CN113361061A - 列车操纵策略优化方法、装置、存储介质和计算机设备 - Google Patents

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CN113361061A CN202010151341.4A CN202010151341A CN113361061A CN 113361061 A CN113361061 A CN 113361061A CN 202010151341 A CN202010151341 A CN 202010151341A CN 113361061 A CN113361061 A CN 113361061A
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    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]

Abstract

本发明实施例提供了一种列车操纵策略优化方法、装置、存储介质和计算机设备。本发明实施例提供的技术方案中，根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略，通过最佳操纵策略对列车进行操纵，降低列车能耗并缩短运行时间。

Description

列车操纵策略优化方法、装置、存储介质和计算机设备
【技术领域】
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种列车操纵策略优化方法、装置、存储介质和计算机设备。
【背景技术】
在既定的时间下，列车运行过程中存在多种列车操纵策略，列车操纵策略的制定及选取决定了列车所产生的运行能耗。列车在不同的路况下需要来回切换运行工况及工况转换的位置使列车运行能耗达到最低。在规定的时间和最大限制速度的共同约束下列车的运行过程可以主要分成4个运行工况，分别是牵引工况、巡航工况、惰行工况和制动工况。牵引工况时的列车速度为加速，同时产生大量能耗；巡航工况时的列车运行速度为前一种运行工况的行驶速度，保持匀速，同时产生部分能耗；惰行工况时的列车运行速度不确定，并且不产生耗能；制动工况时的列车运行速度为减速，同时产生再生制动能和大量热能。
目前，应用较为广泛的列车操纵策略为“最大牵引—巡航—惰行—最大制动”。当列车准备出站时以最大牵引功率启动，牵引至一定速度后以匀速行驶，即为巡航工况，此时已离开起始车站一定距离，根据剩余距离的长度在适当位置转换为惰行工况，依据列车运行速度和与站台的距离，在适当的位置以最大制动力使列车精准的停止在站台。
若列车在长陡坡道时采用“最大牵引—巡航—惰行—最大制动”的策略，可能存在牵引工况时间过长，列车始终处于加速状态，当在坡道上或者坡道结束后转换为巡航工况，此时列车运行速度并未减小，在长陡坡道的终点位置若不减小列车的运行速度，将会降低乘客的舒适度，并且造成能耗的浪费。因此，列车在不同线路条件下均采用上述较广泛的列车操纵策略，将会导致列车能耗的浪费并且提高时间的损失率。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种列车操纵策略优化方法、装置、存储介质和计算机设备，能够解决列车在不同线路条件下均采用较广泛的列车操纵策略导致的列车能耗浪费并且提高时间损失率的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种列车操纵策略优化方法，所述方法包括：
根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；
通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略。
可选地，所述列车能耗模型包括坡道能耗模型、弯道能耗模型和站间距能耗模型。
可选地，所述通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略，包括：
根据设置的所述小生境布谷鸟搜索算法的控制变量，初始化生成所述列车节能优化模型的一个具有N个鸟巢位置的初始种群，以及与所述列车的原始操作策略对应的最优目标函数值；
通过所述列车节能优化模型，计算所述鸟巢位置对应的第一目标函数值；
判断所述第一目标函数值是否大于或者等于所述最优目标函数值；
若判断出所述第一目标函数值小于所述最优目标函数值，将所述第一目标函数作为所述最优目标函数，并根据适应度公式计算所述鸟巢位置对应的第一适应度值；
判断所述第一适应度值是否小于预设阈值；
若判断出所述第一适应度值大于或者等于所述预设阈值，计算所述鸟巢位置之间的小生境半径，并根据所述小生境半径构成小生境种群；
根据适应度公式计算所述小生境种群的第二适应度值，并根据所述列车节能优化模型计算所述第二适应度值最大的所述小生境种群的第二目标函数值；
判断所述第二目标函数值是否小于所述最优目标函数值；
