JPH0834267A - Railway power load predictor - Google Patents
Railway power load predictorInfo
- Publication number
- JPH0834267A JPH0834267A JP6169364A JP16936494A JPH0834267A JP H0834267 A JPH0834267 A JP H0834267A JP 6169364 A JP6169364 A JP 6169364A JP 16936494 A JP16936494 A JP 16936494A JP H0834267 A JPH0834267 A JP H0834267A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power
- running
- train
- predicted
- calculated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、鉄道の変電所の電力負
荷管理装置として用いられ、Ｔ分後の変電所の使用電力
を予測する電鉄負荷予測装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a railway load predicting device which is used as a power load management device for a railway substation and predicts the power usage of the substation after T minutes.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来鉄道では、列車運転用電力の効率的
な使用及び電力料金の削減を目的として、オペレータが
き電区間に在線する列車本数から判断して、変電所の負
荷が契約電力を越えると予測される場合には、列車運転
ノッチ制限を行うように指示を出し、列車運転の電力低
減を図っている。2. Description of the Related Art In a conventional railway, the load of a substation exceeds the contracted electric power by judging from the number of trains existing in a feeder section for the purpose of efficient use of electric power for train operation and reduction of electric power charges. If it is predicted that the train operation notch is limited, the train operation power is reduced.
【０００３】しかし、このようにオペレータがき電区間
に在線する列車本数のみから変電所の負荷電力を予測す
ることは、予測精度の面で問題があり、オペレータの負
担も大きく、予測がはずれ、変電所負荷電力が電力会社
との契約電力を越えた場合には、契約電力超過金をペナ
ルティとして取られることになる。However, predicting the load power of a substation from only the number of trains existing in the feeder section in this way has a problem in terms of prediction accuracy, imposes a heavy burden on the operator, misses the prediction, and causes the substation. If the load power exceeds the contract power with the electric power company, the contract power surplus will be taken as a penalty.
【０００４】そこで、このようなオペレータが行ってい
る電鉄負荷予測を自動的に行う電鉄負荷予測装置が提案
されている。これは、列車走行の使用電力と強い相関を
有する車両キロ（ある時間内にき電区間を走行した各車
両の走行距離の総和）に基づいた使用電力予測方式を用
いている。Therefore, there is proposed a railway load predicting apparatus for automatically performing railway load prediction performed by such an operator. This uses a power consumption prediction method based on a vehicle kilometer (a total sum of traveled distances of vehicles traveling in a feeding section within a certain time) having a strong correlation with power consumption during train travel.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】ところが、使用電力予
測方式では使用電力予測のパラメータとして、「車両キ
ロ」を用いている点で次の事柄が問題となる。すなわ
ち、車両キロの値は列車が牽引力を出力して走行してい
る距離と、牽引力を出力していないで走行している距離
の両方を含んでいることである。前者では列車が走行す
るための使用電力は大きいが、後者では小さい。従っ
て、同じ車両キロでも走行抵抗の大きい線路条件下、例
えば上り坂で走行する場合と、走行抵抗の小さい線路条
件下、例えば下り坂で走行する場合とでは、列車の出力
する牽引力は異なり、使用電力は異なってくる。よっ
て、この予測方法は予測精度の面で問題がある。However, in the power consumption prediction method, the following matters are problematic in that "vehicle kilometer" is used as a parameter for power consumption prediction. That is, the value of the vehicle kilometer includes both the distance that the train travels while outputting the traction force and the distance that the train travels without outputting the traction force. The former uses a large amount of electricity to run the train, while the latter uses a small amount of electricity. Therefore, the traction force output by the train is different depending on the track condition with large running resistance even for the same vehicle km, for example, when traveling uphill and under the track condition with low running resistance, for example when traveling downhill. The power will be different. Therefore, this prediction method has a problem in terms of prediction accuracy.
【０００６】そこで、本発明の目的は、より精度よく使
用電力予測を行い、この予測結果に基づいて列車運転ノ
ッチ制限および制限解除を的確に行ない、使用電力を契
約電力以下に維持することが可能な電鉄負荷予測装置を
提供することにある。Therefore, an object of the present invention is to more accurately predict the power consumption, accurately perform the train operation notch restriction and release the restriction based on the prediction result, and maintain the power consumption below the contracted power. To provide a simple railway load prediction device.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、請求項１に対応する発明は、各列車について現在の
列車位置と予め用意しておいた各列車種別毎のダイヤに
見合う計画速度パターンを基に、今後Ｔ分間の対象き電
区間の予測速度パターンを求め、この速度変化と走行抵
抗とから力行走行する距離を求め、これを全車両につい
て合計した力行走行距離の総和、すなわち力行キロを予
測する通常時力行キロ予測値演算手段と、各列車につい
てＴ分前の列車位置と現在の列車位置とこの区間の各地
点の実績の列車速度とから、Ｔ分前から現在までの実績
速度パターンを求め、この速度変化と走行抵抗とから力
行走行した距離を求め、これを全車両について合計した
力行走行距離の総和、すなわち力行キロを演算する力行
キロ実績値演算手段と、この力行キロ実績値演算手段で
演算された力行キロ実績値と使用電力実績値に基づき、
ある一定時間の力行キロ−電力特性のデータベース化を
行う力行キロ−電力特性統計処理手段と、この力行キロ
−電力特性統計処理手段により得られた力行キロ−電力
特性のデータベースを利用し、前記通常時力行キロ予測
値演算手段で予測された予測力行キロから、今後Ｔ分間
の使用電力を予測する使用電力予測値演算手段とを具備
した電鉄負荷予測装置である。In order to achieve the above object, the invention corresponding to claim 1 is a planned speed pattern corresponding to a current train position for each train and a prepared timetable for each train type. Based on the above, a predicted speed pattern of the target feeding section for the next T minutes is calculated, the distance for power running is calculated from this speed change and the running resistance, and the total running distance for all vehicles, that is, power running km is calculated. The actual speed from T minutes before to the present, from the normal power running kilometer prediction value calculation means for predicting, the train position before T minutes for each train, the current train position and the actual train speed at each point in this section A pattern is calculated, the distance traveled during power running is calculated from the speed change and the running resistance, and the sum of power running distances for all vehicles is calculated. , Based on the use the actual power value and the calculated power running kilometers actual value at this power running kilometer actual value calculating means,
Using a power running kilo-power characteristic statistical processing means for making a database of power running kilo-power characteristics for a certain fixed time and a power running kilo-power characteristic database obtained by this power running kilo-power characteristic statistical processing means, An electric railway load prediction device comprising: a power consumption prediction value calculation means for predicting power consumption for the next T minutes from the predicted power running kilometer predicted by the hour power running km prediction value calculation means.
【０００８】前記目的を達成するため、請求項２に対応
する発明は、請求項１に、使用電力予測値演算手段によ
って演算された使用電力予測値と電力会社との契約電力
とを比較し、列車ノッチ制限指令及びノッチ制限解除指
令の出力を行うノッチ制限指令判断手段を追加した電鉄
負荷予測装置である。In order to achieve the above-mentioned object, the invention according to claim 2 is such that, in claim 1, the predicted power consumption calculated by the predicted power consumption value calculation means is compared with the contracted power with the power company, This is an electric railway load prediction device to which a notch limit command determining means for outputting a train notch limit command and a notch limit cancel command is added.
【０００９】前記目的を達成するため、請求項３に対応
する発明は、請求項１に、対象き電区間でノッチ制限を
受けて列車が低速走行しているような異常時を対象とし
て、ノッチ制限を解除した場合の今後Ｔ分間について、
現在の列車位置と走行速度を初期値として走行シミュレ
ーションを行うことにより、ノッチ制限解除時の各列車
の今後Ｔ分間の対象き電区間の予測速度パターンを求
め、この予測した速度パターンから力行キロを予測する
異常時力行キロ予測値演算手段を追加した電鉄負荷予測
装置である。In order to achieve the above object, the invention according to claim 3 provides the notch for notifying the abnormal time when the train is traveling at a low speed due to notch limitation in the target feeding section. For the next T minutes when the restriction is released,
By performing a running simulation with the current train position and running speed as initial values, the predicted speed pattern of the target feeding section for the next T minutes of each train at the time of notch restriction release is obtained, and the power running km is calculated from this predicted speed pattern. This is an electric railway load prediction device to which an extraordinary power running km prediction value calculation means for prediction is added.
