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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明提供一种基于状态预测和群体智能的再生能任务预分配方法及系统，属于城市轨道交通列车运行技术领域，根据城市轨道交通系统列车再生能产生和利用机理，构建不降低运行效率且保障列车运行安全的再生能最大化利用模型；根据列车运行场景和运行图，基于再生能最大化利用模型，确定每一时刻所有匹配列车对，跟踪所有列车运行状态；在固定供电分区和利用模式的基础上，根据匹配列车状态对全线列车进行分群；根据分群结果进行基于实际运营的列车再生能最大化利用任务预分配。本发明实现了对城市轨道交通系统中列车能量交互层面的准确匹配，列车能量匹配精细化，并在匹配过程中，针对列车运行不同场景输出不同的匹配方案，提高了分群匹配效率。

主权项：1.一种基于状态预测和群体智能的再生能任务预分配方法，其特征在于，包括：根据城市轨道交通系统列车再生能产生和利用机理，构建不降低运行效率且保障列车运行安全的再生能最大化利用模型；根据列车运行场景和运行图，基于再生能最大化利用模型，确定每一时刻所有匹配列车对，跟踪所有列车运行状态；在固定供电分区和利用模式的基础上，根据匹配列车状态对全线列车进行分群；根据分群结果进行基于实际运营的列车再生能最大化利用任务预分配；其中，构建不降低运行效率且保障列车运行安全的再生能最大化利用模型，包括：在以供电分区为区分的前提下，构建城市轨道交通系统中列车运行的所有场景，包括同一方向、上下行、同一站间、相邻站间四种模式；明确城市轨道交通系统中列车再生能的产生和利用机理，包括牵引和制动时能量流动方向；保证不降低列车运行效率的约束不变，包括首末班发车时间、上线列车数、列车全周转时间；构建基于重叠时间的牵引和制动列车的再生能最大化利用模型，包括制动开始时间与牵引结束时间的重叠、制动结束时间与牵引开始时间的重叠；其中，确定每一时刻所有匹配列车对，跟踪所有列车运行状态，包括：基于列车的运行场景、实际运行图以及再生能最大化利用利用模型，判断得到牵引列车和制动列车的匹配情况；遍历得到运行图中每一个时刻的牵引列车和制动列车的匹配情况；跟踪每一个时刻牵引和制动列车的状态，以及列车在下一个时刻的状态变化趋势；其中，根据匹配列车状态对全线列车进行分群，包括：在同一供电分区内，利用供电、线路信息及根据匹配列车的状态，对固定供电分区内的列车进行分群；在固定供电分区分群的基础上，计算制动列车产生的再生能，计算牵引列车牵引需要的能量，如果同一供电分区内牵引列车牵引过程需要利用制动列车产生的再生能，则基于利用模式对列车进行配对分群；在利用模式分群的基础上，基于列车状态遍历得到运行图中每一个时刻的牵引列车和制动列车发生匹配的列车群，输出每一时刻列车分群结果。

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百度查询： 北京交通大学 基于状态预测和群体智能的再生能任务预分配方法及系统