[发明专利]一种基于动态规划算法的列车运行优化方法

权利要求书

1.一种基于动态规划算法的列车运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、确定欲优化的列车线路区间的基本参数；所述基本参数包括列车参数、线路参数、运营参数；

S2、建立列车定时节能优化模型；所述列车定时节能优化模型的目标函数是列车运行的能耗和时间误差均达到最小，约束条件为列车运行的限制指标和所述基本参数，解是列车的运行策略；所述时间误差为列车运行的时间和区间计划运行时间之间的误差；

S3、建立能耗-时间成本的递推关系模型；使用动态规划算法，结合所述能耗-时间成本的递推关系模型，对所述列车定时节能优化模型进行优化，得到列车优化运行策略。

2.根据权利要求1所述的基于动态规划算法的列车运行优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述列车参数包括列车的编组方式、载重等级、牵引特性曲线、制动特性曲线、最大限制速度、最大加速度、再生制动能力转换效率和戴维斯系数；所述线路参数包括线路的限速、长度、坡度、曲率；运营参数为所述区间计划运行时间。

3.根据权利要求1所述的基于动态规划算法的列车运行优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述列车定时节能优化模型的目标函数为：

其中，u₁为牵引力系数，F为列车所受牵引力，u₂为制动力系数，B为列车所受制动力，E为能耗值，T为时刻表给定的旅行时间，T_r为实际旅行时间，x0～xf指列车的旅行起点和终点。

4.根据权利要求2所述的基于动态规划算法的列车运行优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述约束条件为：

其中，M为列车当前总质量，v为列车行驶速度，f为列车所受摩擦阻力，s为要求停车位置，sp为实际停车位置，C为列车所受合力，i为线路坡度千分数，c为线路曲率数据，V_T为线路临时限制速度，L_c为列车型号等参数。

5.根据权利要求1所述的基于动态规划算法的列车运行优化方法，其特征在于，所述步骤S3中的所述能耗-时间成本的递推关系模型为：

g_k(ΔS_k,u_kf)＝u_kff(v)ΔS_k+λΔt_k

其中：J为能耗和时间偏移量的最小值，f(v)为速度v时列车满级位单位牵引力，u_kf为列车在第k个子区间的长度，△S_k为运行线路中第k个子区间的长度，△t_k为列车在第k个子区间的运行时间，λ为能耗与时间的绝对值偏移量的关系系数；g_k为第k个决策区间上的能耗-时间成本；J_k为从第N个阶段到第k个阶段累计最小能耗-时间成本。

6.根据权利要求5所述的基于动态规划算法的列车运行优化方法，其特征在于，步骤S3包括：

S31、将所述列车定时节能优化模型进行离散化处理，分解为多阶段的决策问题：将列车的运行区间按照所述线路参数划分，保证划分后的每个子区间含有特定的坡度值、曲线半径和限速值；

S32、将终点区间视作初始决策阶段，该阶段的能耗-时间成本最小，基于所述能耗-时间成本的递推关系模型向前回溯，在每个决策阶段不断比较该子区间内所有可能的能耗-时间成本，得到能耗最小值的运行策略，带入下一区间的决策，直到回溯到初始区间；

S33、将回溯过程中得到的各子区间的运行策略整合，通过调整所述能耗与时间的绝对值偏移量的关系系数，得到列车的停车误差最小时的列车优化运行策略，从而得到所述列车优化运行策略。

7.根据权利要求5所述的基于动态规划算法的列车运行优化方法，其特征在于，步骤S33包括：

通过二分法对所述能耗与时间的绝对值偏移量的关系系数进行取值，直到所述列车优化运行策略最终的运行时间与给定运行时间的偏差小于预定阈值。