CN110239600B - 面向再生制动能量利用的列车运行控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种面向再生制动能量利用的列车运行控制方法及系统，包括：获取当前供电区间所有运行列车的运行信息，搜索离开车站前往下一车站的发车列车；计算发车列车的再生制动功率函数及其停车制动起止时间，选择发车列车对应供电区间和停车制动起止时间内的可调整列车；根据可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车；根据待调整列车的列车运行信息和速度曲线优化模型对待调整列车原有的速度曲线进行优化，得到优化速度曲线；根据优化速度曲线对待调整列车进行运行控制。本方法可将可利用的列车再生制动能量被邻次列车全部或部分吸收，提高再生制动能量的利用率。

Description

面向再生制动能量利用的列车运行控制方法及系统

技术领域

本发明涉及轨道交通列车运行控制领域，尤其涉及一种面向再生制动能量利用的列车运行控制方法及系统。

背景技术

城市轨道交通系统作为一种大运量、高效率的运输方式，承担着城市客流运输的重要任务，是城市交通系统中的重要组成部分。近年来，随着我国经济的迅速发展和城市化进程的不断加快，城市交通拥挤的问题日益突出。城市轨道交通作为公共交通出行方式，成为解决交通拥挤和节能环保的有效途径。作为城市“公交系统”的重要组成部分，城市轨道交通的安全、准点、舒适度和运行效率也是衡量其运营质量的重要指标，影响着服务质量和运营成本。

能耗是城市轨道交通运营成本的重要组成部分，常用来衡量城市轨道交通系统的运行效率。城市轨道交通的系统运营效率问题既涉及节约能源、建设节约型城市的问题，又直接关系到城市轨道交通运营企业效益和市政府财政补贴的问题。因此，在当前我国建设节约型社会、节约型城市交通的背景下，研究城市轨道交通系统的能耗情况，在保证列车正常运行、乘客出行满意的情况下，减少能量的消耗便显得尤为重要。

列车运行工况包括四个：加速、巡航、惰行和制动。列车加速工况是指列车在牵引力作用下加速的工况；巡航工况是指列车保持匀速运行的工况；惰行工况是指列车无牵引力的情况下运行的工况；制动工况是指列车在制动力作用下减速的工况。列车制动工况下产生的再生制动能量可以逆变到中压供地铁车站供空调和电梯等设备使用，也可以逆变到交流供电网络以供使用，还可以通过超级电容或者飞轮等储能设备存储再生制动能量，当列车牵引需要时再释放储能设备中的能量，但是，采用上述方式需要的硬件成本比较高。

现有技术采用多车协同利用再生制动能量，同一供电区间内两辆列车牵引与制动过程匹配实现再生制动能量利用，以及可以通过列车时刻表优化，进行列车之间的牵引和制动的配对，实现多列车协同优化。该方法可以减少逆变或者储能硬件设备的投入。但其缺点是列车牵引和制动配对方法并不能实现所有牵引和制动过程的配对。

因此，需要提供一种通过多车协同控制，可以增加同一供电区间列车牵引和制动过程的匹配次数、提高再生制动能量利用率的方法。

发明内容

本发明提供了一种面向再生制动能量利用的列车运行控制方法及系统，以提高再生制动能的利用率。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

本发明的一方面提供了一种面向再生制动能量利用的列车运行控制方法，包括：

获取当前供电区间所有运行列车的运行信息，搜索离开车站前往下一车站的发车列车；

根据所述发车列车的运行信息计算发车列车的再生制动功率函数及其停车制动起止时间，在所述停车制动起止时间内，选择所述发车列车对应地铁线路的处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车；

根据所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车；

建立速度曲线优化模型，根据所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，得到优化速度曲线；

根据所述优化速度曲线，对所述待调整列车进行运行控制。

优选地，运行信息包括：列车的计划时刻表、实时运行信息、列车在各个区间的速度-距离曲线和列车运行区间的线路坡度和限速信息。

优选地，根据所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，包括：所述的可利用再生制动功率函数根据下式(1)计算：

