安装轨旁储能设备的城轨节能运行图与速度曲线优化方法与流程

本发明涉及城市轨道交通系统运营管理，尤其涉及一种安装轨旁储能设备的城轨节能运行图与速度曲线优化方法。

背景技术：

1、近年来，各地城市轨道交通建设事业发展迅猛，随着城市轨道交通规模的增长，能源消耗总量过大的问题亟待解决。为了提高能源利用率，降低能耗，部分城市轨道交通线路引入了储能设备，研究有效降低城市轨道交通系统能耗的方法，尤其是针对安装轨旁储能设备的城市轨道交通线路的节能方法，具有重要意义。

2、目前对于城市轨道交通节能速度曲线与运行图优化的方法，通常没有将储能设备的安装情况纳入考虑，由于储能设备的存在会影响再生制动能的利用模式，因此得出的结果不能较好地应用于安装储能设备的城市轨道交通线路上。在安装储能设备的城市轨道交通节能优化领域，已有一些发明提出了相应的节能速度曲线优化方法，以及列车时刻表优化方法，但由于速度曲线与列车时刻表对于列车实际的能耗以及储能设备与列车之间能量交换均会造成影响，因此若只对其中的一个方面进行优化，产生的节能效果较差。

3、目前，现有技术中的城市轨道交通节能速度曲线与运行图优化方法聚焦于无储能设备的常规城市轨道交通线路，安装了储能设备的城市轨道交通线路的能量交互方法有所不同，因此发明了一种新的节能速度曲线与运行图优化方法。

4、现有技术中的关于安装储能设备的城市轨道交通节能方法的主要研究对象在于车载储能设备，轨旁储能设备与车载储能设备的特性不相同，且现有的方法在针对安装了轨旁储能设备的城市轨道交通线路时缺乏对节能速度曲线与节能运行图二者整体的考虑，不能较好地应用于安装轨旁储能设备的线路，为此本发明提出了更适合于安装轨旁储能设备的城市轨道交通节能速度曲线与列车运行图优化方法。

技术实现思路

1、本发明的实施例提供了安装轨旁储能设备的城市轨道交通线路的列车运行图与速度曲线集成优化方法，以实现有效地为列车的实际运营与运营方案的制定提供指导。

2、为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

3、一种安装轨旁储能设备的城市轨道交通线路列车运行图与速度曲线集成优化方法，包括：

4、收集安装轨旁储能设备的城市轨道交通线路运营数据；

5、基于所述城市轨道交通线路运营数据以及储能设备的安装位置将列车运营线路分割成多个小段，计算列车在每个小段的净能耗；

6、以全线路列车的总净能耗最小为目标，确定安装轨旁储能设备的城市轨道交通节能运行图与速度曲线集成优化模型的目标函数，利用遗传算法对所述优化模型的目标函数进行求解，得到列车的节能速度曲线与列车运行图方案。

7、优选地，所述的收集安装轨旁储能设备的城市轨道交通多源数据，包括：

8、收集安装轨旁储能设备的城市轨道交通线路运营数据，该线路运营数据包括列车发车间隔、列车在各个车站的停站时间、列车在各个区间的目标运行时间、线路线型数据和储能设备参数，该线路线型数据包括坡度与平曲线半径、线路上各个相邻车站之间的距离；该储能设备参数包括在线路上的铺设位置、设备与列车之间的在不同距离下的能量传递效率以及设备最大容量；

9、对收集的城市轨道交通线路运营数据进行标准化处理。

10、优选地，所述的基于所述城市轨道交通线路运营数据以及储能设备的安装位置将列车运营线路分割成多个小段，计算列车在每个小段的净能耗，包括：

11、将列车运营线路全长按照相等的距离分成i个小段，每个小段的距离为s，分割小段的过程中，所选择的小段距离s不应短于线路安装的轨旁储能设备的实际长度，且储能设备不应跨小段，即同一个储能设备只能存在于一个小段当中，分割小段完毕后，计算列车在每个小段的合力：

12、fi＝ui-w(i)     (1)