【００１０】前記目的を達成するため、請求項４に対応
する発明は、請求項３に、使用電力予測値演算手段によ
って演算された使用電力予測値と電力会社との契約電力
とを比較し、列車ノッチ制限指令及びノッチ制限解除指
令の出力を行うノッチ制限指令判断手段を追加した電鉄
負荷予測装置である。In order to achieve the above-mentioned object, the invention according to claim 4 relates to claim 3, wherein the used power predicted value calculated by the used power predicted value calculating means is compared with the contracted power with the power company, This is an electric railway load prediction device to which a notch limit command determining means for outputting a train notch limit command and a notch limit cancel command is added.
【００１１】前記目的を達成するため、請求項５に対応
する発明は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の使用
電力予測値演算手段に、補助電動機使用電力予測値を加
えるようにした電鉄負荷予測装置である。In order to achieve the above-mentioned object, the invention corresponding to claim 5 is to add an auxiliary electric motor used electric power predicted value to the used electric power predicted value calculation means according to any one of claims 1 to 4. It is an electric railway load prediction device.
【００１２】[0012]
【作用】請求項１に対応する発明によれば、従来におい
て提案されていた電鉄負荷予測装置の予測方式と違っ
て、使用電力予測のパラメータとして、車両キロの代わ
りに力行キロを用い、この力行キロと実際の使用電力と
の特性をデータベース化し、このデータベースを参照す
ることによって力行キロ予測値から今後Ｔ分間の使用電
力の予測を行う方式としているので、鉄道の変電所にか
かる列車運転用の負荷電力をより高精度に予測すること
が可能になり、従ってオペレータはこの負荷電力予測値
結果に基づいて列車運転ノッチ制限及び制限解除を的確
に行うことが可能となり、使用電力を契約電力以下に維
持することが可能になる。According to the invention corresponding to claim 1, unlike the conventional prediction method of the electric railway load prediction device, the power running km is used instead of the vehicle km as the parameter of the power usage prediction. Since the characteristics of the kilometer and the actual power consumption are made into a database and the database is used to predict the power consumption for the next T minutes from the predicted value of the power running kilometers, it is used for train operation at railway substations. It becomes possible to predict the load power with higher accuracy, so that the operator can accurately perform the train operation notch limit and the limit release based on the result of this load power prediction value, and reduce the power consumption to less than the contract power. It becomes possible to maintain.
【００１３】請求項２に応対する発明によれば、請求項
１に対応する発明に、使用電力予測値と電力会社との契
約電力とを比較し、列車運転ノッチ制限及び制限解除指
令を出力する機能を追加したので、請求項１に対応する
発明と比較して、オペレータの負担が軽くなり、列車運
転ノッチ制御がより正確で的確に行われるようになる。According to the invention corresponding to claim 2, in the invention corresponding to claim 1, the predicted value of power consumption and the contracted power with the electric power company are compared with each other, and the train operation notch restriction and restriction cancellation commands are output. Since the function is added, the burden on the operator is lightened and the train operation notch control is performed more accurately and accurately as compared with the invention corresponding to claim 1.
【００１４】請求項３に対応する発明によれば、請求項
１に対応する発明に、対象き電区間でノッチ制限を受け
て列車が低速走行しているような異常時を対象としてノ
ッチ制限解除した場合の力行キロを予測する異常時力行
キロ予測機能を追加したので、異常時の電力予測がより
高精度になり、ノッチ制限解除のタイミングがより的確
なものとなる。According to the invention corresponding to claim 3, in the invention corresponding to claim 1, the notch restriction is released for the abnormal time when the train is traveling at a low speed due to the notch restriction in the target feeding section. Since an abnormal power running km prediction function for predicting the power running km in the case of being performed is added, the power prediction at the time of abnormalities becomes more accurate, and the notch restriction release timing becomes more accurate.
【００１５】請求項４に応対する発明によれば、請求項
３に対応する発明に、使用電力予測値と電力会社との契
約電力とを比較し、列車運転ノッチ制限及び制限解除指
令を出力する機能を追加したので、請求項３に対応する
発明と比較して、オペレータの負担が軽くなり、列車運
転ノッチ制御がより正確で的確に行われるようになる。
請求項５に対応する発明によれば、請求項１〜４に対
応する発明に比べて、使用電力の予測精度がさらに向上
する。According to the invention corresponding to claim 4, in the invention corresponding to claim 3, the predicted value of electric power used is compared with the contracted electric power with the electric power company, and the train operation notch restriction and restriction cancellation commands are output. Since the function is added, the burden on the operator is lightened, and the train operation notch control is performed more accurately and accurately as compared with the invention corresponding to claim 3.
According to the invention corresponding to claim 5, the prediction accuracy of the power consumption is further improved as compared with the inventions corresponding to claims 1 to 4.
【００１６】以上述べた請求項１〜５に対応する発明の
電鉄負荷予測装置を使用すれば、使用電力が電力会社と
の契約電力を超過した際にペナルティとして取られる契
約電力超過料金を大幅に低減する効果を有する。When the railway load predicting apparatus of the invention corresponding to claims 1 to 5 described above is used, the contracted power excess charge taken as a penalty when the used power exceeds the contracted power with the power company is significantly increased. Has the effect of reducing.
【００１７】[0017]
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図１は本発明による第１実施例を示す機能
構成ブロック図であり、この実施例は、通常時力行キロ
予測値演算手段１と、異常時力行キロ予測値演算手段２
と、力行キロ実績値演算手段３と、力行キロ−電力特性
統計処理手段４と、使用電力予測値演算手段５と、ノッ
チ制限指令判断手段６からなっている。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional configuration block diagram showing a first embodiment according to the present invention. In this embodiment, a normal power running km predicted value calculating means 1 and an abnormal power running km predicted value calculating means 2 are shown.
The power running km actual value calculating means 3, the power running kilometer-power characteristic statistical processing means 4, the used power predicted value calculating means 5, and the notch limit command determining means 6.
【００１８】通常時力行キロ予測値演算手段１は、各列
車について、現在の列車位置と予め用意しておいた各列
車種別毎のダイヤに見合う速度パターン（以下これを計
画速度パターン）とを基に、今後Ｔ分間の対象き電区間
の予測速度パターンを求め、この速度変化と走行抵抗と
から、力行走行する距離を求め、これを全車両について
合計した力行走行距離の総和（以下これを力行キロと呼
ぶ）を予測する。The normal power running kilometer prediction value calculation means 1 is based on the current train position and a speed pattern prepared in advance for each train that corresponds to the schedule for each train type (hereinafter, this is a planned speed pattern). Then, the predicted speed pattern of the target feeding section for the next T minutes is calculated, the distance for power running is calculated from the speed change and the running resistance, and the sum of the power running distances for all the vehicles is calculated (hereinafter, this is the power running distance). Predict).
【００１９】異常時力行キロ予測値演算手段２は、対象
き電区間でノッチ制限を受けて列車が低速走行している
ような異常時を対象として、ノッチ制限を解除した場合
の今後Ｔ分間について、現在の列車位置と走行速度を初
期値として走行シミュレーションを行うことにより、ノ
ッチ制限解除時の各列車の今後Ｔ分間の対象き電区間の
予測速度パターンを求め、この予測した速度パターンか
ら前記通常時力行キロ予測値演算手段１と同様にして力
行キロを予測する。The abnormal power running km prediction value calculation means 2 is for an abnormal time such as a train running at a low speed due to notch restriction in the target feeding section, for the next T minutes when the notch restriction is released. , The current train position and running speed are used as initial values to perform a running simulation to obtain a predicted speed pattern of the target feeding section for the next T minutes of each train at the time of notch restriction release, and the normal speed is calculated from this predicted speed pattern. The power running km is predicted in the same manner as the hourly power running km predicted value calculating means 1.
【００２０】力行キロ実績値演算手段３は、各列車につ
いてＴ分前の列車位置と現在の列車位置とこの区間の各
地点の実績の列車速度とから、Ｔ分前から現在までの速
度パターン（以下これを実績速度パターンと呼ぶ）を求
め、この速度変化と走行抵抗とから、力行走行した距離
を求め、これを全車両について合計した力行走行距離の
総和を演算する。Based on the train position T minutes ago, the current train position, and the actual train speed at each point in this section for each train, the power running km actual value calculating means 3 calculates the speed pattern from T minutes ago to the present time ( Hereinafter, this will be referred to as an actual speed pattern), the distance traveled during the power running is calculated from the speed change and the running resistance, and the sum of the power running distances for all the vehicles is calculated.
