高速列车追踪运行节能优化与控制研究

柯倩

摘 要：随着高铁的快速发展，在保证列车安全运行的前提下，如何降低能耗就成为亟待解决的重点问题之一。文章将多目标粒子群算法引入高速列车追踪节能优化运行中，提出了计算最优化节能目标速度曲线的方法，最后使用目标速度曲线来对速度控制器进行优化设计，实现高速列车追踪运行节能优化与控制目的。

关键词：高速列车；运行速度；节能；控制

中图分类号：U292.4 文献标志码：A 文章编号：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

我國高速列车建设的成就有目共睹，运营里程位居全球第一。目前，我国高速列车网络已经基本形成，从以前的“跟跑”到现在的“领跑”，我国高速列车技术不断创新升级，极大地促进了我国铁路运输事业的发展以及区域经济的流通。面对如此巨大的高速列车运输网，有关能源的消耗问题就成为一个重点研究课题。目前，节能已成为我国经济发展的主要风向标之一。对于高速列车而言，其能耗主要源于牵引系统以及其它辅助系统，其中牵引系统能耗占据了60%-70%之间，所以，针对高速列车的节能优化关键在于减少牵引系统产生的能耗。随着我国高速列车的速度与密度的不断增加，不同速度等级的列车之间相互影响，可能会产生不必要的制动或停车等待，进而形成更大的牵引能耗，因此，减少列车能耗可以从优化运行速度曲线入手。

1 高速列车追踪运行节能优化与控制原理介绍

1.1 ATO系统原理

列车自动控制系统（ATC）由ATO、ATP和ATS三个子系统构成。列车自动运行系统（ATO）是在列车自动防护系统（ATP）下工作的自动化控制系统。ATO系统能够实现高速列车的自动运行调整、精准停车、站台作业等功能，融合了多传感融合测速定位技术、固定或移动闭塞追踪以及自动节能策略。ATO系统实现了人机交互的无缝对接，采用分层结构设计，依靠高性能的硬件和先进的软件设计，确保列车能够高效、稳定、精确地运行。ATP系统对列车状态进行实时检测，ATO系统通过接受ATP系统信息来控制运行速度。当处于区间联锁区段时，ATS列车监控系统会自动监督并指挥列车运行。三个子系统交互影响，实现了车上与地面控制相结合、现地与中央控制相结合，构成一个完整的列车自动控制系统。

1.2 移动闭塞系统原理

多辆高速列车同时运行时，由于速度和重量存在差距，为了实现多列车追踪运行，就必须调整运行速度。移动闭塞系统原理就是为了根据前车的制动与运行情况，自动设定后行列车的最优化制动距离与运行速度，实现高密度的多列车安全间隔运行。移动闭塞系统相比较固定闭塞系统而言，取消了以往的固定信号（如图1），将车载控制与地面控制有机结合，后行列车根据同一运行方向前行列车的运行状态，将前行列车的车尾作为追踪点，计算出最佳速度与间隔距离。移动闭塞系统下的列车制动与间隔距离更加灵活，能够根据参数与列车特性的不断变化而做出相应调整，有助于降低列车能耗，更好地满足高密度的多列车运行要求。

1.3 多目标粒子群算法

粒子群算法（PSO）又称为鸟群觅食算法，属于进化算法的一种。粒子群算法比遗传算法（GA）更为简单，其通过迭代寻找最优解，具有操作简易、精度高、收敛快等优点。一般来说，粒子群算法可以用于处理多目标优化问题；对多个非劣解进行并行搜索，解决不同类型有约束或无约束的最优化问题。针对高速列车多目标优化的状况，本文依据的是多目标粒子群算法（MOPSO），求解各个目标的综合最优值。

2 单列车运行节能优化与控制策略

2.1 单列车节能优化问题

单列车运行过程是指将所有坡道以及限速类型考虑在内的单列车完成出进站（从出发站到目标站）的运行过程。本文研究单列车节能优化问题源于对单列车运行速度曲线的最优化求解，在单列车出站前输入运行线路以及各项参数，通过仿真模拟的方式求出相应区间的目标速度，并通过ATO系统计算求得能够满足各项条件的最优化节能的运行速度曲线，进而引导列车完成整个运行过程。因此，单列车节能优化问题的关键在于获取最优化运行速度曲线。

2.2 单列车节能控制策略

本文所提出的单列车节能控制策略是基于多目标粒子群算法原理和ATO系统离线计算获得的。为了计算出最优化的列车运行速度曲线，首先需要掌握具体的运行线路以及有关限速条件。具体的运行线路覆盖列车在出进站之间的所处范围，限速条件是指列车区间内的限速和速度序列。出于综合考虑各种情况的目的，需要将列车的运行线路和限速条件进行离散化处理（如图2）。目前，关于离散化的运用十分广泛，针对高速列车运行路线较长且坡道变化频繁的特征，综合考虑算法的优化精度与速度，将列车运行线路按坡度和限速条件进行离散化，进而划分为坡度与限速保持一致的若干个子区段，把列车制动点前坡度值相同的线路归为同一子区段，剩余线路为一个子区段，列车在同一个运行线路环境中各个子区段所受的坡道阻力与限速条件相同。经过对单列车运行线路的离散化处理，然后采用最优化方法在各个子区段内搜索列车能耗的最小速度值，获取目标速度系列，最终找到能耗最小的运行速度曲线。

3 多列车追踪运行节能优化与控制策略

3.1 多列车追踪节能优化问题

目前，我国主要铁路干线的列车运行密度在不断增加，所以，大多数情况下属于相互影响的多列车追踪运行。解决多列车追踪运行节能优化问题，就需要考虑同一运行线路上的多列车相互干扰因素，以后行列车追踪运行为视角，来进行最优运动速度曲线计算。从实际情况来看，当前行列车按计划正常运行时，后行列车也可以按计划即ATO系统的速度曲线自动运行，但当前行列车没有按计划正常运行，如出现临时停车、限速或其它因素干扰，后行列车就无法按原先ATO系统设定的速度曲线运行，为了避免不必要的制动或者缩小制动距离达到降低能耗的目的，就需要根据实时追踪情况进行运行速度的调整。

3.2 多列车追踪节能优化策略

针对多列车追踪节能优化问题，本文采用多目标粒子群优化算法，以同一运行线路上的前后行列车的运行状态为基本条件，通过实时追踪前行列车的运行状态，来对后行列车最优化节能运行速度曲线进行求解。多列车追踪节能优化相对于单列车节能优化来说更加复杂，需要解决动态多目标优化问题。在运用多目标粒子群算法时，还是先对运行线路和限速进行离散化处理，形成若干个子区段，计算出前后列车的最优运行速度曲线。然后再考虑两列车之间的距离以及两车的速度和位置信息等参数，在移动闭塞系统下计算出列车最小追踪间隔距离，根据前后列车实际间隔与最小追踪间隔距离，再结合后行列车的速度、惯性等约束条件，计算出后行列车受前行列车影响时的最优速度曲线。

4 结束语

本文着眼于高速列车的运行控制原理，根据列车的牵引特性以及运行线路与速度参数，来研究最优化的目的速度曲线，从而实现节能优化与控制的目的。在此基础上，本文提出采用离散化处理与PSO算法来求解ATO系统多目标优化的运行速度曲线，使ATO系统能够实时追踪高速列车运行情况来重新规划目标速度曲线，减少不必要的制动或停车等待，降低列车的运输能耗，提高我国高速列车运行的效率。

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