多列车协同控制节能优化方法的研究

【摘要】：摘要：伴随着我国城市轨道交通运输事业的迅猛发展,城市轨道交通作为现代人出行的主要交通工具,在人们的生活中扮演着重要的角色。在全球大力发展低碳经济的时代背景下,城市轨道交通作为城市公共交通的主干线、客流运送的大动脉其能耗非常巨大,因此节能技术的研究无疑具有重要的现实意义。 本文从多列车节能的角度出发,首先研究现有列车节能优化方法,和多列车利用再生制动能的协同控制方法的限制条件；其次对博弈论方法进行研究,将博弈论的思想与多列车协同控制节能优化相结合,通过博弈得到多列车节能优化的运行策略；最后将优化前后的运行策略进行对比分析,从而验证本文所提出的节能优化策略的优越性。本文的应用环境是全自动驾驶系统,目标是通过调整多列车的运行策略,达到降低全线列车总体运行能耗的目的。 本文研究内容具体如下： 1、列车节能优化控制方法及再生制动原理的研究。结合国内外研究现状分析单列车节能优化方法和再生制动的原理,以及多列车协同利用再生制动能的方法,为建立多列车协同控制模型和多列车节能优化控制策略的选取奠定理论基础。 2、博弈论方法在多列车协同控制中应用的研究。首先对列车运行控制过程进行分析,其次对博弈论方法进行研究,分析博弈论方法对多列车追踪运行控制的适用性,最后将博弈论的方法应用于多列车协同控制。 3、基于博弈论的列车协同优化控制方法的研究。深入分析多列车追踪运行的节能优化场景,利用博弈论的方法建立多列车协同控制模型,基于时刻表约束条件和再生制动能的利用条件,选取多列车的节能优化控制策略,实现全线总能耗降低的目的。 4、能耗统计系统的设计开发及节能效果的验证。利用北京地铁昌平线的线路数据设计和开发能耗统计系统。通过与昌平线现有列车控制策略的对比,验证多列车节能优化控制策略的节能效果,为多列车节能优化驾驶策略提供验证手段。 利用北京地铁昌平线线路数据,通过仿真对比分析得出,本文提出的多列车节能优化控制策略与昌平线现有控制策略相比,单车平均能耗降低14.44%,再生制动能的利用率高达38.35%。 【关键词】：列车运行控制 再生制动 博弈论 轨道交通系统 节能优化
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U268.6;U284.48
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 列车节能优化和能耗计算的研究现状13-16
• 1.2.1 单列车节能优化研究现状13-14
• 1.2.2 多列车节能优化研究现状14-15
• 1.2.3 列车能耗计算研究现状15-16
• 1.3 主要研究内容及结构16-17
• 1.4 本章小结17-19
• 2 列车节能优化原理和能耗计算方法19-29
• 2.1 单列车节能优化原理19-20
• 2.2 基于再生制动的多列车节能优化原理20-25
• 2.2.1 再生制动原理21-22
• 2.2.2 多列车协同节能优化原理22-25
• 2.3 列车能耗计算方法25-26
• 2.4 本章小结26-29
• 3 博弈论方法在多列车协同控制中的应用29-41
• 3.1 列车运行过程分析29-30
• 3.2 博弈论介绍30-36
• 3.2.1 博弈论基本方法31-32
• 3.2.2 博弈论适用模型32-36
• 3.3 多列车协同控制中的博弈36-39
• 3.4 本章小结39-41
• 4 多列车协同控制节能优化模型41-63
• 4.1 单列车运行的基本约束41-43
• 4.2 多列车协同控制的约束43-44
• 4.3 多列车运行节能优化模型44-61
• 4.3.1 模型应用场景分析44-50
• 4.3.2 节能优化模型的建立50-58
• 4.3.3 利用博弈论选取节能优化策略58-61
• 4.4 本章小结61-63
• 5 多列车节能优化模型的仿真验证及结果分析63-79
• 5.1 系统介绍63-66
• 5.1.1 开发环境介绍64
• 5.1.2 系统模块设计64-66
• 5.2 仿真场景描述66-68
• 5.3 仿真结果及分析68-76
• 5.4 本章小结76-79
• 6 结果与展望79-81
• 6.1 工作和结论79-80
• 6.2 展望80-81
• 参考文献81-85
• 图索引85-87
• 表索引87-89
• 作者简历89-93
• 学位论文数据集93

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