【００２１】力行キロ−電力特性統計処理手段４は、使
用電力実績値と前記力行キロ実績値演算手段で演算され
た力行キロ実績値に基づき、ある一定時間の力行キロ−
電力特性のデータベース化を行う。The power running kilometer-electric power characteristic statistical processing means 4 is based on the actual power consumption value and the power running kilometer actual value calculated by the power running kilometer actual value calculating means, and the power running kilometer for a certain fixed time.
Create a database of power characteristics.
【００２２】使用電力予測値演算手段５は、力行キロ−
電力特性統計処理手段４により得られた力行キロ−電力
特性のデータベースを利用し、力行キロ予測値演算手段
１，２で予測された予測力行キロから、今後Ｔ分間の使
用電力を予測する。The used electric power predicted value calculating means 5 is a power running km-
Using the database of power running kilometer-power characteristics obtained by the power characteristic statistical processing means 4, the power consumption for the future T minutes is predicted from the predicted power running kilometers predicted by the power running kilometer prediction value calculation means 1 and 2.
【００２３】ノッチ制限指令判断手段６は、使用電力予
測値演算手段５によって演算された使用電力予測値と電
力会社との契約電力とを比較し、列車ノッチ制限指令及
びノッチ制限解除指令の出力を行う。The notch limit command judgment means 6 compares the predicted power consumption value calculated by the predicted power consumption value calculation means 5 with the contracted power with the electric power company, and outputs the train notch restriction command and the notch restriction cancellation command. To do.
【００２４】以上のような構成の電鉄負荷予測装置の第
１実施例の動作について順を追って以下に説明する。図
２はこの動作を説明するためのフローチャートである。The operation of the first embodiment of the railway load predicting apparatus having the above-mentioned structure will be described below step by step. FIG. 2 is a flow chart for explaining this operation.
【００２５】本実施例の全体の動作の流れを簡単に表す
と、以下のＳ１〜Ｓ６の通りであり、これら一連の動作
は、ある一定時間Δｔ毎に起動され、今後Ｔ分間の使用
電力予測を行う。The flow of the overall operation of this embodiment is simply represented as the following S1 to S6, and a series of these operations is activated every certain time Δt, and power consumption prediction for the future T minutes is performed. I do.
【００２６】Ｓ１：対象き電区間について、過去Ｔ分間
の力行キロ実績値を算出し、これと過去Ｔ分間の実績使
用電力量を読み込み、力行キロ−電力特性データベース
の更新を行う。S1: For the target feeding section, the power running km actual value for the past T minutes is calculated, and the actual power usage amount for the past T minutes is read, and the power running kilo-power characteristic database is updated.
【００２７】Ｓ２：現在ノッチ制限中であるか否かを判
定する。ノッチ制限が出ていなければ、通常時の使用電
力予測としてＳ４の処理を行い、ノッチ制限中であれ
ば、事故などでノッチ制限を受け走行している状態とし
て異常時の使用電力予測としてＳ５の処理を行う。S2: It is judged whether or not the notch is currently restricted. If the notch limit is not issued, the process of S4 is performed as the power consumption prediction in normal time, and if the notch limit is in progress, it is assumed that the vehicle is running under the notch limit due to an accident or the like, and the power consumption prediction of S5 is performed in the abnormal condition Perform processing.
【００２８】Ｓ３：対象き電区間が事故渋滞中であるか
どうかを判定する。事故渋滞中であるかどうかの判定
は、駅中間で在線する列車の走行速度が０に近い場合を
事故渋滞中とする。もし、Ｓ３において事故渋滞中であ
れば、ノッチ制限指令を出力し、以下Ｓ４，Ｓ６の処理
は行わない。S3: It is determined whether or not the target feeding section is in an accident traffic jam. Whether or not the train is in the traffic jam is judged to be in the traffic jam when the running speed of the train in the middle of the station is close to zero. If the traffic is in an accident traffic jam at S3, a notch limit command is output and the processes at S4 and S6 are not performed.
【００２９】Ｓ４：通常時の使用電力予測を行う。 Ｓ５：異常時の使用電力予測を行う。 Ｓ６：Ｓ４またはＳ５による使用電力予測値と電力会社
との契約電力とを比較し、ノッチ制限指令またはノッチ
制限解除指令を出力するか否かを判断し、Ｓ７のように
ノッチ制限指令を出力したり、あるいは、Ｓ８のように
ノッチ制限解除指令を出力する。S4: The power consumption in normal time is predicted. S5: Predict power usage at the time of abnormality. S6: Compare the predicted power consumption value in S4 or S5 with the contract power with the electric power company, determine whether to output the notch limit command or the notch limit cancel command, and output the notch limit command as in S7. Alternatively, the notch limit cancellation command is output as in S8.
【００３０】Ｓ１、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６のそれぞれ
の処理について、以下に具体的に説明する。 ［Ｓ１の力行キロ−電力特性データベース統計処理］本
機能について図３のフローチャートを参照して説明す
る。The respective processes of S1, S3, S4, S5 and S6 will be specifically described below. [Power running kilometer-power characteristic database statistical processing of S1] This function will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００３１】ａ１：各列車のＴ分前の列車位置と現在の
位置とから、対象き電区間を走行した列車を抽出する。
これは、過去Ｔ分間の列車が走行した行程に少しでもき
電区間が含まれればその列車を抽出する。例えば、図７
のように列車Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが走行した場合、この内の
列車Ａ、Ｂ、Ｃを抽出する。A1: From the train position before T minutes of each train and the current position, the trains traveling in the target feeding section are extracted.
This is to extract the train if the train traveled in the past T minutes includes a feeding section as much as possible. For example, FIG.
When the trains A, B, C, and D travel as described above, the trains A, B, and C therein are extracted.
【００３２】ａ２：対象の各列車について、過去Ｔ分間
の対象き電区間の行程の実績速度パターンを求める。こ
の実績速度パターンは、位置に対して列車速度を与える
もので、過去Ｔ分間の軌道回路境界地点通過時刻を保存
しておき、これから対象き電区間の各軌道回路の平均走
行速度を算出し、これを利用して作成する。A2: For each target train, the actual speed pattern of the travel of the target feeding section in the past T minutes is obtained. This actual speed pattern gives the train speed to the position, stores the track circuit boundary point passing time in the past T minutes, and calculates the average running speed of each track circuit in the target feeding section from this, Create using this.
【００３３】ａ３：各列車の実績速度パターンをもと
に、各列車の実績力行走行距離を求める。力行走行距離
を求めるには、例えば、次のように行う。図８の対象の
速度パターンを位置について細かく分割し、各分割区間
の速度変化と走行抵抗から、列車が力行走行したか否か
を判定し、これを合計する。A3: The actual power running distance of each train is obtained based on the actual speed pattern of each train. To obtain the power running distance, for example, the following is performed. The target speed pattern shown in FIG. 8 is finely divided in terms of position, and it is determined whether or not the train has traveled in the power mode from the speed change and running resistance of each divided section, and the results are summed.
【００３４】そして、（１）式により列車が出力する牽
引力を求める。 Ｆｐ＝Ｆ＋Ｒ …（１） 但し、Ｆｐ：分割区間平均の列車が出力する牽引力
［Ｎ］ Ｆ ：分割区間平均の列車にかかる進行方向の力［Ｎ］ Ｆ＝ΔＶ×Ｗ（ΔＶは分割地点の速度変化、Ｗは列車重
量） Ｒ ：分割区間平均の走行抵抗力 ［Ｎ］ ここで、列車が出力する牽引力Ｆが正であれば力行走行
したとし、各列車について、力行走行した分割区間の距
離の総和を力行走行距離とする。Then, the traction force output by the train is calculated by the equation (1). Fp = F + R (1) However, Fp: Traction force output by the average train of divided sections
[N] F: Force in the traveling direction applied to the train with the average of the divided sections [N] F = ΔV × W (ΔV is the speed change at the divided point, W is the weight of the train) R: The running resistance of the average of the divided sections [N] Here, if the traction force F output by the train is positive, it is assumed that the train has performed a power running, and the sum of the distances of the divided sections in which the power running has been performed for each train is the power running distance.
【００３５】ａ４：ａ３で求めた力行走行距離と各列車
の車両数を乗算し、全車両について合計し、これを力行
キロ実績値とする。 ｂ１：過去Ｔ分間の変電所使用電力実績値を読み込む。A4: The power running distance obtained in a3 is multiplied by the number of vehicles in each train, and all the vehicles are summed to obtain a power running km actual value. b1: Read the actual value of power used by the substation for the past T minutes.
