基于时间逼近搜索算法的城轨列车运行节能优化研究

（西南交通大学电气工程学院，四川成都610031）

（西南交通大学电气工程学院，四川成都610031）

针对地铁列车准点节能运行，提出了基于时间逼近搜索的列车节能优化算法.首先建立城市轨道列车在满足定时运行条件下的节能控制模型，通过庞特利亚金最大值原理得到了列车节能最优控制工况集；其次，推导了列车在不同节能运行模式下的能耗差异；在此基础上，提出了一种将列车运行区间进行分段优化的方法，采用时间逼近搜索求解列车工况转换点的位置，最终达到定时节能运行的目的.以上海地铁3号线铁力路至友谊路线路为算例，与实测负荷过程对比，列车采用本文算法优化后可节能12.5%.

城市轨道；节能控制；时间逼近；优化

随着城市轨道交通的迅速发展，列车运行能耗正逐步受到人们的关注，研究列车在满足运行时分的条件下更加节能地运行对降低运营成本和促进低碳经济具有重要的意义［1］.

关于城市轨道交通列车运行优化问题国内外做了很多研究.国外方面，文献［2］采用极大值原理求解列车节能驾驶策略，并最终采用数值算法求解转换点，但因涉及到复杂的数学解析计算，求解过程较为繁琐；文献［3-4］采用基因算法、蚁群算法和动态规划算法求得速度曲线，虽然节能效果好，但是计算时间较长；文献［5-7］采用人工神经网络求解列车节能优化控制问题，但人工神经网络训练数据的好坏会直接影响优化结果；文献［8］将进化……