一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法

本发明涉及城市轨道交通运营管理，具体涉及一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法。

背景技术：

1、城市轨道交通是大城市公共交通系统的骨干交通方式与核心基础设施。随着城市进程的加快、人口和经济活动的增加，居民对于城市轨道交通系统的需求也在显著增加。在实际运营中，由于乘客出行需求的意外波动和其他不可预测的因素，列车不可避免地会受到干扰，导致列车偏离计划运行图运行。由于列车的高发车频率，在没有有效控制的情况下，干扰很容易扩散到越来越多的列车和车站，造成大规模的延误，频繁的干扰会显著降低城市轨道交通系统的运营质量，从而产生负面影响。有必要开发有效的调整方法来处理降低系统可靠性的干扰，尽可能的恢复受影响列车的正点运行。目前，对于扰动场景下的调整，一部分研究是基于运行图余留时间来展开的，这种方法适用范围有限且易造成资源浪费；另一部分现有的列车自动调整方法未充分考虑乘客的满意度、运营成本和服务水平等综合因素，并且缺乏高效、先进的算法实时求得最优方案。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，提出高效的实时控制策略，实现列车运行自动调整。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，包括以下步骤：

4、s1、根据计划运行图，基于扰动场景调整列车运行策略，构建列车运行动态模型；

5、s2、以列车的准时性和运行间隔的规律性作为目标函数，以列车运行间隔与控制量作为约束条件，并根据步骤s1中列车运行动态模型，构建基于最小化列车实际运行与计划运行图时间偏差的最优控制问题模型；

6、s3、采用模型预测控制方法求解步骤s2中最优控制问题模型，获取最优控制输入向量，并根据最优控制输入向量调整列车运行状态。

7、本发明具有以下有益效果：

8、本发明所提出的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，不仅能够根据当前的状态信息获取控制输入，而且能够根据对其未来多步状态预测来获取最优的控制输入，从而调整列车运行时间和停站时间，使调整后的运行图尽可能接近计划运行图，提高了列车运行自动调整的速度。

技术特征：

1.一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤s11中列车的计划运行间隔的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤s2具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤s21中基于列车准时性和运行间隔规律性的目标函数为：

6.根据权利要求1或4所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，其特征在于，步骤s31中基于最优控制问题模型的目标函数为：

技术总结
本发明公开了一种扰动场景下基于模型预测控制的列车运行调整方法，包括以下步骤：S1、根据计划运行图，基于扰动场景调整列车运行策略，构建列车运行动态模型；S2、以列车的准时性和运行间隔的规律性作为目标函数，以列车运行间隔与控制量作为约束条件，并根据步骤S1中列车运行动态模型，构建基于最小化列车实际运行与计划运行图时间偏差的最优控制问题模型；S3、采用模型预测控制方法求解步骤S2中最优控制问题模型，获取最优控制输入向量，并根据最优控制输入向量调整列车运行状态；本发明所提出的列车调整方法，通过获取最优的控制输入，来调整列车运行时间和停站时间，使调整后的运行图尽可能接近计划运行图，从而提高列车运行自动调整的速度。

技术研发人员：童音,徐威
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16