【００３６】ｃ１：ａ４の力行キロ実績値とｃ１の使用
電力実績値とから力行キロ−電力特性データベースの更
新を行う。 ［Ｓ３の事故渋滞判定］事故などの理由で列車が渋滞
し、低速で走行している時に、事故が解消された時など
に、列車が一斉に加速し、使用電力が急に増大し契約電
力オーバーすることがある。The power running km-power characteristic database is updated from the power running km actual value of c1: a4 and the used power actual value of c1. [S3 Accident Congestion Judgment] When the train is congested due to an accident or the like, and the train is running at a low speed, when the accident is resolved, the trains accelerate all at once, and the power consumption increases suddenly It may be over.
【００３７】これを防ぐため、列車が駅中間で低速走行
になった場合に対象き電区間が事故渋滞中であるかと判
定し、ノッチ制限指令を出力し、Ｓ５の異常時使用電力
予測においてノッチ制限を解除した場合の使用電力予測
を行い、ノッチ制限解除指令のタイミングをはかる。In order to prevent this, when the train runs at a low speed in the middle of the station, it is determined whether the target feeding section is in an accident traffic jam, a notch limit command is output, and the notch is calculated in the abnormal power prediction in S5. The power consumption is predicted when the limit is released, and the notch limit release command is timed.
【００３８】一方、事故渋滞中でない場合は、Ｓ４の通
常時使用電力予測を行う。事故渋滞中であるかどうかの
判定は、列車速度が低速とするしきい値よりも小さく、
かつ列車位置が駅中間である場合を事故渋滞中であると
する。On the other hand, when the traffic is not in an accident traffic jam, the normal power consumption is predicted in S4. Judgment as to whether or not the traffic is in an accident is smaller than the threshold value that makes the train speed low,
And when the train position is in the middle of the station, it is considered as an accident traffic jam.
【００３９】［Ｓ４の通常時使用電力予測値演算］本発
明における使用電力予測は、各列車のこれからの速度パ
ターンを予測し、これを基に力行キロを予測し、力行キ
ロ−電力特性データベースからの牽引によって電力予測
を行うことを基本としている。[Calculation of normal power consumption prediction value in S4] In the power consumption prediction in the present invention, the speed pattern of each train from now on is predicted, the power running km is predicted based on this speed pattern, and the power running km-power characteristic database is used. The basic idea is to predict the electric power based on the traction of.
【００４０】通常時使用電力予測値演算機能では、通常
時を対象とした電力予測を行う。通常時とは、後述する
「異常時」でない場合である。通常時では、列車は、ダ
イヤに見合うような速度パターン（計画速度パターン）
で走行するとして、今後Ｔ分間の使用電力を予測する。In the normal-time used power predicted value calculation function, the power is predicted for normal times. The normal time is a time when it is not an "abnormal time" described later. In normal times, the train has a speed pattern that matches the schedule (planned speed pattern).
Assuming that the vehicle travels in, forecast power consumption for T minutes in the future.
【００４１】また、通常時の中に、駅間に臨時速度制限
区間が設定されている場合も含めて、予測を行う。本機
能の動作について、図４のフローチャートを参照して説
明する。In addition, the prediction is performed including the case where the temporary speed limit section is set between the stations during the normal time. The operation of this function will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００４２】ｅ１：今後Ｔ分間にき電区間を走行する可
能性のある列車の選択。選択する列車の基準は、下記の
ような条件に従う。 ・現在の列車位置が対象き電区間にある列車 ・現在の列車位置が対象き電区間の上流側区間にあり、
且つ今後Ｔ分間で対象き電区間に到達することが可能な
距離にある列車 ｅ２：対象とするき電区間に臨時速度制御区間が設定さ
れているか否かを判定する。E1: Selection of a train that may travel in the feeder section in the next T minutes. The criteria for the train you choose are subject to the following conditions.・ The train whose current train position is in the target feeder section ・ The current train position is in the upstream section of the target feeder section,
In addition, a train that is within a distance that can reach the target feeding section within T minutes in the future e2: It is determined whether a temporary speed control section is set in the target feeding section.
【００４３】ｅ３：臨時制限速度区間設定なしの場合の
今後Ｔ分間の速度パターンを予測する。この速度パター
ンは、計画速度パターン、すなわちほぼダイヤ通りの駅
間到達時間で走行している時の速度パターンを予め各列
車種別についてを用意しておき、これを使って各列車の
今後Ｔ分間の速度パターンを予測する。計画速度パター
ンは位置に対して列車速度を与えるものである。E3: Predict the speed pattern for the next T minutes when no temporary speed limit section is set. For this speed pattern, the planned speed pattern, that is, the speed pattern when traveling at the inter-station arrival time almost on the schedule is prepared for each train type in advance, and this is used for the next T minutes of each train. Predict velocity patterns. The planned speed pattern gives the train speed to the position.
【００４４】例えば、図９の様に、現在列車位置と計画
速度パターンの位置が一致する点を計画速度パターン上
の時刻＝現在時刻として、今後Ｔ分間の速度パターンと
して計画速度パターンを当てはめる。For example, as shown in FIG. 9, the point where the current train position and the position of the planned speed pattern coincide with each other is set as the time on the planned speed pattern = current time, and the planned speed pattern is applied as the speed pattern for the future T minutes.
【００４５】ｅ４：臨時速度制限区間有りの場合の今後
Ｔ分間の速度パターンを予測する。臨時速度制限区間中
の制限速度以下の走行と区間を抜けて計画速度パターン
に達するまで加速走行する区間についてのみ走行シミュ
レーションを行い、それ以外の区間については計画速度
パターンを当てはめて、今後Ｔ分間の速度パターンを予
測する。E4: Predict the speed pattern for the next T minutes when there is a temporary speed limit section. The simulation is performed only for the section of the temporary speed limit section where the speed is less than the speed limit and the vehicle accelerates through the section until it reaches the planned speed pattern. For other sections, the planned speed pattern is applied and the next T minutes Predict velocity patterns.
【００４６】例えば、図１０の様に、Ｐ１〜Ｐ２間が臨
時速度制限設定されている場合、Ｐ１での計画速度パタ
ーンの列車速度、位置を初期値として走行シミュレーシ
ョンを開始し、速度制限への減速走行、速度制限以下の
等速走行、次に速度制限区間を抜けた地点Ｐ２から計画
速度パターンに復帰する地点Ｐ３までの加速走行につい
て、車両の牽引力特性や線路条件によって決まる走行抵
抗などから、列車の速度と位置を計算する。走行シミュ
レーションの具体的な流れは、後述する異常時使用電力
予測値演算機能にて行う走行シミュレーションと同様で
ある。For example, as shown in FIG. 10, when the temporary speed limit is set between P1 and P2, the train simulation is started with the train speed and position of the planned speed pattern at P1 as initial values, and the speed limit is changed. Regarding deceleration traveling, constant speed traveling below the speed limit, and acceleration traveling from the point P2 that has passed through the speed limiting section to the point P3 where the vehicle returns to the planned speed pattern, from the running resistance determined by the traction force characteristics of the vehicle and the track conditions, Calculate train speed and position. The specific flow of the traveling simulation is the same as the traveling simulation performed by the abnormal power consumption predicted value calculation function described later.
【００４７】ｅ５：各列車の今後Ｔ分間の速度パターン
をもとに、各列車の力行走行距離を求める。これは、ａ
３と同様にして算出する。E5: The power running distance of each train is obtained based on the speed pattern of each train in the future T minutes. This is a
Calculation is performed in the same manner as 3.
【００４８】ｅ６：ｅ５で求めた力行走行距離と各列車
の車両数を乗算し、全車両について合計し、これを力行
キロ予測値とする。 ｆ１：力行キロ予測値から、力行キロ−電力特性データ
ベースを基に今後Ｔ分間の使用電力予測値を求める。E6: The power running distance obtained in e5 is multiplied by the number of vehicles in each train, and all the vehicles are totaled to obtain a power running km predicted value. f1: Based on the power running kilometer-power characteristic database, the power usage forecast value for the future T minutes is calculated based on the power running kilometer-power characteristic database.
【００４９】［Ｓ５の異常時使用電力予測値演算］異常
時使用電力予測値演算機能では、異常時を対象とした使
用電力予測を行う。[S5 Abnormal Power Usage Prediction Value Calculation] The abnormal power usage prediction value calculation function predicts the power usage for abnormal times.
