高速列車追蹤運行節能優化與控制研究

柯倩

摘 要：隨著高鐵的快速發展，在保證列車安全運行的前提下，如何降低能耗就成為亟待解決的重點問題之一。文章將多目標粒子群算法引入高速列車追蹤節能優化運行中，提出了計算最優化節能目標速度曲線的方法，最后使用目標速度曲線來對速度控制器進行優化設計，實現高速列車追蹤運行節能優化與控制目的。

關鍵詞：高速列車；運行速度；節能；控制

中圖分類號：U292.4 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）31-0124-02

Abstract： With the rapid development of high-speed rail， how to reduce energy consumption has become one of the key issues to be solved under the premise of ensuring the safe operation of trains. In this paper， the multi-objective ppaper swarm optimization algorithm is introduced into the energy-saving optimal operation of high-speed train tracking， and a method to calculate the optimal energy-saving target speed curve is proposed. Finally， the target speed curve is used to optimize the design of the speed controller， and the purpose of energy-saving optimization and control of high-speed train tracking operation is realized.

Keywords： high speed train； running speed； energy saving； control

我國高速列車建設的成就有目共睹，運營里程位居全球第一。目前，我國高速列車網絡已經基本形成，從以前的“跟跑”到現在的“領跑”，我國高速列車技術不斷創新升級，極大地促進了我國鐵路運輸事業的發展以及區域經濟的流通。面對如此巨大的高速列車運輸網，有關能源的消耗問題就成為一個重點研究課題。目前，節能已成為我國經濟發展的主要風向標之一。對于高速列車而言，其能耗主要源于牽引系統以及其它輔助系統，其中牽引系統能耗占據了60%-70%之間，所以，針對高速列車的節能優化關鍵在于減少牽引系統產生的能耗。隨著我國高速列車的速度與密度的不斷增加，不同速度等級的列車之間相互影響，可能會產生不必要的制動或停車等待，進而形成更大的牽引能耗，因此，減少列車能耗可以從優化運行速度曲線入手。

1 高速列車追蹤運行節能優化與控制原理介紹

1.1 ATO系統原理

列車自動控制系統（ATC）由ATO、ATP和ATS三個子系統構成。列車自動運行系統（ATO）是在列車自動防護系統（ATP）下工作的自動化控制系統。ATO系統能夠實現高速列車的自動運行調整、精準停車、站臺作業等功能，融合了多傳感融合測速定位技術、固定或移動閉塞追蹤以及自動節能策略。ATO系統實現了人機交互的無縫對接，采用分層結構設計，依靠高性能的硬件和先進的軟件設計，確保列車能夠高效、穩定、精確地運行。ATP系統對列車狀態進行實時檢測，ATO系統通過接受ATP系統信息來控制運行速度。當處于區間聯鎖區段時，ATS列車監控系統會自動監督并指揮列車運行。三個子系統交互影響，實現了車上與地面控制相結合、現地與中央控制相結合，構成一個完整的列車自動控制系統。

1.2 移動閉塞系統原理

多輛高速列車同時運行時，由于速度和重量存在差距，為了實現多列車追蹤運行，就必須調整運行速度。移動閉塞系統原理就是為了根據前車的制動與運行情況，自動設定后行列車的最優化制動距離與運行速度，實現高密度的多列車安全間隔運行。移動閉塞系統相比較固定閉塞系統而言，取消了以往的固定信號（如圖1），將車載控制與地面控制有機結合，后行列車根據同一運行方向前行列車的運行狀態，將前行列車的車尾作為追蹤點，計算出最佳速度與間隔距離。移動閉塞系統下的列車制動與間隔距離更加靈活，能夠根據參數與列車特性的不斷變化而做出相應調整，有助于降低列車能耗，更好地滿足高密度的多列車運行要求。

1.3 多目標粒子群算法

粒子群算法（PSO）又稱為鳥群覓食算法，屬于進化算法的一種。粒子群算法比遺傳算法（GA）更為簡單，其通過迭代尋找最優解，具有操作簡易、精度高、收斂快等優點。一般來說，粒子群算法可以用于處理多目標優化問題；對多個非劣解進行并行搜索，解決不同類型有約束或無約束的最優化問題。針對高速列車多目標優化的狀況，本文依據的是多目標粒子群算法（MOPSO），求解各個目標的綜合最優值。