若判断出所述第二目标函数值小于所述最优目标函数值，将所述小生境种群作为所述最佳操纵策略。
可选地，所述坡道能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000031
其中，Er为所述列车在坡道所产生的能耗，vi为所述列车当前时刻的运行速度，vi-1为所述列车前一时刻的运行速度，M为所述列车的牵引质量，g为重力加速度，Δh为所述坡道的垂直距离，xi为所述列车当前时刻经过所述坡道的长度，xi-1为所述列车前一时刻经过所述坡道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fr为坡道附加阻力。
可选地，所述弯道能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000032
其中，Ec为所述列车在弯道所产生的能耗，
Figure BDA0002402540800000033
为所述列车在所述弯道行驶的最大限制速度，vi为所述列车前一时刻的运行速度，M为所述列车的牵引质量，y为所述列车当前时刻经过所述弯道的长度，yi-1为所述列车前一时刻经过所述弯道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fc为弯道附加阻力。
可选地，所述站间距能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000034
其中，Ed为所述列车在站间距所产生的能耗，si为所述站间距的距离，F(v)为当前速度下的列车牵引力，η为电机与齿轮的效率，vi为所述列车当前时刻的运行速度，vi-1为所述列车前一时刻的运行速度，M为所述列车的牵引质量，zi为所述列车当前时刻经过所述站间距的长度，zi-1为所述列车前一时刻经过所述站间距的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fl为列车运行基本阻力。
可选地，所述列车节能优化模型包括：
Figure BDA0002402540800000041
其中，a、b和c均为常数，且a+bc＝1，Er为所述坡道能耗模型，Ec为所述坡道能耗模型，Ed为所述站间距能耗模型，
Figure BDA0002402540800000042
为实际坡道能耗，
Figure BDA0002402540800000043
为实际弯道能耗，
Figure BDA0002402540800000044
为实际站间距能耗。
另一方面，本发明实施例提供了一种列车操纵策略优化装置，所述装置包括：
第一构建模块，用于根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；
计算模块，用于通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略。
另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述列车操纵策略优化方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述列车操纵策略优化方法的步骤。
本发明实施例提供的列车操纵策略优化方法、装置、存储介质和计算机设备的技术方案中，根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略，通过最佳操纵策略对列车进行操纵，降低列车能耗并缩短运行时间。
【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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种列车操纵策略优化方法的流程图；
图2为本发明又一实施例提供的一种列车操纵策略优化方法的流程图；
图3为图2中步骤206的具体流程图；
图4为适应度值变化过程图；
图5为本发明一实施例提供的一种列车操纵策略优化装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，甲和/或乙，可以表示：单独存在甲，同时存在甲和乙，单独存在乙这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本发明一实施例提供的一种列车操纵策略优化方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤102、根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型。
步骤104、通过小生境布谷鸟搜索算法对列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略。