其中，P_r(t)为发车列车的再生制动功率函数，

为N辆可调整列车和发车列车的辅助系统功率和，

为N辆可调整列车的牵引功率和，t为停车制动起止时间内的时间变量。

优选地，将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车，包括：

当所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值均小于所述设定的常数阈值函数时，则重新返回至初始步骤重新搜索发车列车；

当仅有一个可调整列车的可利用再生制动功率函数值部分或全部大于所述设定的常值阈值函数值时，将所述的一个可调整列车作为待调整列车；

当有多个可调整列车的可利用再生制动功率函数值部分或全部大于所述设定的常值阈值函数值时，选取吸收再生制动功率后的节能量最大的可调整列车作为待调整列车。

优选地，建立速度曲线优化模型，根据所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，包括：

当待调整列车晚点运行且晚点时间大于或等于一定阈值时，所述的速度曲线优化模型包含列车准点及节能两个优化指标，如下式(2)所示：

当待调整列车晚点时间小于一定阈值或只考虑节能优化指标时，所述的速度曲线优化模型如下式(3)所示：

其中，T_i ^d是第i辆列车从当前站发车时的晚点时间值，T_i ^a是第i辆列车速度曲线调整之后的运行时间，T_i是第i辆列车原始的区间运行时间，

是速度曲线调整过程的结束时间，t_f是原始速度曲线所对应的调整过程的结束时间，t_e为列车优化调整曲线中的惰行起始时间，t_c是待调整列车进入牵引模式的时刻，P_i ^a(t)第i辆列车按调整后速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^r(t)是第i辆列车吸收的再生制动功率函数，v_i(x)为第i辆列车原始速度曲线，

为第i辆列车调整之后的速度曲线，v_max(x)为对应运行区间的限速函数，

是列车最大运行时间调整量，J_i(t_e)是第i辆列车按调整后的速度曲线运行时从供电站吸收的能量；

采用迭代字典序算法和二分查找法相结合的方法对所述模型(2)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整；采用二分法对优化所述模型(3)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整。

本发明的另一方面提供了一种面向再生制动能量利用的列车运行控制系统，包括：控制中心子系统和多个车载子系统，所述的控制中心子系统安装于列车控制中心，所述的多个车载子系统分别安装于不同的列车上，所述的控制中心子系统与所述的多个车载子系统通过车地通信网络进行通信；

所述的控制中心子系统，包括信息获取模块、可调整列车选择模块、待调整列车选取模块和优化速度曲线模块；

所述的信息获取模块，用于获取供电区间所有当前运行列车的运行信息，搜索离开车站前往下一车站的发车列车；

所述的可调整列车选择模块，用于根据所述信息获取模块获取的发车列车的运行信息计算发车列车的再生制动功率函数及其停车制动起止时间，选择所述发车列车对应的供电区间和所述停车制动起止时间内的处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车；

所述的待调整列车选取模块，用于根据所述信息获取模块获取的所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车；

所述的优化速度曲线模块，用于建立速度曲线优化模型，根据信息获取模块获取的所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，得到优化速度曲线；

所述的车载子系统，用于接收所述控制中心子系统传输的对应所述车载子系统的优化速度曲线，通过所述优化曲线对列车进行运行控制。

优选地，信息获取模块获取的运行信息包括：列车的计划时刻表、实时运行信息、列车在各个区间的速度-距离曲线和、列车运行区间的线路坡度和限速信息。

优选地，待调整列车选取模块，具体用于所述信息获取模块获取的所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数如下式(4)计算：

其中，P_r(t)为发车列车的再生制动功率函数，

为N辆可调整列车和发车列车的辅助系统功率和，

为N辆可调整列车的牵引功率和，t为区间[t_c,t_d]内的时间变量。

优选地，待调整列车选取模块用于将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车，具体包括：

当所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值均小于所述设定的常数阈值函数时，则重新返回至初始步骤重新搜索发车列车；

