et取值范围为
Figure FDA00030038548500000312
当φ＝n时，Et取值范围为
Figure FDA00030038548500000313
而当φ＝j(0<j<n)时，其计算公式为：
Figure FDA00030038548500000314
此时需要通过判断
Figure FDA00030038548500000315
与
Figure FDA00030038548500000316
间大小关系来得到Et的实际取值范围和车站区间数
Figure FDA00030038548500000317
若Et的取值范围不存在，则认为相对应的情况下其车站区间数为0；
综合所有情况得到的总牵引时间内列车所使用的他车再生能Et的区间数取值
Figure FDA00030038548500000318
其中，z为n+1种情况中
Figure FDA00030038548500000319
的情况数；
结合式(4)、(5)、(6)计算得到总制动时间内列车产生的被他车使用的再生能Eb的区间数取值
Figure FDA0003003854850000041
采用TOPSIS法来进行排序，以更客观的熵权法来分配指标的权重，以同时考虑期望值与宽的EW-型几何距离来计算排序指标区间数与理想区间数之间的距离，之后以两指标对应的贴近度
Figure FDA0003003854850000042
作为横、纵坐标的值来计算其与坐标原点的距离，即为列车运行工况序列的排序值O(i)；
步骤S130：以“牵引-制动”一对多关系的再生能利用方式为原则，以所述列车运行工况序列为决策变量来构建列车运行过程优化模型；包括：基于列车制动再生能的流向构建列车再生能流动网络，以列车运行工况序列作为变量，结合列车再生能流动网络，构建基于再生能利用的城轨列车运行过程优化模型；具体包括：
基于列车制动再生能的流向构建列车再生能流动网络，
Figure FDA0003003854850000043
其中，pti表示牵引列车，pbj表示制动列车，再生能流动情况为
(pbj,pti)flow∈{0,1}；
以列车运行工况序列作为变量，结合式(7)，构建基于再生能利用的城轨列车运行过程优化模型；
确定所述列车运行过程优化模型目标函数，城轨路网列车运行总能耗降低率为ψE＝(E0-E)/E0，城轨路网列车再生能利用提升率
Figure FDA0003003854850000044
其中，E为城轨路网列车运行总能耗，E0为现有城轨路网列车运行总能耗，ηu为城轨路网列车再生能利用率，
Figure FDA0003003854850000045
为现有城轨路网列车再生能利用率；
确定优化模型决策变量，列车运行工况序列x1＝χ，发车间隔
Figure FDA0003003854850000051
列车再生能的流动情况x3＝(pbj,pti)flow，其中，χ为该序列
Figure FDA0003003854850000052
在区间
Figure FDA0003003854850000053
对应解集中的位置标号；
确定优化模型相关约束，列车区间运行时间为:
Figure FDA0003003854850000054
列车旅行时间为：
Figure FDA0003003854850000055
列车到站均衡性为：
Figure FDA0003003854850000056
列车运行质量约束为：
Figure FDA0003003854850000057
其中，
Figure FDA0003003854850000058
为列车在原车站区间运行时间基础上的最大波动值，
Figure FDA0003003854850000059
为列车在车站区间
Figure FDA00030038548500000510
内的原运行时间，
Figure FDA00030038548500000511
为列车在线路l上的原旅行时间，ηh为发车间隔变化率可波动的最大值，
Figure FDA00030038548500000512
为描述某一时期客流量的参数，客流量越大则该值越大，模型中该参数的值仅为0.5和1，高峰期时
Figure FDA00030038548500000513
平峰期时
Figure FDA00030038548500000514
Figure FDA00030038548500000515
为乘客平均质量，
Figure FDA00030038548500000516
为单个车厢定员标准，Nc为列车拖车数量，
Figure FDA00030038548500000517
为列车在区间
Figure FDA00030038548500000518
内运行时承载的客流数量波动值，
Figure FDA00030038548500000519
为列车在区间
Figure FDA00030038548500000520
内运行时所承载客流总质量的波动值；
步骤S140：结合序列排序值，根据基于双层种群的嵌套式迭代遗传算法对所述列车运行过程优化模型进行计算，得到列车运行过程的优化方案。
2.根据权利要求1所述的基于再生能利用的城轨列车运行过程优化方法，其特征在于，所述结合序列排序值，根据基于双层种群的嵌套式迭代遗传算法对所述列车运行过程优化模型进行计算，得到列车运行过程的优化方案包括：
步骤S141：算法参数初始化，输入序列排序值计算基因各取值概率；
步骤S142：生成满足所述列车运行过程优化模型目标函数相关约束的上层染色体种群；
步骤S143：计算各染色体对应的下层染色体长度；
步骤S144：生成满足式(7)的下层染色体种群；
步骤S145：以所述列车运行过程优化模型目标函数为适应度，对下层染色体迭代n次，每次迭代都储存/更新最优解及其对应最优染色体；
步骤S146：判断是否达到上层染色体迭代总次数m，若未达到，则上层染色体迭代一次并转到步骤S143；若达到，则输出最优解及其对应最优染色体；
其中，所述最优解包括列车在区间的运行过程和路网的整体运行过程。
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