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铁路历来是我国综合交通运输体系的骨干,在增强我国综合实力和提高国际影响力等方面发挥了重要作用。经过五十余年的发展,高铁以其安全、快捷、节能等优势赢得了各国青睐。然而随着高铁建设和运营规模的扩大,对高铁系统的要求也更加严苛,除了运能高、快速、安全、准时、舒适等要求,人们对节能方面也有更高的要求。因此,研究高速动车组节能运行优化对于高速铁路的快速发展具有重要的现实意义。国内外已经有不少学者通过优化动车组运行速度曲线来研究动车组运行节能问题,大多学者使用了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、差分进化算法(Differential Evolution,DE)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)等方法,且在优化过程中只考虑了运行时间、速度以及距离等约束条件,并未考虑到动车组在实际线路运行中因坡度、坡长、曲线半径等不同对动车组运行能耗所造成的影响。基于此,本文提出了离线全局优化和线路在线局部优化的二阶段优化方法,优化得到动车组节能运行速度曲线。具体研究内容如下:(1)建立了准确的动车组牵引计算模型、动车组运动学模型,为研究动车组节能运行提供必要的基础理论。在此基础上,分析动车组能耗的组成以及主要影响因素,提出了动车组运行能耗的计算模型,并重点分析线路条件对运行能耗的影响。(2)阐述了动车组运行操纵模式、动车组运行过程计算以及工况转换过程。根据其运行过程,提出动车组节能牵引策略以及基于操纵序列的节能优化方法。(3)提出了人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)离线全局优化和预测控制算法(Predictive Control,PC)在线局部优化的二阶段优化方法,详细介绍了人工蜂群算法和预测控制理论,并验证其优化性能。(4)建立了单列车和追踪列车节能优化模型,并对其进行优化求解。首先,建立单列车节能优化模型,运用ABC算法求解出能耗最低所对应的工况转换点处的速度,得到一阶段速度曲线。再结合线路情况,运用PC算法进行二阶段速度曲线优化。其次,基于单列车模型,建立移动闭塞系统下追踪列车节能运行优化模型,采用二阶段优化方法对受到前行列车影响的追踪列车重新优化,得到追踪列车二阶段优化后的速度曲线。通过对比优化前后单列车及追踪列车的性能指标,验证本文所提二阶段优化方法的可行性。