本发明涉及城市轨道交通领域的一种列车运行调度方法,特别是一种基于粒子群算法的轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法。该方法的主要步骤包括:第一步数据采集:输入可供牵引功率平衡运行图分析计算的轨道线路数据、列车运行数据和调度运营数据;第二步数据初始化粒子群;第三步数据终极化粒子群;第四步绘制运营图:根据最优解功率平衡调度运营数据,绘制得到牵引功率平衡运营图。本发明应用于城市轨道交通列车运营调度系统,可明显降低牵引变电站峰值功率、列车牵引能耗和牵引供电系统上的线路损耗,既增加牵引供电系统的供电裕量,延长供电系统输配电线路及设备的使用寿命,又提高牵引供电线路及设备的安全性。
1.一种基于粒子群算法的城市轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法,其特征在于通过对运行调度数据中的列车停站时间优化,以牵引变电所峰值功率最小为评价函数来实现牵引功率平衡,该方法的步骤包括:第一步数据采集:输入可供牵引功率平衡运行图分析计算的轨道线路数据、列车运行数据和调度运营数据;第二步,将调度运营数据中车辆在每一站停站时间作为每个粒子的位置向量数据来初始化粒子群;第三步,利用牵引变电所峰值功率最小的评价函数来终极化粒子群,其中,所述终极化粒子群的步骤包括:(1)根据下面惯性权重范围和最大迭代次数之间的线性递减关系,计算第t次迭代的惯性权重ω^(t)值, ω ( t ) = ω ini - ω end MaxIter · ( MaxIter - t ) ]]>其中ω_ini和ω_end分别为初始和最后一次迭代的惯性权重值,最大迭代次数MaxIter;(2)对每一个粒子,按粒子群距离、速度公式进行更新获取新的位置和速度,超过其范围时按边界取值,V_i^(t+1)=ω^(t)·V_i^(t)+c₁·rand()·(P_i-X_i^(t))+c₂·Rand()·(P_g-X_i^(t))X_i^(t+1)=X_i^(t)+V_i^(t)上式中,c1和c2为学习因子,第i个粒子的位置向量X_i,第i个粒子的速度向量V_i,rand()和Rand()为两个取值在[0,1]之间的随机数,个体历史最优解P_i,群体内最优解P_g;(3)对所有的粒子进行能耗仿真;(4)用评价函数eval评价所有粒子;(5)若某个粒子的当前评价值优于其历史最优评价值,则记当前评价值为该历史最优评价值,同时记当前位置为该粒子历史最优解,更新P_i;(6)寻找当前粒子群内最优解,更新P_g;(7)如果t=MaxIter,则群体最优解P_g对应的粒子结果即是最优的功率平衡调度运营数据;第四步绘制运行图:根据最优解功率平衡调度运营数据,绘制得到牵引功率平衡运行图。
2.根据权利要求1所述的城市轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法,其特征在于数据初始化粒子群的步骤包括:(1)将调度运营数据中车辆在每一站停站时间作为每个粒子的位置向量X=[X₁,X₂,......,X_N],N为总的站间数,X₁、X₂、X_N即为车在第1、2、N站的停站时间;同时设置相关参数,包括粒子个数K,停站时间的最大值X_max和最小值X_min,粒子速度最大值V_max,学习因子c1和c2,最大迭代次数MaxIter,评价函数eval;(2)随机生成K个粒子,每个粒子的位置向量X_min≤X_i≤X_max;(3)随机生成每个粒子的速度向量V=[V₁,V₂,......,V_N],V_i≤V_max;(4)对所有的粒子进行能耗仿真;(5)用评价函数eval评价所有粒子;(6)将初始评价值作为个体历史最优解P_i,并寻找总群体内最优解P_g。技术领域
本发明涉及城市轨道交通领域的一种列车运行调度方法,特别是一种基于粒子群算法的轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法。
背景技术
在城市轨道交通运营过程中以消耗由牵引变电所提供的电能为主,一般地铁线路的能耗为几十甚至上百兆瓦级,其中有近50%来自于列车牵引能耗。大量牵引能耗不仅对牵引变电所造成较高的峰值功率冲击,而且给城市供电系统带来了沉重的负担。较高的牵引变电所峰值功率将带来以下问题:第一,高峰值功率占用较大牵引变电所容量,牵引变电所的电能容量变小,对在运营线路上不断增加行车数量造成困难;第二,牵引供电系统上的线路损耗明显增加;整个牵引供电系统的总能耗增加;第三,牵引供电系统上的线路及设备因受较高的峰值功率冲击极易老化,其安全性明显降低。现有用于解决城市轨道交通牵引能耗问题的技术方案主要有:一是增加列车制动能量回收装置。即利用车辆再生制动能量储存装置储存可再生制动的能量并在需要时再释放使用,以达到节能的目的。如中国专利CN200820056656.5公开了上海工程技术大学提出的一种轨道交通车辆制动能量回收装置,属于一种利用储能设备节能的技术方法。它虽然能有效地利用能源,但储存电能设备的造价极其昂贵,且安全性不高,尚未进入实用阶段。二是优化车辆调度运行图节能。即利用车辆行车密度大、不同车辆同时处于不同牵引、制动工况的概率较高的特点,回收车辆制动能量并实施再生利用。如中国专利申请201110311427.X公开了一种基于遗传算法的城市轨道交通节能运行图设计方法,属于一种运行调度的节能技术方法。它将再生制动能量合理回馈利用,产生了显著的节能效果。它虽然能有效利用能量,但未能同时解决牵引变电所峰值功率冲击对整个牵引供电系统安全性以及线路扩容的难题。如何克服现有技术所存在的不足,解决城市轨道交通牵引峰值功率的平衡运行问题,已成为当今城市轨道交通领域中亟待解决的一项重大难题。
发明内容