当仅有一个可调整列车的可利用再生制动功率函数值部分或全部大于所述设定的常值阈值函数时，将所述的一个可调整列车作为待调整列车；

当有多个可调整列车的可利用再生制动功率函数值部分或全部大于所述设定的常值阈值函数时，选取吸收再生制动功率后的节能量最大的可调整列车作为待调整列车。

优选地，建立速度曲线优化模型，根据所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，包括：

当待调整列车晚点运行且晚点时间大于或等于一定阈值时，所述的速度曲线优化模型包含列车准点及节能两个优化指标，如下式(5)所示：

当待调整列车晚点时间小于一定阈值或只考虑节能优化指标时，所述的速度曲线优化模型如下式(6)所示：

其中，T_i ^d是第i辆列车从当前站发车时的晚点时间值，T_i ^a是第i辆列车速度曲线调整之后的运行时间，T_i是第i辆列车原始的区间运行时间，

是速度曲线调整过程的结束时间，t_f是原始速度曲线所对应的调整过程的结束时间，t_e为列车优化调整曲线中的惰行起始时间，t_c是待调整列车进入牵引模式的时刻，P_i ^a(t)第i辆列车按调整后速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^r(t)是第i辆列车吸收的再生制动功率函数，v_i(x)为第i辆列车原始速度曲线，

为第i辆列车调整之后的速度曲线，v_max(x)为对应运行区间的限速函数，

是列车最大运行时间调整量，J_i(t_e)是第i辆列车按调整后的速度曲线运行时从供电站吸收的能量；

采用迭代字典序算法和二分查找法相结合的方法对所述模型(5)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整；采用二分法对优化所述模型(6)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整。

由上述本发明的面向再生制动能量利用的列车运行控制方法及系统提供的技术方案可以看出，本发明通过列车的运行信息对出站列车以及待调整列车进行优化选择，通过速度曲线优化模型对待调整列车的运行曲线进行了优化，从而使可利用的再生能量可以被实时分配，将可利用的列车再生制动能量被同一供电区段的相邻次列车全部或部分吸收，增加同一供电区间列车牵引和制动过程的匹配次数，减少了能量的消耗，提高再生制动能量的利用率，同时节约了硬件成本。

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为实施例一的面向再生制动能量利用的列车运行控制方法流程图；

图2为实施例一的面向再生制动能量利用的列车运行控制方法处理流程图；

图3为实施例一的列车速度曲线调整方法示意图；

图4为实施例一的代字典序算法示意图；

图5为实施例一的限速曲线和列车速度保护曲线示意图；

图6为实施例二的一种面向再生制动能量利用的列车运行控制系统示意图；

图7为实施例三的选取的两个供电区间示意图；

图8为实施例三的供电区间15无随机延时情况下的上行列车调整后的距离速度曲线图；

图9为实施例三的供电区间15无随机延时情况下的下行列车调整后的距离速度曲线图；

图10为实施例三的供电区间15无随机延时情况下的时间速度曲线调整示意图；

图11为实施例三的供电区间15的一种典型情景下的速度曲线调整示意图。

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元件。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/或组件，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、组件和/或它们的组。应该理解，这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

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，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

实施例一

图1为本实施例的面向再生制动能量利用的列车运行控制方法流程图，图2为本实施例的面向再生制动能量利用的列车运行控制方法处理流程图，参照图1和图2，该方法的具体流程包括：

S1获取供电区间所有当前运行列车的运行信息，搜索离开车站前往下一车站的发车列车。

其中，列车的计划时刻表、实时运行信息、列车在各个区间的速度-距离曲线和、列车运行区间的线路坡度和限速信息。

S2根据所述发车列车的运行信息计算发车列车的及其停车制动起止时间[t_c,t_d]，选择所述发车列车对应供电区间以和所述停车制动起止时间[t_c,t_d]内的处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车。根据所述发车列车的运行信息计算发车列车的再生制动功率函数及其停车制动起止时间，在所述停车制动起止时间内，选择所述发车列车对应地铁线路的处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车。

再生制动功率函数如下式(1)所示：

P_r(t)＝U_b×v (1)

其中U_b为列车当前时刻电制动力，v为列车当前时刻速度。

当所述发车列车对应供电区间以和所述停车制动起止时间内没有处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车，则返回至步骤S1；

S3根据所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数P_i ^r(t)，将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值与设定的阈值进行比较，选取待调整列车。

