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申请/专利权人：苏州六头牛信息科技有限公司;同济大学;上海济光职业技术学院

摘要：本发明公开了一种列车节能控制方法，包括：步骤S1，搭建列车驾驶辅助系统控制端，建立单车定时运行节能模型，包括公式（1）、（2）和（3）；步骤S2，采用基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法，对列车定时运行节能模型算法进行计算解析，实现最优速度曲线的求解；步骤S3，通过信息交互方式生成驾驶辅助信息，对驾驶员进行行车指导，当列车实际行驶轨迹与最优速度曲线产生偏差时，系统可生成相应的提示信息。本发明创新建立基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法，对列车定时运行节能模型算法进行计算解析，通过对运行能耗和巡航速度的编码来实现最优速度曲线的求解，使得列车整体的速度曲线显得更加平稳。

主权项：1.一种列车节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：搭建列车驾驶辅助系统控制端，建立单车定时运行节能模型，包括以下公式（1）、（2）和（3）；列车在运行过程中的节能运行控制目标函数为： 1；其中，E表示列车运行的牵引能耗，表示牵引力使用系数，s表示列车的运行距离，x为列车位置，F表示列车的最大牵引力，表示列车速度；根据列车运行的动力学特征分析，列车运行的经典动力学方程为： 2；其中，F表示列车的最大牵引力，B表示列车的最大制动力，W表示列车运行的总阻力，M为列车质量，表示某个时刻，x为列车位置，表示列车的最大制动力使用系数；列车在站间运行满足约束条件： 3；其中，为x位置的线路限速，为列车运行允许的最大加速度，为列车站间运行时间；步骤S2：采用基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法，对列车定时运行节能模型算法进行计算解析，实现最优速度曲线的求解，具体包括以下步骤：（1）基本数据输入，包括线路数据、列车特征数据、时刻表数据及遗传算法参数；（2）线路区间划分，根据基础线路数据将线路划分为n个区间，保证每个区间内线路坡度和限速是不变的；（3）种群初始化，初始化种群P，种群大小为N；初始种群中每个个体对按区间运行能耗和区间最优巡航速度进行离散，得到对应的列车运行状态矩阵，其中种群中每个个体对应一个列车在各区间运行的能耗和巡航速度，即；其中，表示能耗，表示巡航速度；（4）对于给定的，利用,反推区间i的最优速度曲线，其方法如下：Step1:设列车在区间运行的初速度为，区间出口限速为，区间长度为s，将区间分成N等分，这样在划分后的每个内加速度可以认为保持不变，计算列车在加速阶段的速度序列： 4；其中，E表示列车运行的牵引能耗，F表示列车的最大牵引力，W表示列车运行的总阻力，表示列车i时间点的速度，a表示加速度；Step2:令i=i+1并重复Step1，当E=0时且将停止点记为i=k，进入Step4，反之当且E0时，则列车转入巡航工况，计算列车在巡航工况的速度序列： 5；Step3:令i=i+1并重复Step2直至E=0，将停止点记为i=k，进入Step4；Step4:令i=k+1，并计算列车惰行的速度序列： 6；Step5:重复Step4直到列车速度序列与预先计算的速度防护曲线相交将停止点记为i=j；Step6:从i=j之后的速度序列，利用预先计算的速度防护曲线的点作为生成的速度序列；Step7:返回计算的最优速度序列，并计算区间运行时间： 7；（5）构造遗传算法目标函数,并计算个体适应度； 8；式中，为列车运行能耗总值，，，分别为列车运行时间误差、运行超速、停车定点三个约束的惩罚系数；表示无约束项的目标函数，表示列车运行时间误差，表示列车的运行实际用时间，表示规定的列车站间运行时间，表示运行超速，表示实际运行速度，表示规定的运行最大速度，表示停车定点误差，表示实际停车地点，表示规定的停车地点；（6）执行遗传算法流程：选择、交叉、变异直到到达最大迭代次数，将最优个体标记为；（7）利用生成最优的节能速度曲线，输出最优结果；步骤S3：通过信息交互方式生成驾驶辅助信息，对驾驶员进行行车指导，当列车实际行驶轨迹与最优速度曲线产生偏差时，系统可生成相应的提示信息。

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