基于节能的列车群运行计划优化理论与方法研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于节能的列车群运行计划优化理论与方法研究

项目名称：基于节能的列车群运行计划优化理论与方法研究
项目类别：面上项目
批准号：70971010
申请代码：G0103
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2010-01-01-2012-12-31

项目负责人：毛保华
负责人职称：教授
依托单位：北京交通大学
批准年度：2009

中文摘要：

利用列车运行过程计算与行为分析理论、非线性优化方法和人工智能控制算法，通过数学分析与计算实验相结合、科学研究和工程技术应用相结合的技术路线，分析轨道交通系统列车运行能耗的基本构成与机理，建立基于轨道交通系统节能机理的总体战略模型；研究以模糊控制、专家系统、神经网络为基础的异类约束条件下列车节能运行的在线智能控制算法，优化网络环境下列车群运行行为；研究异构运行环境下的列车群节能运行模型，提出多类列车条件下节能运行计划编制的优化算法；构建针对不同列车群运行计划方案的节能效果评价模型及计算实验体系，建立不同运输组织模式下的服务水平与节能效果的相互关系模型，为面向节能管理的列车运行计划编制、调度调整和列车节能操纵等热点问题提供理论与方法依据。

中文主题词：轨道交通；能耗机理；列车节能运行；列车运行计划编制；列车群运行仿真

英文摘要：

Rail transit；Energy consumption mechanism；Energy-saving train operation；Train operational scheduling；Multitrain movement simulation

英文主题词： Rail transit；Energy consumption mechanism；Energy-saving train operation；Train operational scheduling；Multitrain movement simulation

结论摘要：

随着我国轨道交通建设进程的加快，轨道交通行业运营能耗也在迅速增加。研究轨道交通能耗机理，提出其节能策略，对降低轨道交通能耗与排放、提高经济效益、促进其可持续发展具有重要现实意义。本项目研究了轨道交通系统运行能耗的构成与机理，分析了不同类型轨道交通系统能耗影响因素及其重要度；构建了基于参数动态标定的列车运动方程。在此基础上采用模糊控制、专家系统、神经网络的集成方法建立了异类约束条件下列车节能运行在线智能控制算法，优化网络环境下列车运行行为。项目研究了轨道交通运行计划编制方案和服务水平对系统能耗的影响，提出了多类列车条件下节能运行计划编制的优化算法；构建了列车群协同运行仿真模型，对提出的方法进行了验证。研究成果可用于指导面向节能管理的运行计划编制、调度调整和列车节能操纵等问题，为合理制定列车运行计划、优化列车操纵、促进轨道交通可持续发展提供理论与实证支持。

成果综合统计