【００５０】異常時とは、ノッチ制限指令を受けて列車
が低速走行している状態で、解除指令のタイミングをは
かっている状態である。従って、本機能では、現在のノ
ッチ制限を解除した場合の使用電力を予測する。本機能
の動作について図５のフローチャートを参照して説明す
る。The abnormal state is a state in which the train is traveling at a low speed in response to the notch limit command, and the timing of the release command is set. Therefore, this function predicts the power consumption when the current notch restriction is released. The operation of this function will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００５１】Ｓ５１：今後Ｔ分間にき電区間を走行する
可能性のある列車の選択を行う。これは、通常時使用電
力予測値演算の場合のｅ１と同様に行う。 Ｓ５０：Ｓ５２〜Ｓ５９を経て各列車の今後Ｔ分間の速
度パターンを予測する。S51: Select a train that may travel in the feeder section in the next T minutes. This is performed in the same manner as e1 in the case of the calculation of the predicted value of the power consumption during normal operation. S50: The speed pattern of each train in the future T minutes is predicted through S52 to S59.
【００５２】Ｓ２において、ノッチ制限が解除された場
合、各列車は現在の列車速度から計画速度パターンに復
帰するように走行するものとして、各列車に対して今後
Ｔ分間の走行シミュレーションＳ５０を行う。例えば、
図１１の様に、現在列車位置と列車速度を初期値として
計画速度パターンに向かって加速走行し、計画速度パタ
ーンに復帰した地点Ｐ１から計画速度パターンで走行す
るものとする。When the notch restriction is released in S2, each train is assumed to travel so as to return to the planned speed pattern from the current train speed, and a running simulation S50 for the next T minutes is performed for each train. For example,
As shown in FIG. 11, it is assumed that the current train position and train speed are used as initial values to accelerate toward the planned speed pattern, and the vehicle travels at the planned speed pattern from the point P1 that has returned to the planned speed pattern.
【００５３】走行シミュレーション５０は、各列車につ
いて、現在の列車速度と列車位置を初期値として与え、
ある刻み時間毎に、車両性能、走行抵抗力をもとに速度
と位置を計算し、Ｔ分間の速度パターンを作成する。The traveling simulation 50 gives the current train speed and train position as initial values for each train,
The speed and the position are calculated based on the vehicle performance and the running resistance for each certain time interval, and the speed pattern for T minutes is created.
【００５４】Ｓ６０：各列車の今後Ｔ分間の速度パター
ンをもとに、各列車の力行走行距離を求める。これは、
ａ３と同様にして算出する。 Ｓ６１：Ｓ６０で求めた力行走行距離と各列車の車両数
を乗算し、全列車について合計し、これをＳ６２で力行
キロ予測値を演算する。S60: The power running distance of each train is obtained based on the speed pattern of each train in the future T minutes. this is,
It is calculated in the same manner as a3. S61: The power running distance obtained in S60 is multiplied by the number of vehicles in each train, and the total for all trains is summed up.
【００５５】Ｓ６３：Ｓ６２で演算した力行キロ予測値
から、力行キロ−電力特性データベースを基に今後Ｔ分
間の使用電力予測値を求める。 ［Ｓ６のノッチ制限オン／オフ判断］この機能につい
て、図６を参照して説明する。S63: From the predicted power running km calculated in S62, a predicted power usage value for the next T minutes is calculated based on the power running km-power characteristic database. [Determination of Notch Limit On / Off in S6] This function will be described with reference to FIG.
【００５６】Ｓ６５：ここでは、ノッチ制限中（ノッチ
制限指令オン／オフ）かどうかを判断する。 Ｓ６６：ノッチ制限中でない場合、図２のＳ４で求めた
使用電力予測値が、電力会社との契約電力を越えている
かどうかを判断する。S65: Here, it is determined whether the notch is being restricted (notch restriction command on / off). S66: If notch restriction is not in progress, then it is determined whether the predicted value of power usage obtained in S4 of FIG. 2 exceeds the contracted power with the power company.
【００５７】Ｓ６８：Ｓ６６で使用電力予測値が、電力
会社との契約電力を越えているときノッチ制限指令を出
力する。 Ｓ６７：ノッチ制限解除時の電力しきい値を電力会社と
の契約電力よりΔＰだけ低く設定し、この設定値が図２
のＳ４で求めた使用電力予測値より大きいかどうかが判
断される。この場合、設定値は、電力会社との契約電力
よりΔＰだけ低く設定するのは、近い将来に再び契約電
力を越えるようなことを防ぐためである。 Ｓ６９：Ｓ
６７において使用電力予測値が該設定値より大きいとき
は、ノッチ制限解除指令を出力する。また、Ｓ６６にお
いて、使用電力予測値が電力会社との契約電力より小さ
いときは、ノッチ制限解除指令を出力する。S68: A notch limit command is output when the predicted value of power consumption exceeds the contracted power with the power company in S66. S67: The power threshold at the time when the notch limit is released is set lower than the contract power with the electric power company by ΔP, and this set value is set in FIG.
It is determined whether or not it is larger than the predicted value of power consumption obtained in S4. In this case, the set value is set to be lower than the contract power with the electric power company by ΔP in order to prevent the contract power from being exceeded again in the near future. S69: S
When the predicted value of power consumption at 67 is larger than the set value, a notch limit cancellation command is output. Further, in S66, when the predicted value of power consumption is smaller than the contracted power with the electric power company, a notch restriction cancellation command is output.
【００５８】図１２は本発明の第２実施例を示すブロッ
ク図であり、図１の実施例に、補助電動機使用電力予測
値演算手段８を追加した構成である。この演算手段８
は、き電区間を走行する列車の空調や照明用の補助電動
機使用電力予測値を演算するものである。このように構
成された第２実施例の動作について説明する。補助電動
機の使用電力は、列車の走行状態すなわち力行か惰行か
減速かには依存せず、対象き電区間を走行した車両数と
走行時間および補助電動機性能に依存する。また、この
内の車内の空調機による使用電力は、季節的要素、時間
的要素にも依存する。従って、対象とする列車のき電区
間を走行する車両数、走行時間、補助電動機性能パラメ
ータ、また季節適要素や時間適要素を表すパラメータか
ら補助電動機の使用電力をモデル計算し予測する。FIG. 12 is a block diagram showing a second embodiment of the present invention, which has a configuration in which an auxiliary electric motor used power predicted value calculating means 8 is added to the embodiment of FIG. This calculating means 8
Is for calculating a predicted value of electric power used by an auxiliary motor for air conditioning and lighting of a train running in a feeder section. The operation of the second embodiment thus configured will be described. The electric power used by the auxiliary electric motor does not depend on the running state of the train, that is, whether it is power running, coasting or decelerating, but depends on the number of vehicles running in the target feeding section, the running time, and the performance of the auxiliary electric motor. In addition, the electric power used by the air conditioner in the vehicle also depends on seasonal factors and temporal factors. Therefore, the power consumption of the auxiliary electric motor is model-calculated and predicted from the number of vehicles traveling in the feeding section of the target train, the traveling time, the auxiliary electric motor performance parameter, and the parameter representing the seasonally suitable element and the timely suitable element.
【００５９】この追加機能によって算出された補助電動
機使用電力予測値を実施例１の力行キロ−電力特性デー
タベースによる使用電力予測値に加算し、これを全体の
使用電力予測値とする。The auxiliary electric motor used electric power predicted value calculated by this additional function is added to the electric power used km-electric power characteristic database used electric power predicted value of the first embodiment, and this is used as the entire used electric power predicted value.
【００６０】但し、この時の力行キロ−電力特性データ
ベースの統計処理の際は、電力実績値は、列車走行のた
めの主電動機使用電力と補助電動機使用電力と両方を含
んでいるので、実施例２の力行キロー電力特性統計処理
手段４では、電力実績値から補助電動機使用電力実績値
を差し引いた値を使う。However, in the statistical processing of the power running km-power characteristic database at this time, the actual power value includes both the main motor used power and the auxiliary motor used power for running the train. In the power running kill power characteristic statistical processing means 2 of 2, a value obtained by subtracting the actual value of the auxiliary motor used power from the actual power value is used.
【００６１】ここに説明した第２実施例によると、第１
実施例に、季節や時間帯によって変動のある列車の空調
や照明用の補助電動機使用電力予測値を演算する補助電
動機使用電力予測値演算手段８を加えたので、第１実施
例と比較して使用電力の予測精度が高くなる効果があ
る。According to the second embodiment described here, the first
Since the auxiliary electric motor used electric power predicted value calculating means 8 which calculates the auxiliary electric motor used electric power used electric power predicted value for the air conditioning and lighting of the train which changes with seasons and time zones is added to the embodiment, it is compared with the first embodiment. This has the effect of increasing the accuracy of power consumption prediction.