2 單列車運行節能優化與控制策略

2.1 單列車節能優化問題

單列車運行過程是指將所有坡道以及限速類型考慮在內的單列車完成出進站（從出發站到目標站）的運行過程。本文研究單列車節能優化問題源于對單列車運行速度曲線的最優化求解，在單列車出站前輸入運行線路以及各項參數，通過仿真模擬的方式求出相應區間的目標速度，并通過ATO系統計算求得能夠滿足各項條件的最優化節能的運行速度曲線，進而引導列車完成整個運行過程。因此，單列車節能優化問題的關鍵在于獲取最優化運行速度曲線。

2.2 單列車節能控制策略

本文所提出的單列車節能控制策略是基于多目標粒子群算法原理和ATO系統離線計算獲得的。為了計算出最優化的列車運行速度曲線，首先需要掌握具體的運行線路以及有關限速條件。具體的運行線路覆蓋列車在出進站之間的所處范圍，限速條件是指列車區間內的限速和速度序列。出于綜合考慮各種情況的目的，需要將列車的運行線路和限速條件進行離散化處理（如圖2）。目前，關于離散化的運用十分廣泛，針對高速列車運行路線較長且坡道變化頻繁的特征，綜合考慮算法的優化精度與速度，將列車運行線路按坡度和限速條件進行離散化，進而劃分為坡度與限速保持一致的若干個子區段，把列車制動點前坡度值相同的線路歸為同一子區段，剩余線路為一個子區段，列車在同一個運行線路環境中各個子區段所受的坡道阻力與限速條件相同。經過對單列車運行線路的離散化處理，然后采用最優化方法在各個子區段內搜索列車能耗的最小速度值，獲取目標速度系列，最終找到能耗最小的運行速度曲線。

3 多列車追蹤運行節能優化與控制策略

3.1 多列車追蹤節能優化問題

目前，我國主要鐵路干線的列車運行密度在不斷增加，所以，大多數情況下屬于相互影響的多列車追蹤運行。解決多列車追蹤運行節能優化問題，就需要考慮同一運行線路上的多列車相互干擾因素，以后行列車追蹤運行為視角，來進行最優運動速度曲線計算。從實際情況來看，當前行列車按計劃正常運行時，后行列車也可以按計劃即ATO系統的速度曲線自動運行，但當前行列車沒有按計劃正常運行，如出現臨時停車、限速或其它因素干擾，后行列車就無法按原先ATO系統設定的速度曲線運行，為了避免不必要的制動或者縮小制動距離達到降低能耗的目的，就需要根據實時追蹤情況進行運行速度的調整。

3.2 多列車追蹤節能優化策略

針對多列車追蹤節能優化問題，本文采用多目標粒子群優化算法，以同一運行線路上的前后行列車的運行狀態為基本條件，通過實時追蹤前行列車的運行狀態，來對后行列車最優化節能運行速度曲線進行求解。多列車追蹤節能優化相對于單列車節能優化來說更加復雜，需要解決動態多目標優化問題。在運用多目標粒子群算法時，還是先對運行線路和限速進行離散化處理，形成若干個子區段，計算出前后列車的最優運行速度曲線。然后再考慮兩列車之間的距離以及兩車的速度和位置信息等參數，在移動閉塞系統下計算出列車最小追蹤間隔距離，根據前后列車實際間隔與最小追蹤間隔距離，再結合后行列車的速度、慣性等約束條件，計算出后行列車受前行列車影響時的最優速度曲線。

4 結束語

本文著眼于高速列車的運行控制原理，根據列車的牽引特性以及運行線路與速度參數，來研究最優化的目的速度曲線，從而實現節能優化與控制的目的。在此基礎上，本文提出采用離散化處理與PSO算法來求解ATO系統多目標優化的運行速度曲線，使ATO系統能夠實時追蹤高速列車運行情況來重新規劃目標速度曲線，減少不必要的制動或停車等待，降低列車的運輸能耗，提高我國高速列車運行的效率。

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