本实施例提供的一种列车操纵策略优化方法的技术方案中，根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；通过小生境布谷鸟搜索算法对列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略，通过最佳操纵策略对列车进行操纵，降低列车能耗并缩短运行时间。
图2为本发明又一实施例提供的一种列车操纵策略优化方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤202、根据列车固有参数、列车运行参数、轨道网压特性参数、坡道信息、弯道信息、站间距信息和限速信息，构建列车能耗模型。
列车在坡道、弯道和站间距运行时的列车操纵策略是影响列车运行能耗的重要因素。本实施例中，列车能耗模型包括坡道能耗模型、弯道能耗模型和站间距能耗模型。
在构建列车能耗模型之前，需要根据列车线路的实际情况，获取列车线路信息。其中，列车线路信息包括：坡道信息、弯道信息、站间距信息和限速信息。坡道信息包括：列车在坡道的运行速度、坡道长度、坡道夹角和坡道附加阻力。弯道信息包括：列车在弯道的运行速度、列车在弯道行驶的最大限制速度、弯道长度和弯道附加阻力。站间距信息包括：列车在站间距的运行速度、站间距长度和列车运行基本阻力。
另外，还需要获取列车固有参数、列车运行参数和轨道网压特性参数，表1为列车固有参数，表2为列车运行参数，表3为轨道网压特性参数，如表1至表3所示。
表1列车固有参数
参数 性能
列车编组 6(组)
列车质量 285(t)
列车空载 285(t)
列车定员载荷 305(t)
列车超员载荷 315(t)
最大轴重 14(t)
最大载客量 240(人)
列车长度 118(m)
最大时速 80(km/h)
平均运行速度 50-60(km/h)
回转质量系数 0.06
列车最小行车间隔 90(s)
基本阻力参数(1) 5.023
基本阻力参数(2) 0.045
基本阻力参数(3) 0.009
最小停站时间 25(s)
表2城市轨道运行参数
参数 性能
电机个数 16(个)
新轮轮径 660(mm)
全磨耗轮径 586(mm)
电机额定功率 46.6(kw)
电机额定转速 196(r/min)
传动比 1
传输效率 1
牵引瞬间过载率 1
制动瞬间过载率 1
牵引电力负荷率 1
制动电力负荷率 1
最大加速度 1(m/s<sup>2</sup>)
表3城市轨道网压特性参数
Figure BDA0002402540800000071
Figure BDA0002402540800000081
本实施例中，列车能耗模型包括坡道能耗模型、弯道能耗模型和站间距能耗模型。
本实施例中，坡道能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000082
其中，Er为列车在坡道所产生的能耗，vi为列车当前时刻的运行速度，vi-1为列车前一时刻的运行速度，M为列车的牵引质量，g为重力加速度，Δh为坡道的垂直距离，xi为列车当前时刻经过坡道的长度，xi-1为列车前一时刻经过坡道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fr为坡道附加阻力。
其中，Δh＝lr·sinθ，lr为列车运行的坡道长度(km)，θ为坡道夹角，当θ＞0时为上坡道，当θ＜0时为下坡道。
其中，
Figure BDA0002402540800000083
L为列车长度(km)。
需要说明的是，当列车在坡道上的运行工况为最大牵引工况时，μ＝1且Fend＝0，运行工况可转换为巡航工况或惰行工况；当列车运行工况为部分牵引时，0＜μ＜1且Fend＝0，运行工况可转换为巡航工况；当列车运行工况为巡航工况时，μ＝0且Fend＝Fmax，运行工况可转换为牵引工况或惰性工况；当列车运行工况为惰行工况时，μ＝0且Fend＝0，运行工况可转换为制动工况或牵引工况；当列车运行工况为部分制动时，μ＝0，存在Fend，运行工况可转换为惰行工况；当列车运行工况为最大制动时，μ＝0，存在最大Fend。
本实施例中，弯道能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000084
其中，Ec为列车在弯道所产生的能耗，
Figure BDA0002402540800000085
为列车在弯道行驶的最大限制速度，vi为列车前一时刻的运行速度，M为列车的牵引质量，y为列车当前时刻经过弯道的长度，yi-1为列车前一时刻经过弯道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fc为弯道附加阻力。
其中，
Figure BDA0002402540800000091
lc为弯道长度，Ri为弯道半径。
需要说明的是，当列车在弯道的运行工况为最大牵引工况时，μ＝1且
Figure BDA0002402540800000092