【００６２】本発明は、前述した実施例に限定されるも
のではなく、以下のように変形して実施できる。すなわ
ち、請求項１に対応する発明として、図１または図１２
の実施例において、通常時力行キロ予測値演算手段１
と、力行キロ実績値演算手段３と、力行キロー電力特性
統計処理手段４と、使用電力予測値演算手段５のみを組
み合わせた構成としてもよい。この場合であっても、使
用電力予測のパラメータとして、力行キロを用い、この
力行キロと実際の使用電力との特性をデータベース化
し、このデータベースを参照することによって力行キロ
予測値から今後Ｔ分間の使用電力の予測を行う方式とし
ているので、鉄道の変電所にかかる列車運転用の負荷電
力をより高精度に予測することが可能になり、従ってオ
ペレータはこの負荷電力予測値結果に基づいて列車運転
ノッチ制限及び制限解除を的確に行うことが可能とな
り、使用電力を契約電力以下に維持することが可能にな
る。The present invention is not limited to the above-described embodiments, but can be modified and implemented as follows. That is, as the invention corresponding to claim 1, FIG.
In the embodiment of the present invention, the normal power running km prediction value calculation means 1
The power running km actual value calculating means 3, the power running kill power characteristic statistical processing means 4, and the used power predicted value calculating means 5 may be combined. Even in this case, the power running km is used as a parameter for power consumption prediction, the characteristics of the power running km and the actual power used are compiled into a database, and by referring to this database, the power running km predicted value for the next T minutes is calculated. Since the method of predicting the power consumption is used, it is possible to more accurately predict the load power for train operation at the substation of the railway, and therefore the operator operates the train based on this load power prediction value result. It becomes possible to accurately perform notch restriction and restriction removal, and it is possible to maintain power consumption below the contracted power.
【００６３】また、請求項２に対応する発明として、図
１または図１２の実施例において、通常時力行キロ予測
値演算手段１と、力行キロ実績値演算手段３と、力行キ
ロー電力特性統計処理手段４と、使用電力予測値演算手
段５と、ノッチ制限指令判断手段６のみを組み合わせた
構成としてもよい。この場合には、請求項１に対応する
発明に、使用電力予測値と電力会社との契約電力とを比
較し、列車運転ノッチ制限及び制限解除指令を出力する
機能を追加したので、請求項１に対応する発明と比較し
て、オペレータの負担が軽くなり、列車運転ノッチ制御
がより正確で的確に行われるようになる。Further, as an invention corresponding to claim 2, in the embodiment of FIG. 1 or FIG. 12, the normal power running km predicted value calculating means 1, the power running km actual value calculating means 3 and the power running kill power characteristic statistical processing are carried out. The configuration may be such that only the means 4, the used power prediction value calculation means 5, and the notch limit command determination means 6 are combined. In this case, since the invention corresponding to claim 1 is added with the function of comparing the predicted value of power consumption with the contracted power with the electric power company and outputting the train operation notch limit and limit cancellation command, As compared with the invention corresponding to, the load on the operator is lightened, and the train operation notch control can be performed more accurately and accurately.
【００６４】さらに、請求項３に対応する発明として、
通常時力行キロ予測値演算手段１と、異常時力行キロ予
測値演算手段２と、力行キロ実績値演算手段３と、力行
キロー電力特性統計処理手段４と、使用電力予測値演算
手段５とのみを組み合わせた構成としてもよい。この場
合には、請求項１に対応する発明に対象き電区間でノッ
チ制限を受けて列車が低速走行しているような異常時を
対象としてノッチ制限解除した場合の力行キロを予測す
る異常時力行キロ予測機能を追加したので、異常時の電
力予測がより高精度になり、ノッチ制限解除のタイミン
グがより的確なものとなる。Further, as an invention corresponding to claim 3,
Only the normal power running km predicted value calculating means 1, the abnormal power running km predicted value calculating means 2, the power running km actual value calculating means 3, the power running kill power characteristic statistical processing means 4, and the used power predicted value calculating means 5 are provided. It is good also as a structure which combined. In this case, according to the invention corresponding to claim 1, an abnormal time for predicting the power running km when the notch restriction is released for the abnormal time when the train is traveling at low speed due to the notch restriction in the target feeding section Since the power running km prediction function has been added, the power prediction during abnormal times becomes more accurate, and the notch limit release timing becomes more accurate.
【００６５】[0065]
【発明の効果】本発明の電鉄負荷予測装置によれば、鉄
道の変電所にかかる列車運転用の負荷電力を高精度で自
動的に予測し、この予測値に基づいて列車運転ノッチ制
限及び制限解除を的確に行うことが可能となり、使用電
力を契約電力以下に維持することが可能となる。According to the electric railway load prediction apparatus of the present invention, the load power for train operation applied to the substation of the railway is automatically predicted with high accuracy, and the train operation notch restriction and restriction are performed based on this predicted value. It is possible to release the power accurately, and it is possible to maintain the power consumption below the contracted power.
【図１】本発明の第１実施例の機能構成を示すブロック
図。FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a first embodiment of the present invention.
【図２】図１の動作を説明するためのフローチャート。FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of FIG.
【図３】図２の力行キロー電力特性統計処理機能を詳細
に示すフローチャート。FIG. 3 is a flowchart showing in detail the power running kill power characteristic statistical processing function of FIG.
【図４】図２の通常時使用電力予測機能を詳細に示すフ
ローチャート。FIG. 4 is a flowchart showing the normal power consumption prediction function of FIG. 2 in detail.
【図５】図２の異常時使用電力予測機能を詳細に示すフ
ローチャート。FIG. 5 is a flowchart showing in detail the function for predicting power consumption during abnormal use in FIG.
【図６】図２のノッチ制限指令判断機能を詳細に示すフ
ローチャート。FIG. 6 is a flowchart showing in detail the notch limit command determination function of FIG.
【図７】図３の対象列車の抽出方法を説明するための
図。7 is a diagram for explaining a method of extracting the target train of FIG.
【図８】図３の速度パターンからの力行走行距離を求め
方を説明するための図。FIG. 8 is a diagram for explaining how to determine a power running distance from the speed pattern of FIG.
【図９】図４の計画速度パターンを利用した予測速度パ
ターンの作成方法を説明するための図。9 is a diagram for explaining a method of creating a predicted speed pattern using the planned speed pattern of FIG.
【図１０】図４の臨時速度制限区間設定時の予測速度パ
ターンの作成方法を説明するための図。10 is a diagram for explaining a method of creating a predicted speed pattern when the temporary speed limit section of FIG. 4 is set.
【図１１】図５の異常時の予測速度パターンを走行シミ
ュレーションにて作成する方法を説明するための図。FIG. 11 is a diagram for explaining a method of creating a predicted speed pattern at the time of abnormality in FIG. 5 by a traveling simulation.
【図１２】本発明の第２実施例の機能構成を示すブロッ
ク図。FIG. 12 is a block diagram showing a functional configuration of a second embodiment of the present invention.
１…通常時力行キロ予測値演算手段、２…異常時力行キ
ロ予測値演算手段、３…力行キロ実績値演算手段、４…
力行キロー電力特性統計処理手段、５…使用電力予測値
演算手段、６…ノッチ制限指令判断手段、８…補助電動
機使用電力予測値演算手段。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Normal power running km predicted value calculating means, 2 ... Abnormal power running km predicted value calculating means, 3 ... Power running km actual value calculating means, 4 ...