13、式中，fi为列车在小段i所受的合力，ui为列车在小段i的控制力，w(i)为列车在小段i所受的阻力；

14、计算出列车在小段i的加速度：

15、

16、式中，ai为列车在小段i的加速度；

17、依次利用下式计算出列车在每一小段的速度：

18、

19、式中，vi为列车在小段i的速度，s为小段的长度；

20、通过相邻两段的速度计算得到列车在一个小段内的行驶时间：

21、

22、式中，ti为列车在小段i的行驶时间；

23、计算列车j进入小段i时的时刻ti,j：

24、

25、式中，tother,j为列车j在进入小段i时已经经过的停站时间、折返时间之和，j为列车索引；

26、计算列车在小段i所消耗的能量ei：

27、ei＝uis       (6)

28、若此处ui小于0，则意味着列车处于制动工况，列车不消耗能量，ei应取0；

29、列车在制动或牵引时伴随着从储能设备充能或对向储能设备回馈能量的过程，储能设备的充放电量用下式计算：

30、ci,j＝di,j＝|σiuis|      (7)

31、当ui为正时，列车牵引，储能设备放电，计算得到的di,j值为放电量，ci,j应取值为0；当ui为负时，列车制动，储能设备充电，计算得到的ci,j值为充电量，di,j应取值为0，当充电量大于储能设备剩余容量时，需要将储能设备充满；当放电量大于储能设备现有能量存储时，需要将储能设备放空；

32、利用下式计算列车在小段i的净能耗：

33、

34、优选地，所述的以全线路列车的总净能耗最小为目标，确定安装轨旁储能设备的城市轨道交通节能运行图与速度曲线集成优化模型的目标函数，包括：

35、确定安装轨旁储能设备的城市轨道交通节能运行图与速度曲线集成优化模型的目标函数为全线路列车的总净能耗最小，总净能耗表示为列车总牵引能耗与储能设备对列车总放电量之差，将优化模型的决策变量设定为列车在每一小段的控制力ui、列车在每个车站的停站时间dn以及列车的发车间隔h；

36、所述目标函数的表达式如下：

37、

38、式中，f为目标函数，ui为列车在小段i的控制力，dn为列车在车站n的停站时间，h为发车间隔，j为列车总数量，ej为列车j所产生的净能耗；

39、为所述优化模型添加以下约束条件：

40、运行时间约束，列车运行需满足运营所要求的时间限制，在计划的时间内到站：

41、

42、式中，kn为车站n所在小段的编号；

43、限速约束，列车在运行过程中会有速度限制，其速度曲线应满足限速值要求：

44、

45、边界条件约束，列车在在始发和到站时速度应为0，储能设备在研究时段开始时内部存储能量应为0。

46、优选地，所述的利用遗传算法对所述优化模型的目标函数进行求解，得到列车的节能速度曲线与列车运行图方案，包括：

47、设定遗传算法的种群规模为设定数值，生成遗传算法的初始种群，在遗传算法的每个决策变量的取值范围内随机赋值，直到所有的决策变量均被赋值，判断这一组决策变量所对应的速度曲线与列车运行图是否同时满足安装轨旁储能设备的线路的运营条件、限速约束以及储能设备与列车之间的能量交互规律，若不满足，则重新对决策变量进行赋值；若满足，则继续生成遗传算法的种群，直到种群规模达到所述设定数值要求；

48、确立所述遗传算法的选择、交叉和变异策略，选取轮盘赌算法作为所述遗传算法的选择策略，单点交叉作为算法的交叉方式，设定0.1为所述遗传算法的变异概率，设定所述遗传算法的停止条件为固定迭代次数后停止，代数的选择应根据全线路铺设储能设备的车站数量确定，且至少迭代300次；

49、将进行上述设置后的遗传算法输入计算机，利用遗传算法求解程序进行求解，求解得到的结果即为安装轨旁储能设备的列车的节能速度曲线与列车运行图。

50、由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明方法以线路安装轨旁储能设备为背景，将更合理的速度曲线与更合理的列车运行图同时纳入考虑，同时进行优化，将二者之间的相互影响体现在数学建模中，能够得出更适合于安装轨旁储能设备的城市轨道交通线路的节能方案。

51、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。