Figure BDA0002402540800000093
运行工况可转换为惰行工况；当列车运行工况为部分牵引工况时，μ＝1且
Figure BDA0002402540800000094
运行工况可转换为巡航工况或惰行工况；当列车运行工况为巡航工况时，μ＝0且
Figure BDA0002402540800000095
运行工况可继续保持巡航工况；当列车运行工况为惰行工况时，μ＝0且
Figure BDA0002402540800000096
运行工况可转换为部分牵引工况。
本实施例中，站间距能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000097
其中，Ed为列车在站间距所产生的能耗，si为站间距的距离，F(v)为当前速度下的列车牵引力，η为电机与齿轮的效率，vi为列车当前时刻的运行速度，vi-1为列车前一时刻的运行速度，M为列车的牵引质量，zi为列车当前时刻经过站间距的长度，zi-1为列车前一时刻经过站间距的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fl为列车运行基本阻力。
其中，Fl＝(Avi 2+Bvi+C)+Wair，其中A、B、C为常数，Wair为空气附加阻力。
步骤204、根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型。
本实施例中，列车节能优化模型包括：
Figure BDA0002402540800000098
Figure BDA0002402540800000101
其中，a、b和c均为常数，Er为坡道能耗模型，Ec为坡道能耗模型，Ed为站间距能耗模型，
Figure BDA0002402540800000102
为实际坡道能耗，
Figure BDA0002402540800000103
为实际弯道能耗，
Figure BDA0002402540800000104
为实际站间距能耗。
步骤206、通过小生境布谷鸟搜索算法对列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略。
本实施例中，如图3所示，步骤206具体包括：
步骤206a、根据设置的小生境布谷鸟搜索算法的控制变量，初始化生成列车节能优化模型的一个具有N个鸟巢位置的初始种群，以及与列车的原始操作策略对应的最优目标函数值。
步骤206b、通过列车节能优化模型，计算鸟巢位置对应的第一目标函数值。
步骤206c、判断第一目标函数值是否大于或者等于最优目标函数值，若是，执行步骤206d；若否，执行步骤206e。
步骤206d、通过位置更新公式更新鸟巢位置，并继续执行步骤206b。
本实施例中，位置更新公式包括：
Figure BDA0002402540800000105
式中，
Figure BDA0002402540800000106
为列车在当前操纵策略产生的能耗在t+1的工况转换位置；
Figure BDA0002402540800000107
为列车在当前操纵策略产生的能耗在t的工况转换位置；α为步长，通常α＝1；L(λ)为随机搜索轨迹，随机步长服从幂律分布。
步骤206e、将第一目标函数作为最优目标函数，并根据适应度公式计算鸟巢位置对应的第一适应度值。
本实施例中，适应度公式包括：
Figure BDA0002402540800000111
式中，p为列车当前时刻经过列车线路的长度。
适应度公式用于对比当前操纵策略所产生的能耗值与得到的最优目标函数值，列车均以最大牵引功率启动，下一阶段的运行工况却决于当前运行工况所产生的运行能耗；若当前操纵策略所产生的能耗值大于零且小于优化前能耗值，可将牵引工况转换为巡航工况或惰性工况；一般不可将牵引工况直接转换为制动工况，将会浪费能耗并产生大量热量，进一步会损坏隧道内其余设备。
步骤206f、判断第一适应度值是否小于预设阈值，若是，执行步骤206d；若否，执行步骤206g。
步骤206g、计算鸟巢位置之间的小生境半径，并根据小生境半径构成小生境种群。
本实施例中，计算鸟巢位置之间的小生境半径，也就是计算鸟巢位置之间的欧式距离。因此，小生境半径公式包括：
Figure BDA0002402540800000112
式中，Xi、Yi为两个鸟巢位置。
步骤206h、根据适应度公式计算小生境种群的第二适应度值，并根据列车节能优化模型计算第二适应度值最大的小生境种群的第二目标函数值。
步骤206i、判断第二目标函数值是否小于最优目标函数值，若是，执行步骤206j；若否，执行步骤206d。
步骤206j、输出小生境种群，并将小生境种群作为最佳操纵策略。
为了充分地了解本发明实施例带来的技术效果，以下将使用一个具体例子对本发明实施例作进一步说明。
本发明实施例选取亦庄线的文化园站至万源街站，该线路条件具有典型的特征，同时包含坡道、弯道和站间距三个条件，该线路具体情况见表4至6所示。
表4坡道情况