Power running kill power characteristic statistical processing means, 5 ... Used power predicted value calculation means, 6 ... Notch limit command determination means, 8 ... Auxiliary motor used power predicted value calculation means.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡田 忠宜 大阪府大阪市北区芝田二丁目４番24号 西 日本旅客鉄道株式会社内 (72)発明者 平山 弘幸 大阪府大阪市北区芝田二丁目４番24号 西 日本旅客鉄道株式会社内 (72)発明者 坂本 哲郎 大阪府大阪市北区芝田二丁目４番24号 西 日本旅客鉄道株式会社内 (72)発明者 林 美恵子 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中工場内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page (72) Inventor Tadanori Okada 2-4-24 Shibata, Kita-ku, Osaka City, Osaka Prefecture West Japan Railway Company (72) Inventor Hiroyuki Hirayama, Shibata, Kita-ku, Osaka City, Osaka Prefecture Chome 4-24 West Japan Passenger Railway Co., Ltd. (72) Inventor Tetsuro Sakamoto 2-4-24 Shibata Kita-ku, Osaka-shi, Osaka Prefecture West Japan Passenger Railway Co., Ltd. (72) Inventor Mieko Hayashi Fuchu, Tokyo Toshiba Town No. 1 Inside the Fuchu factory of Toshiba Corporation
Claims (5)
め用意しておいた各列車種別毎のダイヤに見合う計画速
度パターンを基に、今後Ｔ分間の対象き電区間の予測速
度パターンを求め、この速度変化と走行抵抗とから、力
行走行する距離を求め、これを全車両について合計した
力行走行距離の総和、すなわち力行キロを予測する通常
時力行キロ予測値演算手段と、 各列車について、Ｔ分前の列車位置と現在の列車位置
と、この区間の各地点の実績の列車速度とから、Ｔ分前
から現在までの実績速度パターンを求め、この速度変化
と走行抵抗とから、力行走行した距離を求め、これを全
車両について合計した力行走行距離の総和、すなわち力
行キロを演算する力行キロ実績値演算手段と、 この力行キロ実績値演算手段で演算された力行キロ実績
値と使用電力実績値に基づき、ある一定時間の力行キロ
−電力特性のデータベース化を行う力行キロ−電力特性
統計処理手段と、 この力行キロ−電力特性統計処理手段により得られた力
行キロ−電力特性のデータベースを利用し、前記通常時
力行キロ予測値演算手段で予測された予測力行キロか
ら、今後Ｔ分間の使用電力を予測する使用電力予測値演
算手段と、を具備した電鉄負荷予測装置。1. For each train, a predicted speed pattern of a target feeding section for the next T minutes is calculated based on the current train position and a planned speed pattern prepared in advance corresponding to the schedule for each train type. From the speed change and the running resistance, the running distance is calculated and the sum of the running distances for all vehicles is calculated. The actual speed pattern from T minutes ago to the present is obtained from the train position before T minutes and the current train position and the actual train speed at each point in this section, and the power running is performed from the speed change and the running resistance. The total running distance calculated for all vehicles, that is, the power running km actual value calculating means for calculating the power running km, and the power running km actual calculated by this power running km actual value calculating means. Power running km-power characteristic statistical processing means for creating a database of power running kilo-power characteristics for a certain period of time based on the value and actual power consumption value, and power running kilo-power obtained by this power running kilo-power characteristic statistical processing means An electric railway load prediction apparatus comprising: a power consumption prediction value calculating means for predicting power usage for the next T minutes from a predicted power running kilometer predicted by the normal power running kilometer prediction value calculating means using a characteristic database.
め用意しておいた各列車種別毎のダイヤに見合う計画速
度パターンを基に、今後Ｔ分間の対象き電区間の予測速
度パターンを求め、この速度変化と走行抵抗とから、力
行走行する距離を求め、これを全車両について合計した
力行走行距離の総和、すなわち力行キロを予測する通常
時力行キロ予測値演算手段と、 各列車について、Ｔ分前の列車位置と現在の列車位置
と、この区間の各地点の実績の列車速度とから、Ｔ分前
から現在までの実績速度パターンを求め、この速度変化
と走行抵抗とから、力行走行した距離を求め、これを全
車両について合計した力行走行距離の総和、すなわち力
行キロを演算する力行キロ実績値演算手段と、 この力行キロ実績値演算手段で演算された力行キロ実績
値と使用電力実績値に基づき、ある一定時間の力行キロ
−電力特性のデータベース化を行う力行キロ−電力特性
統計処理手段と、 この力行キロ−電力特性統計処理手段により得られた力
行キロ−電力特性のデータベースを利用し、前記通常時
力行キロ予測値演算手段で予測された予測力行キロか
ら、今後Ｔ分間の使用電力を予測する使用電力予測値演
算手段と、 この使用電力予測値演算手段によって演算された使用電
力予測値と電力会社との契約電力とを比較し、列車ノッ
チ制限指令及びノッチ制限解除指令の出力を行うノッチ
制限指令判断手段と、 を具備した電鉄負荷予測装置。2. For each train, a predicted speed pattern of a target feeding section for the next T minutes is calculated based on the current train position and a planned speed pattern prepared in advance corresponding to the schedule for each train type. From the speed change and the running resistance, the running distance is calculated and the sum of the running distances for all vehicles is calculated. The actual speed pattern from T minutes ago to the present is obtained from the train position before T minutes and the current train position and the actual train speed at each point in this section, and the power running is performed from the speed change and the running resistance. The total running distance calculated for all vehicles, that is, the power running km actual value calculating means for calculating the power running km, and the power running km actual calculated by this power running km actual value calculating means. Power running km-power characteristic statistical processing means for creating a database of power running kilo-power characteristics for a certain period of time based on the value and actual power consumption value, and power running kilo-power obtained by this power running kilo-power characteristic statistical processing means Using the database of characteristics, the power consumption prediction value calculation means for predicting the power consumption for the next T minutes from the predicted power consumption kilometer predicted by the normal powertrain km prediction value calculation means, and the power consumption prediction value calculation means An electric railway load prediction apparatus comprising: a notch limit command determination unit that compares a calculated power usage predicted value with a contracted power with a power company and outputs a train notch restriction command and a notch restriction cancellation command.
め用意しておいた各列車種別毎のダイヤに見合う計画速
度パターンを基に、今後Ｔ分間の対象き電区間の予測速
度パターンを求め、この速度変化と走行抵抗とから、力
行走行する距離を求め、これを全車両について合計した
力行走行距離の総和、すなわち力行キロを予測する通常
時力行キロ予測値演算手段と、 対象き電区間でノッチ制限を受けて列車が低速走行して
いるような異常時を対象として、ノッチ制限を解除した
場合の今後Ｔ分間について、現在の列車位置と走行速度
を初期値として走行シミュレーションを行うことによ
り、ノッチ制限解除時の各列車の今後Ｔ分間の対象き電
区間の予測速度パターンを求め、この予測した速度パタ
ーンから力行キロを予測する異常時力行キロ予測値演算
手段と、 各列車について、Ｔ分前の列車位置と現在の列車位置
と、この区間の各地点の実績の列車速度とから、Ｔ分前
から現在までの実績速度パターンを求め、この速度変化
と走行抵抗とから、力行走行した距離を求め、これを全
車両について合計した力行走行距離の総和、すなわち力
行キロを演算する力行キロ実績値演算手段と、 この力行キロ実績値演算手段で演算された力行キロ実績
値と使用電力実績値に基づき、ある一定時間の力行キロ
−電力特性のデータベース化を行う力行キロ−電力特性
統計処理手段と、 この力行キロ−電力特性統計処理手段により得られた力
行キロ−電力特性のデータベースを利用し、前記通常時
または前記異常時力行キロ予測値演算手段で予測された
予測力行キロから、今後Ｔ分間の使用電力を予測する使
用電力予測値演算手段と、 を具備した電鉄負荷予測装置。3. For each train, a predicted speed pattern for the target feeding section for the next T minutes is calculated based on the current train position and a planned speed pattern prepared in advance corresponding to the schedule for each train type. , The power running distance is calculated from this speed change and running resistance, and the sum of the power running distances for all vehicles is calculated, that is, the normal power running km predicted value calculating means for predicting the power running km, and the target feeding section. By performing a running simulation with the current train position and running speed as initial values for the next T minutes when the notch restriction is released, targeting an abnormal situation where the train is running at low speed due to notch restriction , Predicting the speed pattern of the target feeding section for the next T minutes of each train when the notch restriction is released, and predicting the power running km from this predicted speed pattern For each train, the actual speed pattern from T minutes ago to the present is obtained from the train position before T minutes and the current train position for each train, and the actual train speed at each point in this section. From the speed change and the running resistance, the distance traveled during power running is calculated, and the sum of the power running distances for all vehicles is calculated. Based on the calculated power running kilometer and actual power consumption value, the power running kilo-power characteristic statistical processing means for creating a database of power running kilo-power characteristics for a certain period of time and the power running kilo-power characteristic statistical processing means By using the database of the calculated power running km-power characteristics, the power consumption for the next T minutes is predicted from the predicted power running km predicted by the normal or abnormal power running km predicted value calculation means. An electric railway load prediction device comprising: a used electric power predicted value calculation means for measuring;
め用意しておいた各列車種別毎のダイヤに見合う計画速
度パターンを基に、今後Ｔ分間の対象き電区間の予測速
度パターンを求め、この速度変化と走行抵抗とから、力
行走行する距離を求め、これを全車両について合計した
力行走行距離の総和、すなわち力行キロを予測する通常
時力行キロ予測値演算手段と、 対象き電区間でノッチ制限を受けて列車が低速走行して
いるような異常時を対象として、ノッチ制限を解除した
場合の今後Ｔ分間について、現在の列車位置と走行速度
を初期値として走行シミュレーションを行うことによ
り、ノッチ制限解除時の各列車の今後Ｔ分間の対象き電
区間の予測速度パターンを求め、この予測した速度パタ
ーンから力行キロを予測する異常時力行キロ予測値演算
手段と、 各列車について、Ｔ分前の列車位置と現在の列車位置
と、この区間の各地点の実績の列車速度とから、Ｔ分前