可利用再生制动功率函数根据下式(2)计算：

其中，P_i ^r(t)为第i辆列车所吸收的再生制动功率函数，P_r(t)为发车列车的再生制动功率函数，

为N辆可调整列车和发车列车的辅助系统功率和(其中

U和I分别为列车辅助系统的电压和电流)，

为N辆可调整列车的牵引功率和(其中P_j(t)＝U_a×v，U_a为列车当前时刻牵引动力，v为列车当前时刻速度)，t为区间[t_c,t_d]内的时间变量。

当所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值均小于所述设定的阈值，则重新返回至初始步骤重新搜索发车列车；

当仅有一个可调整列车的可利用再生制动功率函数值大于所述设定的阈值时，将所述的一个可调整列车作为待调整列车；

当有多个可调整列车的可利用再生制动功率函数值大于所述设定的阈值时，选取吸收制动功率后的节能量最大的可调整列车作为待调整列车。吸收制动功率后的节能量公式为：

其中，P_i ^r(t)为第i辆列车所吸收的再生制动功率函数，t_c为所述发车列车再生制动的开始时间，t_d为所述发车列车再生制动的结束时间。

S4建立速度曲线优化模型，根据所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，得到优化速度曲线。

图3为列车速度曲线调整方法示意图，参照图3，对列车的局部速度曲线做出了一个等价的调整，大部分情况下，待调整列车将采用惰行-加速-惰行的运行方式代替原运行方式，以此来吸收制动车的制动能量。其中t_e为待调整列车进入惰行模式的时间，待调整列车在[t_c,t_d]时间段采用牵引模式来吸收制动列车产生的再生制动能量，t_f为速度曲线调整的结束时间。

设第i辆车为待调整列车，速度曲线优化模型具体包括：

当待调整列车非准点运行且晚点时间大于或等于一定阈值时，所述的速度曲线优化模型如下式(4)所示：

其中，t_e为列车优化调整曲线中的惰行起始时间，T_i ^d是第i辆列车从当前站发车的延时，T_i ^a是第i辆列车速度曲线调整之后的运行时间，T_i是第i辆列车原始的区间运行时间，

是列车最大运行时间调整量，t_c是待调整列车进入牵引模式的时刻，

是速度曲线调整过程的结束时间，t_f是原始速度曲线所对应的调整过程的结束时间，v_i是第i辆列车原始速度，

是第i辆列车调整之后速度，P_i(t)是第i辆列车按原始速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^a(t)第i辆列车按调整后速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^r(t)是第i辆列车吸收的再生制动功率函数，P_i ^r(t)要比总的再生制动功率函数P_r(t)要小。

优化目标函数既考虑了列车的准点性又考虑了列车节约的能耗。第一个约束条件要求第i辆列车调整之后的速度

小于限速v_max(x)，第二、三个约束给出了速度曲线调整之后列车速度的边界条件。

列车的准点性是第一个优化目标J₁(i)，列车的能耗是第二个优化目标J₂(i)，在列车运行过程中列车的准点性要比节能更加重要，因此先采用字典序法来优化列车的准点指标，再优化列车能耗。优化过程主要包含两个算法，字典序法和二分查找法。主要的迭代过程在字典序法中进行，迭代字典序算法中嵌套二分查找法，用来寻找列车i最优的惰行起始时间t_e。在速度曲线调整过程中，列车速度可能超过限速，因此定义了列车速度过渡曲线如图三所示，一旦列车速度在某一位置超过过渡曲线速度值，则列车在该位置的速度值为过渡曲线对应的速度值。

图4为迭代字典序算法示意图，参照图4，其主要步骤为：

Step1、由给出的列车制动减速度D_p生成速度过渡曲线；

Step2、初始化参数k＝M,

其中

是列车最大运行时间调整量；

Step3、进行迭代求解：

Step31、判断k是否大于0，如果大于0开始循环迭代；

Step32、首先定义第i辆列车调整后的运行时间T_i ^a＝T_i-sign(T_i ^d)*k，其中sign(T_i ^d)代表第i辆列车T_i ^d的正负号，负号代表早点，正号代表晚点；求解单目标优化问题如下，并用二分查找法在约束条件下搜索惰行开始时间t_e；

s.t.T_i ^a-T_i＝-sign(T_i ^d)*k

其他约束条件

Step33、判断是否找到最优解，如果找到最优解，执行步骤Step4；如果未找到可行解，k减1，执行步骤Step31；

Step4、将优化调整后的列车距离速度曲线发送至待调整列车。

其中，二分查找法的步骤为：

Step1、初始化开始惰行时间的最大值和最小值T_emin＝0,T_emax＝t_c，并计算对应速度曲线调整后运行时间的最大值和最小值

Step2、定义T_etemp＝(T_emax+T_emin)/2，并计算对应的运行时间

Step3、迭代求解最优惰行时间点t_e:

Step31、判断T_emax-T_emin＞ε是否成立，其中ε为设置的搜索区间的精度，如果成立，继续执行；否则执行步骤Step4；

Step32、判断若

则T_emin＝T_etemp；否则T_emax＝T_etemp；

Step33、定义T_etemp＝(T_emax+T_emin)/2，并计算对应的运行时间

执行步骤Step31；

Step4、输出求得的最优解。

当待调整列车准点运行且晚点时间小于一定阈值时，所述的速度曲线优化模如下式(5)所示：

其中，T_i ^d是第i辆列车从当前站发车时的晚点时间值，T_i ^a是第i辆列车速度曲线调整之后的运行时间，T_i是第i辆列车原始的区间运行时间，

是速度曲线调整过程的结束时间，t_f是原始速度曲线所对应的调整过程的结束时间，t_e为列车优化调整曲线中的惰行起始时间，t_c是待调整列车进入牵引模式的时刻，P_i ^a(t)第i辆列车按调整后速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^r(t)是第i辆列车吸收的再生制动功率函数，v_i(x)为第i辆列车原始速度曲线，

为第i辆列车调整之后的速度曲线，v_max(x)为对应运行区间的限速函数，

是列车最大运行时间调整量，J_i(t_e)是第i辆列车按调整后的速度曲线运行时从供电站吸收的能量，加入运行时间的约束后，优化问题变成单目标优化。

优选地，在速度曲线的调整过程中，列车速度可能超过限速，因此可以设定列车速度保护曲线，一旦列车速度在某一位置超过过渡曲线速度值，则列车在该位置的速度值为过渡曲线对应的速度值。如图5所示，为限速曲线和列车速度保护曲线示意图。

S5根据所述优化速度曲线，对所述待调整列车进行运行控制。

该方法还包括：

S6判断当前日期所有列车是否运营结束，若列车运营未结束，则返回步骤S1，否则，终止步骤。

实施例二

图6为一种面向再生制动能量利用的列车运行控制系统示意图，参照图6，该系统包括控制中心子系统和多个车载子系统，控制中心子系统安装于列车控制中心，多个车载子系统分别安装于不同的列车上，控制中心子系统与多个车载子系统无线网络连接，通过车地通信网络进行通信。

控制中心子系统，包括信息获取模块、可调整列车选择模块、待调整列车选取模块和优化速度曲线模块。

信息获取模块，用于获取供电区间所有当前运行列车的运行信息，搜索离开车站前往下一车站的发车列车。信息获取模块获取的运行信息包括：列车的计划时刻表、实时运行信息、列车在各个区间的速度-距离曲线和、列车运行区间的线路坡度和限速信息。

可调整列车选择模块，用于根据所述信息获取模块获取的发车列车的运行信息计算发车列车的再生制动功率函数及其停车制动起止时间，选择所述发车列车对应供电区间以和所述停车制动起止时间内的处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车。

待调整列车选取模块，用于根据所述信息获取模块获取的所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值与设定的阈值进行比较，选取待调整列车。

待调整列车选取模块，具体用于所述信息获取模块获取的所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，如下式(6)计算：

其中，P_i ^r(t)为第i辆列车所吸收的再生制动功率函数，P_r(t)为发车列车的再生制动功率函数，

为N辆可调整列车和发车列车的辅助系统功率和(其中

U和I分别为列车辅助系统的电压和电流)，

为N辆可调整列车的牵引功率和(其中P_j(t)＝U_a×v，U_a为列车当前时刻电制动力，v为列车当前时刻速度)，t为区间内的时间变量。

待调整列车选取模块用于将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值与设定的阈值进行比较，选取待调整列车，具体包括：

当所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值均小于所述设定的阈值，则重新返回至初始步骤重新搜索发车列车；