起点公里标(km) 终点公里标(km) 坡道夹角(°) 坡道长度(m)
9.247 9.369 0 78
9.369 9.947 -11.7 170
9.947 10.149 13 210
10.149 10.318 -16 160
10.318 10.491 24.5 420
10.491 10.578 17 189
10.578 10.674 -28.6 214
10.674 10.785 0 126
表5弯道情况
Figure BDA0002402540800000121
表6站间距情况
车站名 车站公里标(km) 停车时间(s)
文化园 9.247 30
万源街 10.785 30
进一步地，先将固有参数、列车运行参数、轨道网压特性参数、坡道信息、弯道信息、站间距信息和限速信息代入坡道能耗模型、弯道能耗模型和站间距能耗模型中，求解出列车运行能耗；然后将该列车运行能耗代入小生境布谷鸟搜索算法的列车节能优化模型计算，得到相应的适应度值；最后通过适应度值对操纵策略进行优化，随着小生境布谷鸟搜索算法的自身迭代进行寻优，迭代过程使得小生境布谷鸟搜索算法的适应度值逐渐减小，直到小生境布谷鸟搜索算法寻找到最佳操纵策略后保持不变。
进一步地，图4为适应度值变化过程图，如图4所示，随着迭代次数的增加，适应度值逐渐减小。当算法迭代到450代左右时，适应度值基本保持不变，表明小生境布谷鸟搜索算法在此时找到了全局最优解，也就是列车节能优化中的最佳操纵策略。因为在450代以后小生境布谷鸟搜索算法都找不到比当前解更优的解，所以适应度值基本保持在0.42左右。
进一步地，利用小生境布谷鸟搜索算法对列车操纵策略进行优化达到节能效果，通过小生境布谷鸟搜索算法不断迭代，寻找到适合文化园站至万源街站之间的最佳操纵策略。该最佳操纵策略为：“牵引—惰行—制动—牵引—惰行—巡航—牵引—惰行—惰行—牵引—制动”，具体相对应情况见表7所示。
表7最佳操纵策略
Figure BDA0002402540800000131
优化后的运行能耗和运行时间等数据见表8所示。
表8优化情况
Figure BDA0002402540800000132
通过所述仿真可知，利用小生境布谷鸟搜索算法对列车能耗的优化具有很好的研究意义。通过优化列车的操纵策略使得列车运行能耗比优化前的能耗低，并且缩短了运行时间，对地铁实际运行调度具有一定的参考意义。
本实施例提供的一种列车操纵策略优化方法的技术方案中，根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略，通过最佳操纵策略对列车进行操纵，降低列车能耗并缩短运行时间。
图5为本发明一实施例提供的一种列车操纵策略优化装置的结构示意图，如图5所示，所述装置包括：第一构建模块32和计算模块33。
第一构建模块32，用于根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型。
本实施例中，坡道能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000141
其中，Er为列车在坡道所产生的能耗，vi为列车当前时刻的运行速度，vi-1为列车前一时刻的运行速度，M为列车的牵引质量，g为重力加速度，Δh为坡道的垂直距离，xi为列车当前时刻经过坡道的长度，xi-1为列车前一时刻经过坡道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fr为坡道附加阻力。
本实施例中，弯道能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000142
其中，Ec为列车在弯道所产生的能耗，
Figure BDA0002402540800000143
为列车在所述弯道行驶的最大限制速度，vi为列车前一时刻的运行速度，M为所述列车的牵引质量，y为列车当前时刻经过所道的长度，yi-1为列车前一时刻经过弯道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fc为弯道附加阻力。
本实施例中，站间距能耗模型包括：
Figure BDA0002402540800000151
其中，Ed为列车在站间距所产生的能耗，si为站间距的距离，F(v)为当前速度下的列车牵引力，η为电机与齿轮的效率，vi为列车当前时刻的运行速度，vi-1为列车前一时刻的运行速度，M为列车的牵引质量，zi为列车当前时刻经过站间距的长度，zi-1为列车前一时刻经过站间距的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fl为列车运行基本阻力。
本实施例中，列车节能优化模型包括：
Figure BDA0002402540800000152
Figure BDA0002402540800000153
其中，a、b和c均为常数，Er为坡道能耗模型，Ec为坡道能耗模型，Ed为站间距能耗模型，