から現在までの実績速度パターンを求め、この速度変化
と走行抵抗とから、力行走行した距離を求め、これを全
車両について合計した力行走行距離の総和、すなわち力
行キロを演算する力行キロ実績値演算手段と、 この力行キロ実績値演算手段で演算された力行キロ実績
値と使用電力実績値に基づき、ある一定時間の力行キロ
−電力特性のデータベース化を行う力行キロ−電力特性
統計処理手段と、 この力行キロ−電力特性統計処理手段により得られた力
行キロ−電力特性のデータベースを利用し、前記通常時
または前記異常時力行キロ予測値演算手段で予測された
予測力行キロから、今後Ｔ分間の使用電力を予測する使
用電力予測値演算手段と、 この使用電力予測値演算手段によって演算された使用電
力予測値と電力会社との契約電力とを比較し、列車ノッ
チ制限指令及びノッチ制限解除指令の出力を行うノッチ
制限指令判断手段と、 を具備した電鉄負荷予測装置。4. For each train, a predicted speed pattern for the target feeding section for the next T minutes is calculated based on the current train position and a planned speed pattern prepared in advance corresponding to the schedule for each train type. , The power running distance is calculated from this speed change and running resistance, and the sum of the power running distances for all vehicles is calculated, that is, the normal power running km predicted value calculating means for predicting the power running km, and the target feeding section. By performing a running simulation with the current train position and running speed as initial values for the next T minutes when the notch restriction is released, targeting an abnormal situation where the train is running at low speed due to notch restriction , Predicting the speed pattern of the target feeding section for the next T minutes of each train when the notch restriction is released, and predicting the power running km from this predicted speed pattern For each train, the actual speed pattern from T minutes ago to the present is obtained from the train position before T minutes and the current train position for each train, and the actual train speed at each point in this section. From the speed change and the running resistance, the distance traveled during power running is calculated, and the sum of the power running distances for all vehicles is calculated. Based on the calculated power running kilometer and actual power consumption value, the power running kilo-power characteristic statistical processing means for creating a database of power running kilo-electric power characteristics for a certain period of time and the power running kilo-power characteristic statistical processing means Using the database of the power running km-power characteristics thus determined, the power usage for the next T minutes is predicted from the predicted power running km predicted by the normal or abnormal power running km predicted value calculation means. The power consumption predicted value calculation means to be measured and the power consumption predicted value calculated by this power consumption predicted value calculation means are compared with the contracted power with the power company, and a train notch limit command and a notch limit cancellation command are output. An electric railway load prediction device comprising: notch limit command determination means.
用電力予測値演算手段に、補助電動機使用電力予測値を
加えるようにした電鉄負荷予測装置。5. A railway load predicting device for adding an auxiliary electric motor used electric power predicted value to the used electric power predicted value calculation means according to claim 1. Description:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16936494A JP3350228B2 (en) | 1994-07-21 | 1994-07-21 | Railway load prediction device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16936494A JP3350228B2 (en) | 1994-07-21 | 1994-07-21 | Railway load prediction device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0834267A true JPH0834267A (en) | 1996-02-06 |
| JP3350228B2 JP3350228B2 (en) | 2002-11-25 |
Family
ID=15885217
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16936494A Expired - Fee Related JP3350228B2 (en) | 1994-07-21 | 1994-07-21 | Railway load prediction device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3350228B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0978411A1 (en) * | 1998-08-05 | 2000-02-09 | ABB Daimler-Benz Transportation (Technology) GmbH | Method for determining electrical properties of a railway supply network |
| CN102143856A (en) * | 2008-09-03 | 2011-08-03 | 三菱电机株式会社 | Power feed control system, and power feed control method |
| JP4884569B1 (en) * | 2010-12-13 | 2012-02-29 | 三菱電機株式会社 | In-vehicle information display system and guidance information processing method |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0516808A (en) * | 1991-07-16 | 1993-01-26 | Toshiba Corp | Train operation management system |
| JPH05176457A (en) * | 1991-09-11 | 1993-07-13 | Toshiba Corp | Power system controller for railway |
| JPH05252663A (en) * | 1992-03-06 | 1993-09-28 | Nishi Nippon Riyokaku Tetsudo Kk | Power load estimating system for electric railway |
| JPH07304353A (en) * | 1994-05-13 | 1995-11-21 | Toshiba Corp | Feeding voltage controller for railway substation |
-
1994
- 1994-07-21 JP JP16936494A patent/JP3350228B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0516808A (en) * | 1991-07-16 | 1993-01-26 | Toshiba Corp | Train operation management system |
| JPH05176457A (en) * | 1991-09-11 | 1993-07-13 | Toshiba Corp | Power system controller for railway |
| JPH05252663A (en) * | 1992-03-06 | 1993-09-28 | Nishi Nippon Riyokaku Tetsudo Kk | Power load estimating system for electric railway |
| JPH07304353A (en) * | 1994-05-13 | 1995-11-21 | Toshiba Corp | Feeding voltage controller for railway substation |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0978411A1 (en) * | 1998-08-05 | 2000-02-09 | ABB Daimler-Benz Transportation (Technology) GmbH | Method for determining electrical properties of a railway supply network |
| CZ300753B6 (en) * | 1998-08-05 | 2009-08-05 | Daimlerchrysler Rail Systems Gmbh | Method for determining electrical properties of a railway supply network |
| CN102143856A (en) * | 2008-09-03 | 2011-08-03 | 三菱电机株式会社 | Power feed control system, and power feed control method |
| JP4884569B1 (en) * | 2010-12-13 | 2012-02-29 | 三菱電機株式会社 | In-vehicle information display system and guidance information processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3350228B2 (en) | 2002-11-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Su et al. | Design of running grades for energy-efficient train regulation: a case study for beijing yizhuang line | |
| CN104282162B (en) | A kind of crossing self-adapting signal control method based on real-time vehicle track | |
| TWI277549B (en) | Automatic fixed-position stop control device for train | |
| Yagar et al. | A procedure for real-time signal control that considers transit interference and priority | |
| JP5325241B2 (en) | Traffic flow simulation apparatus, traffic flow simulation program, and traffic flow simulation method | |
| Bell | Future directions in traffic signal control | |
| CA2733719C (en) | Method for controlling a hybrid drive in a rail vehicle | |
| CN108773279A (en) | A kind of electric vehicle charge path method and device for planning | |
| CN109300326B (en) | Bus short-time dynamic scheduling method based on real-time GPS | |
| CN103308052A (en) | Charge point notification system and in-vehicle device | |
| CN103308053A (en) | Charge point reachability determination system | |
| CN109344996A (en) | A kind of urban railway transit train optimization and energy saving method | |
| Szilassy et al. | Consumption estimation method for battery-electric buses using general line characteristics and temperature | |
| JPH09315310A (en) | Train operation control device | |
| JP6861594B2 (en) | Train driving support device, train driving support system, and train driving support method | |
| JPH0834267A (en) | Railway power load predictor | |
| JP7281099B2 (en) | Range Extender Using Route-Adaptive Power Generation Control - EV Bus Operation Method | |
| Burmeister et al. | Simulation based studies on the integration of battery-electric vehicles in regional bus services | |
| JPH05252663A (en) | Power load estimating system for electric railway | |
| Baumeister et al. | Optimal catenary planning of trolleybus systems | |
| Anttila et al. | System-level validation of an electric bus fleet simulator | |
| Algin et al. | Main operational factors determining the energy consumption of the urban electric bus: Schematization and modelling | |
| JPH0834268A (en) | Railway power load predictor | |
| CN115027314B (en) | Track charging method and system matched with unmanned light rail | |
| Qian et al. | An Electric Vehicle Charging Load Prediction Method Based on Travel Trajectory Characteristics |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070913 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080913 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080913 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090913 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090913 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100913 Year of fee payment: 8 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |