基于遗传算法的列车运行能耗优化算法

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1、第１２卷第１期交通运输工程学报Ｖｏｌ．１２Ｎｏ．１２０１２年２月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｆｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＦｅｂ．２０１２文章编号：１６７１１６３７（２０１２）０１０１０８０７基于遗传算法的列车运行能耗优化算法陈荣武，刘莉，郭进（西南交通大学信息科学与技术学院，四川成都６１００３１）摘要：研究了ＣＢＴＣ系统中列车控制模型和列车运行调整，以降低能耗为目标，对列车在区间的运行控制进行优化组合，提出了基于遗传算法的能耗优化算法，根据具体的线路条件，计算了在不同的运行等级下或不同

2、区间运行时分对应的列车运行速度曲线。以一段２４００ｍ长，具有典型节能坡设置，且包含一段６０ｋｍ·ｈ－１区间限速的线路为例，进行了能耗计算和优化仿真。研究结果表明：优化之后速度曲线与其对应的运行等级２、３、４的速度曲线相比，列车牵引能耗减少到原来的６２％、５８％、６０％，节能效果显著，算法有效。关键词：列车能耗；列车控制系统；列车速度控制；运行等级；优化算法中图分类号：Ｕ２６０．１５３文献标志码：Ａ犗狆狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀犪犾犵狅狉犻狋犺犿狅犳狋狉犪犻狀狅狆犲狉犪狋犻狅狀犲狀犲狉犵狔犮狅狀狊狌犿狆狋犻狅狀犫犪狊犲犱狅狀犵犲狀

3、犲狋犻犮犪犾犵狅狉犻狋犺犿ＣＨＥＮＲｏｎｇｗｕ，ＬＩＵＬｉ，ＧＵＯＪｉｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００３１，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｒａｉｎｃｏｎｔｒｏｌｍｏｄｅｌａｎｄｔｒａｉｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｉｎｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｔｒａｉｎｃｏｎｔｒｏｌ（ＣＢＴＣ）ｓｙｓｔｅｍｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄ，ｔｒａｉｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ

4、ｉｎｉｎｔｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｅｃｔｉｏｎｗａｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌｌｙｆｏｒｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｒｅｄｕｃｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｔｒａｉｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｖｉｄｅｄ．Ｔｒａｉｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｐｅｅｄｃｕｒｖｅｓｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｆｏｒｅａｃｈｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｌｅｖｅｌｏｒｓｐｅｃｉｆｉｅｄｒｕｎｔｉｍ

5、ｅｏｆｅａｃｈｓｅｃｔｉｏｎｕｎｄｅｒｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｉｎｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗｅｒｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎａ２４００ｍｅｔｅｒｌｏｎｇｔｒａｃｋｌｉｎｅｗｉｔｈｔｈｅｓｅｔｔｉｎｇｏｆａｔｙｐｉｃａｌｅｎｅｒｇｙｓａｖｉｎｇｇｒａｄｅａｎｄａ－１６０ｋｍ·ｈｓｐｅｅｄｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎａｒｅａ．Ａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｔｒａｃｔｉｏｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｓｏｆ

6、ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｓｐｅｅｄｃｕｒｖｅｒｅｄｕｃｅｔｏ６２％，５８％，６０％ｏｆｓｐｅｅｄｃｕｒｖｅｓｆｏｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｌｅｖｅｌｓ２，３，４ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｅｎｅｒｇｙｓａｖｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｓｒｅｍａｒｋａｂｌｅ，ａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．１ｔａｂ，１５ｆｉｇｓ，１２ｒｅｆｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｔｒａｉｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ；ｔｒａｉｎｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ；ｔｒａｉｎｓｐｅｅｄｃｏｎｔｒｏｌ；ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｌｅｖｅｌ；

7、ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ犃狌狋犺狅狉狉犲狊狌犿犲：ＣＨＥＮＲｏｎｇｗｕ（１９７１），ｍａｌｅ，ｅｎｇｉｎｅｅｒ，ＰｈＤ，＋８６２８８７６００７０９，ｒｗｃｈｅｎ＠ｈｏｍｅ．ｓｗｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．收稿日期：２０１１１００１基金项目：国家自然科学基金项目（６０９０３２０２）作者简介：陈荣武（１９７１），男，湖南东安人，西南交通大学工程师，工学博士，从事交通信息工程及控制研究。第１期陈荣武，等：基于遗传算法的列车运行能耗优化算法１０９［１０１１］较为详细的分析。上述研究从理论上提供了很０引言

8、多思路，然而缺乏与列车速度控制系统相结合的方在采用移动闭塞技术的ＣＢＴＣ（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ法，难以应用于实际。ＢａｓｅｄＴｒａｉｎＣｏｎｔｒｏｌ）系统中，列车运行间隔已经大本文通过对ＣＢＴＣ系统中列车控制模型和列大缩短，运输能力得到提高，但在保证运输效率的前车运行调整的研究，基于遗传算法，以降