Figure BDA0002402540800000154
为实际坡道能耗，
Figure BDA0002402540800000155
为实际弯道能耗，
Figure BDA0002402540800000156
为实际站间距能耗。
计算模块33，用于通过小生境布谷鸟搜索算法对列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略。
本实施例中，计算模块33具体包括：。
初始化子模块33a，用于根据设置的小生境布谷鸟搜索算法的控制变量，初始化生成列车节能优化模型的一个具有N个鸟巢位置的初始种群，以及与列车的原始操作策略对应的最优目标函数值。
第一计算子模块33b，用于通过列车节能优化模型，计算鸟巢位置对应的第一目标函数值。
第一判断子模块33c，用于判断第一目标函数值是否大于或者等于最优目标函数值。
更新子模块33d，用于若第一判断子模块33c判断出第一目标函数值大于或者等于最优目标函数值，通过位置更新公式更新鸟巢位置的操作，并继续执行通过列车节能优化模型，计算鸟巢位置对应的第一目标函数值的操作。
第二计算子模块33e，用于若第一判断子模块33c判断出第一目标函数值小于最优目标函数值，将第一目标函数作为最优目标函数，并根据适应度公式计算鸟巢位置对应的第一适应度值。
第二判断子模块33f，用于判断第一适应度值是否小于预设阈值。
第二判断子模块33f还用于若第二判断子模块33f判断出第一适应度值小于预设阈值，继续执行通过位置更新公式更新鸟巢位置的操作。
第三计算子模块33g，用于若第二判断子模块33f判断出第一适应度值大于或者等于预设阈值，计算鸟巢位置之间的小生境半径，并根据小生境半径构成小生境种群。
第四计算子模块33h，用于根据适应度公式计算小生境种群的第二适应度值，并根据列车节能优化模型计算第二适应度值最大的小生境种群的第二目标函数值。
第三判断子模块33i，用于判断第二目标函数值是否小于最优目标函数值。
第三判断子模块33i还用于若第三判断子模块33i判断出第二目标函数值大于或者等于最优目标函数值，继续执行通过位置更新公式更新鸟巢位置的操作。
输出子模块33j，用于输出小生境种群，并将小生境种群作为最佳操纵策略。
本实施例中，所述装置还包括第二构建模块31。
第二构建模块31，用于根据列车固有参数、列车运行参数、轨道网压特性参数、坡道信息、弯道信息、站间距信息和限速信息，构建列车能耗模型。
本实施例提供的列车操纵策略优化装置可用于实现上述图1至图2中的列车操纵策略优化方法，具体描述可参见上述列车操纵策略优化方法的实施例，此处不再重复描述。
本发明实施例提供的一种列车操纵策略优化装置的技术方案中，根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略，通过最佳操纵策略对列车进行操纵，降低列车能耗并缩短运行时间。
图6为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图6所示，该实施例的计算机设备20包括：处理器21、存储器22以及存储在存储22中并可在处理器21上运行的计算机程序23，该计算机程序23被处理器21执行时实现实施例中的应用于列车操纵策略优化方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器21执行时实现实施例中应用于列车操纵策略优化装置中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
计算机设备20包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是计算机设备20的示例，并不构成对计算机设备20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器21可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器22可以是计算机设备20的内部存储单元，例如计算机设备20的硬盘或内存。存储器22也可以是计算机设备20的外部存储设备，例如计算机设备20上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,简称SMC)，安全数字(Secure Digital,简称SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器22还可以既包括计算机设备20的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器22用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器22还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种列车操纵策略优化方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；