当仅有一个可调整列车的可利用再生制动功率函数值大于所述设定的阈值时，将所述的一个可调整列车作为待调整列车；

当有多个可调整列车的可利用再生制动功率函数值大于所述设定的阈值时，选取吸收制动功率后的节能量最大的可调整列车作为待调整列车。

优化速度曲线模块，用于建立速度曲线优化模型，根据信息获取模块获取的所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，得到优化速度曲线。

车载子系统，用于接收所述控制中心子系统传输的对应所述车载子系统的优化速度曲线，通过所述优化曲线对列车进行运行控制。

优化速度曲线模块，建立的速度曲线优化模型包括：

当待调整列车非准点运行且晚点时间大于或等于一定阈值时，所述的速度曲线优化模型如下式(7)所示：

当待调整列车准点运行且晚点时间小于一定阈值时，所述的速度曲线优化模型如下式(8)所示：

其中，T_i ^d是第i辆列车从当前站发车时的晚点时间值，T_i ^a是第i辆列车速度曲线调整之后的运行时间，T_i是第i辆列车原始的区间运行时间，

是速度曲线调整过程的结束时间，t_f是原始速度曲线所对应的调整过程的结束时间，t_e为列车优化调整曲线中的惰行起始时间，t_c是待调整列车进入牵引模式的时刻，P_i ^a(t)第i辆列车按调整后速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^r(t)是第i辆列车吸收的再生制动功率函数，v_i(x)为第i辆列车原始速度曲线，

为第i辆列车调整之后的速度曲线，v_max(x)为对应运行区间的限速函数，

是列车最大运行时间调整量，J_i(t_e)是第i辆列车按调整后的速度曲线运行时从供电站吸收的能量。

优化速度曲线模块，根据信息获取模块获取的所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，包括：采用迭代字典序算法中嵌套二分查找法对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化。

进一步地，该系统的控制中心子系统还包括判断模块，用于判断当前日期所有列车是否运营结束，若列车运营未结束，则返回步骤S1，否则，系统停止运行。

本领域技术人员应能理解，图6仅为简明起见而示出的各类系统元素的数量可能小于一个实际系统中的数量，但这种省略无疑是以不会影响对发明实施例进行清楚、充分的公开为前提的。

实施例三

本实施例提供了一种面向再生制动能量利用的列车运行控制方法的仿真算例，是基于北京地铁四号线数据对多车协同优化，列车速度曲线调整进行模拟。图7为选取的两个供电区间示意图，每个供电区间有四个运行站区间。仿真相关内容参数如下表1和表2所示：

表1仿真相关内容参数

站间名称	站间距(米)	运行时间(秒)	供电区间
				国家图书馆站-魏公村站	1635	116	15
魏公村站-人民大学站	1051	84	15
				人民大学站-海淀黄庄站	1064	84	17
海淀黄庄站-中关村站	900	81	17
				中关村站-海淀黄庄站	903	77	17
海淀黄庄站-人民大学站	1064	86	17
				人民大学站-魏公村站	1048	88	15
魏公村站-国家图书馆站	1638	119	15

表2仿真运行参数表

采用面向再生制动能量利用的列车运行控制方法的仿真一共进行了四次，第一次是列车计划按时刻表运行，其他三次仿真中在列车停站时间中加入-5到5秒变化范围的随机延时。

在没有列车晚点或早点的情况下，即列车严格按照计划时刻表运行时，供电区间15无随机延时情况下的上行列车调整后的距离速度曲线如图8所示，供电区间15无随机延时情况下的下行列车调整后的距离速度曲线如图9所示。图8和图9的上部折线为限速曲线，底部折线为列车运行区间的坡度信息，其中正值代表上坡，负值代表下坡。在优化产生的1256条速度曲线中，46.1％的曲线可以和其他速度曲线进行配对，通过速度曲线调整吸收再生制动能量。调整的速度曲线为579条，调整的速度曲线的节能率为61.39％，在第15供电区间所有速度曲线总节能率为28.3％。图10为供电区间15无随机延时情况下的时间速度曲线调整示意图，水平轴代表时间，图10的上部分的曲线为上行列车的速度曲线，下部分曲线为下行列车的速度曲线，实线表示列车原始速度曲线，虚线表示列车调整后速度曲线。

为了测试速度曲线调整方法的鲁棒性，三次仿真中加入了随机晚点或早点，此时速度曲线优化由单目标变成双目标优化问题，可由字典序算法求得该问题的最优解。对于列车准点性目标，列车运行时间可调整范围为-5到5秒，图11所示为供电区间15的一种典型情景下的速度曲线调整示意图，水平轴代表时间，图11的上部分的曲线为上行列车的速度曲线，下部分曲线为下行列车的速度曲线。在随机晚点或早点的条件下仿真结果表明，列车总的节能率变化范围为-1％到1％说明本算法具有很强的鲁棒性。

从没有晚点或晚点的情况下得到的仿真结果总可以得到如下结论：

限速会对速度曲线的调整有轻微的影响，并且速度保护曲线可以有效地避免列车超速。

上行列车速度曲线调整后所吸收的再生制动能量由下行列车产生，反之亦然。

节能率是速度曲线调整的唯一优化目标。

综上所述，本发明的面向再生制动能量利用的列车运行控制方法和系统通过多车协同，速度曲线调整的方法利用再生制动能量；在同一个供电区间中，通过对目标列车进行速度曲线调整，产生一个牵引过程，从而吸收制动列车产生的再生制动能量；在优化过程中同时考虑了列车的准点性和列车的能耗两个目标，并且从仿真算例的结果可看出，速度曲线调整的方法可以明显地提高节能率，并且该方法有较好的鲁棒性。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

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。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为控制中心子系统的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，或者其中的部分模块也可以分布到车载子系统上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

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 (10)

1.一种面向再生制动能量利用的列车运行控制方法，其特征在于，包括：

获取当前供电区间所有运行列车的运行信息，搜索离开车站前往下一车站的发车列车；

根据所述发车列车的运行信息计算发车列车的再生制动功率函数及其停车制动起止时间，在所述停车制动起止时间内，选择所述发车列车对应地铁线路的处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车；

根据所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值与设定的常值阈值函数值进行比较，选取待调整列车；

建立速度曲线优化模型，根据所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，得到优化速度曲线；

根据所述优化速度曲线，对所述待调整列车进行运行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的运行信息包括：列车的计划时刻表、实时运行信息、列车在各个区间的速度-距离曲线和列车运行区间的线路坡度和限速信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，包括：所述的可利用再生制动功率函数根据下式(1)计算：

其中，P_r(t)为发车列车的再生制动功率函数，

为N辆可调整列车和发车列车的辅助系统功率和，

为N辆可调整列车的牵引功率和，t为停车制动起止时间内的时间变量，i表示第i辆列车。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车，包括：

当所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值均小于所述设定的常数阈值函数时，则重新返回至初始步骤重新搜索发车列车；

当仅有一个可调整列车的可利用再生制动功率函数值大于所述设定的常值阈值函数值时，将所述的一个可调整列车作为待调整列车；

当有多个可调整列车的可利用再生制动功率函数值部分或全部大于所述设定的常值阈值函数值时，选取吸收再生制动功率后的节能量最大的可调整列车作为待调整列车。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的建立速度曲线优化模型，根据所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，包括：

当待调整列车晚点运行且晚点时间大于或等于一定阈值时，所述的速度曲线优化模型包含列车准点及节能两个优化指标，如下式(2)所示：

当待调整列车晚点时间小于一定阈值或只考虑节能优化指标时，所述的速度曲线优化模型如下式(3)所示：

其中，T_i ^d是第i辆列车从当前站发车时的晚点时间值，T_i ^a是第i辆列车速度曲线调整之后的运行时间，T_i是第i辆列车原始的区间运行时间，

是速度曲线调整过程的结束时间，t_f是原始速度曲线所对应的调整过程的结束时间，t_e为列车优化调整曲线中的惰行起始时间，t_c是待调整列车进入牵引模式的时刻，P_i ^a(t)第i辆列车按调整后速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^r(t)是第i辆列车吸收的再生制动功率函数，v_i(x)为第i辆列车原始速度曲线，

