面向节能减排的列车运行控制模型和算法研究

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1、宣拿未交博士学位论文面向节能减排的列车运行控制模型和算法研究StudyonModelsandAlgorithmsofTrainOperationControltowardsEnergySavingandEmissionReduction作者：导师：胡辉李克平研究员北京交通大学2013年12月中图分类号：U268；U29—3；0221UDC：629学校代码：10004密级：公开北京交通大学博士学位论文面向节能减排的列车运行控制模型和算法研究StudyonModelsandAlgorithmsofTrainOperation

2、ControltowardsEnergySavingandEmissionReduction作者姓名：胡辉导师姓名：李克平副导师姓名：学位类别：理学学号：09114222职称：研究员职称：学位级别：博士学科专业：系统分析与集成研究方向：轨道交通系统建模、分析及优化北京交通大学2013年12月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关

3、部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：乎穗哪签字日期：3矿侈年，)月／日导师签名：签字日期：刀侈年，≯月／Fi致谢本论文是在导师李克平研究员的悉心指导下完成的，从论文的选题确定、内容撰写、修改完善的整个过程中，李老师倾注了大量的心血，给予我极大帮助和支持。读博以来，李老师一直在学习和研究中给予我不懈的指导关怀和谆谆教诲。导师严谨求实的研究态度、一丝不苟的治学方法都将是我一生学习的榜样。在此，谨向尊敬的李老师致以最衷心的感谢和最诚挚的敬意。感谢实验室曹成铉、杨立兴、李想

4、、吴建军等老师和付印平、徐小明、王德春、赵乐、朱进、马欣、孙华、韩凌辉、邵福波等师兄弟姐妹在平时的学习研究过程中给予我热情的支持，还有班主任老师张喜教授、博士同学张笑杰、李沛恒、梁英慧等在学习和生活方面的帮助，在此向他们表达我衷心的感激之情。同时，我要特别感谢交通运输学院系统所高自友教授，是他让我有机会进入了轨道交通运输系统的研究领域，并给予过多方面的指点。此外，系统所贾斌、孙会君、徐猛、赵小梅、赵晖等老师在博士学位课程学习中均丰富了我对交通运输系统的认识和理解。在此，一并致以我衷心的感谢和诚挚的敬意。感谢各位专家学者在

5、论文评审过程中的批评和指正。感谢论文中被引用文献的作者们，他们的卓越工作是本论文研究的基础。最后，还要感谢华东交通大学经济管理学院领导及同仁，尤其是我的家人(包括父母、岳父母、爱人和两个孩子)，他们的理解和支持使我能够专心完成我的学业，也是我坚持不懈的动力。论文完成过程中得到了列车运行综合优化控制技术(国家863计划2011AAl10502)；高速铁路列车运行优化控制模型与算法研究(北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室重点课题RCS20IOZZ001)的资助，谨此致谢。胡辉2013年12月于北京交通大学中文摘要随

6、着社会经济的快速发展和可持续发展概念的提出，我国铁路运输系统在建设运营方面在取得巨大成就的同时，也面临着其他交通方式的竞争和节能减排的多重压力。在整个铁路运输系统中，列车运行产生的能耗和排放占有较大的比重，对企业经营成本和外部环境质量有直接影响，因此有必要从节能减排角度对列车运行控制系统进行深入研究。本文在总结归纳列车运行能耗和排放特点及规律的基础上，从列车运行的操纵控制和组织管理两个层面建立了面向节能减排的各种优化模型并设计了相应的算法，希望相关研究有助于铁路运输企业节约能耗、降低成本以提高自身的市场竞争力，同时也有利

7、于促进企业履行社会责任，落实可持续发展的理念。论文研究工作的贡献和创新主要体现在如下几个方面：1．基于列车运行工况序列的列车能耗模型，应用粒子群算法对模型进行了求解。模拟算例的结果表明，在迭代次数相同情况下，粒子群算法相比于传统的遗传算法在求解效率上更高，计算时间平均减少40％，且优化结果并不逊色，为其他列车运行节能模型的求解提供参考和借鉴。2．根据功率守恒的原理，在列车运行油耗模型的基础上，从最优控制角度提出了内燃机车牵引运行排放的操纵控制模型。利用Lagrange算法对三个模拟算例进行了求解和比较分析，结果表明列车运

8、行过程中的牵引能耗最小并不一定意味着燃油和排放最小，在理论上指出了能耗和排放之间不完全等价的关系。3．利用不确定规划理论，提出了编组站调车场内内燃机车牵引运行减排效率控制的随机机会约束优化模型，并将随机模拟和智能算法相结合，设计了求解模型的双层混合智能算法。模拟算例结果表明，当主要污染物PM减排效率控制在36．6％、