通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略。
2.根据权利要求1所述的列车操纵策略优化方法，其特征在于，所述列车能耗模型包括坡道能耗模型、弯道能耗模型和站间距能耗模型。
3.根据权利要求2所述的列车操纵策略优化方法，其特征在于，所述通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略，包括：
根据设置的所述小生境布谷鸟搜索算法的控制变量，初始化生成所述列车节能优化模型的一个具有N个鸟巢位置的初始种群，以及与所述列车的原始操作策略对应的最优目标函数值；
通过所述列车节能优化模型，计算所述鸟巢位置对应的第一目标函数值；
判断所述第一目标函数值是否大于或者等于所述最优目标函数值；
若判断出所述第一目标函数值小于所述最优目标函数值，将所述第一目标函数作为所述最优目标函数，并根据适应度公式计算所述鸟巢位置对应的第一适应度值；
判断所述第一适应度值是否小于预设阈值；
若判断出所述第一适应度值大于或者等于所述预设阈值，计算所述鸟巢位置之间的小生境半径，并根据所述小生境半径构成小生境种群；
根据适应度公式计算所述小生境种群的第二适应度值，并根据所述列车节能优化模型计算所述第二适应度值最大的所述小生境种群的第二目标函数值；
判断所述第二目标函数值是否小于所述最优目标函数值；
若判断出所述第二目标函数值小于所述最优目标函数值，将所述小生境种群作为所述最佳操纵策略。
4.根据权利要求2所述的列车操纵策略优化方法，其特征在于，所述坡道能耗模型包括：
Figure FDA0002402540790000021
其中，Er为所述列车在坡道所产生的能耗，vi为所述列车当前时刻的运行速度，vi-1为所述列车前一时刻的运行速度，M为所述列车的牵引质量，g为重力加速度，Δh为所述坡道的垂直距离，xi为所述列车当前时刻经过所述坡道的长度，xi-1为所述列车前一时刻经过所述坡道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fr为坡道附加阻力。
5.根据权利要求2所述的列车操纵策略优化方法，其特征在于，所述弯道能耗模型包括：
Figure FDA0002402540790000022
其中，Ec为所述列车在弯道所产生的能耗，
Figure FDA0002402540790000023
为所述列车在所述弯道行驶的最大限制速度，vi为所述列车前一时刻的运行速度，M为所述列车的牵引质量，y为所述列车当前时刻经过所述弯道的长度，yi-1为所述列车前一时刻经过所述弯道的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，FC为弯道附加阻力。
6.根据权利要求2所述的列车操纵策略优化方法，其特征在于，所述站间距能耗模型包括：
Figure FDA0002402540790000024
其中，Ed为所述列车在站间距所产生的能耗，si为所述站间距的距离，F(v)为当前速度下的列车牵引力，η为电机与齿轮的效率，vi为所述列车当前时刻的运行速度，vi-1为所述列车前一时刻的运行速度，M为所述列车的牵引质量，zi为所述列车当前时刻经过所述站间距的长度，zi-1为所述列车前一时刻经过所述站间距的长度，μ为列车牵引力使用系数，Fmax为列车最大牵引力，Fend为列车最大制动力，Fl为列车运行基本阻力。
7.根据权利要求2-6中的任一项所述的列车操纵策略优化方法，其特征在于，所述列车节能优化模型包括：
Figure FDA0002402540790000031
其中，a、b和c均为常数，且a+b+c＝1，Er为所述坡道能耗模型，Ec为所述坡道能耗模型，Ed为所述站间距能耗模型，
Figure FDA0002402540790000032
为实际坡道能耗，
Figure FDA0002402540790000033
为实际弯道能耗，
Figure FDA0002402540790000034
为实际站间距能耗。
8.一种列车操纵策略优化装置，其特征在于，所述装置包括：
第一构建模块，用于根据预先构建的列车能耗模型构建列车节能优化模型；
计算模块，用于通过小生境布谷鸟搜索算法对所述列车节能优化模型进行计算，求解出列车的最佳操纵策略。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1-7任意一项所述的列车操纵策略优化方法。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1-7任意一项所述的列车操纵策略优化方法的步骤。
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