为第i辆列车调整之后的速度曲线，v_max(x)为对应运行区间的限速函数，

是列车最大运行时间调整量，J_i(t_e)是第i辆列车按调整后的速度曲线运行时从供电站吸收的能量；

采用迭代字典序算法和二分查找法相结合的方法对所述模型(2)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整；采用二分法对优化所述模型(3)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整。

6.一种面向再生制动能量利用的列车运行控制系统，包括：控制中心子系统和多个车载子系统，所述的控制中心子系统安装于列车控制中心，所述的多个车载子系统分别安装于不同的列车上，所述的控制中心子系统与所述的多个车载子系统通过车地通信网络进行通信；

所述的控制中心子系统，包括信息获取模块、可调整列车选择模块、待调整列车选取模块和优化速度曲线模块；

所述的信息获取模块，用于获取供电区间所有当前运行列车的运行信息，搜索离开车站前往下一车站的发车列车；

所述的可调整列车选择模块，用于根据所述信息获取模块获取的发车列车的运行信息计算发车列车的再生制动功率函数及其停车制动起止时间，选择所述发车列车对应的供电区间和所述停车制动起止时间内的处于牵引、巡航和惰行的列车作为可调整列车；

所述的待调整列车选取模块，用于根据所述信息获取模块获取的所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数，将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车；

所述的优化速度曲线模块，用于建立速度曲线优化模型，根据信息获取模块获取的所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，得到优化速度曲线；

所述的车载子系统，用于接收所述控制中心子系统传输的对应所述车载子系统的优化速度曲线，通过所述优化曲线对列车进行运行控制。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述的信息获取模块获取的运行信息包括：列车的计划时刻表、实时运行信息、列车在各个区间的速度-距离曲线和、列车运行区间的线路坡度和限速信息。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述的待调整列车选取模块，具体用于所述信息获取模块获取的所述可调整列车的运行信息计算所有可调整列车的可利用再生制动功率函数如下式(4)计算：

其中，P_r(t)为发车列车的再生制动功率函数，

为N辆可调整列车和发车列车的辅助系统功率和，

为N辆可调整列车的牵引功率和，t为区间内的时间变量，i表示第i辆列车。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述的待调整列车选取模块用于将所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值与设定的常值阈值函数进行比较，选取待调整列车，具体包括：

当所述的所有可调整列车的可利用再生制动功率函数值均小于所述设定的常数阈值函数时，则重新返回至初始步骤重新搜索发车列车；

当仅有一个可调整列车的可利用再生制动功率函数值大于所述设定的常值阈值函数时，将所述的一个可调整列车作为待调整列车；

当有多个可调整列车的可利用再生制动功率函数值部分或全部大于所述设定的常值阈值函数时，选取吸收再生制动功率后的节能量最大的可调整列车作为待调整列车。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述的建立速度曲线优化模型，根据所述待调整列车的列车运行信息和所述速度曲线优化模型对所述待调整列车原有的速度曲线进行优化，包括：

当待调整列车晚点运行且晚点时间大于或等于一定阈值时，所述的速度曲线优化模型包含列车准点及节能两个优化指标，如下式(5)所示：

当待调整列车晚点时间小于一定阈值或只考虑节能优化指标时，所述的速度曲线优化模型如下式(6)所示：

其中，T_i ^d是第i辆列车从当前站发车时的晚点时间值，T_i ^a是第i辆列车速度曲线调整之后的运行时间，T_i是第i辆列车原始的区间运行时间，

是速度曲线调整过程的结束时间，t_f是原始速度曲线所对应的调整过程的结束时间，t_e为列车优化调整曲线中的惰行起始时间，t_c是待调整列车进入牵引模式的时刻，P_i ^a(t)第i辆列车按调整后速度曲线运行时牵引功率函数，P_i ^r(t)是第i辆列车吸收的再生制动功率函数，v_i(x)为第i辆列车原始速度曲线，

为第i辆列车调整之后的速度曲线，v_max(x)为对应运行区间的限速函数，

是列车最大运行时间调整量，J_i(t_e)是第i辆列车按调整后的速度曲线运行时从供电站吸收的能量；

采用迭代字典序算法和二分查找法相结合的方法对所述模型(5)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整；采用二分法对优化所述模型(6)中待调整列车原有的速度曲线进行优化调整。

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