本发明的目的是为克服现有技术的不足而提供一种基于粒子群算法的轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法,它应用于城市轨道交通列车运营调度系统,可明显降低牵引变电站峰值功率、列车牵引能耗和牵引供电系统上的线路损耗,既增加牵引供电系统的供电裕量,延长供电系统输配电线路及设备的使用寿命,又提高牵引供电线路及设备的安全性。根据本发明提供的一种基于粒子群算法的城市轨道交通牵引功率平衡运行设计方法,其特征在于主要步骤包括:第一步数据采集:输入可供牵引功率平衡运行图分析计算的轨道线路数据、列车运行数据和调度运营数据;第二步数据初始化粒子群:ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>将调度运营数据中车辆在每一站停站时间作为每个粒子的位置向量ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="144"/>,N为总的站间数,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="22"/>、ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="24"/>、ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="26"/>即为车在第1、2、N站的停站时间;同时设置相关参数,包括粒子个数K,停站时间的最大值ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="36"/>和最小值ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="34"/>,粒子速度最大值ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="30"/>,学习因子c1和c2,最大迭代次数MaxIter,评价函数eval;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>随机生成K个粒子,每个粒子的位置向量ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="113"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>随机生成每个粒子的速度向量ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="126"/>,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="58"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>对所有的粒子进行能耗仿真;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>用评价函数eval评价所有粒子;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>将初始评价值作为个体历史最优解ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>,并寻找总群体内最优解ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="20"/>;第三步数据终极化粒子群:ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>根据下面惯性权重范围和最大迭代次数之间的线性递减关系,计算第t次迭代的惯性权重ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="28"/>值,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="200"/>其中ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="26"/>和ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="30"/>分别为初始和最后一次迭代的惯性权重值。ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>对每一个粒子,按粒子群距离、速度公式进行更新获取新的位置和速度,超过其范围时按边界取值,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="416"/>ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="124"/>上式中,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="49"/>和ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="53"/>为两个取值在[0,1]之间的随机数;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>对所有的粒子进行能耗仿真;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>用评价函数eval评价所有粒子;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>若某个粒子的当前评价值优于其历史最优评价值,则记当前评价值为该历史最优评价值,同时记当前位置为该粒子历史最优位置,更新ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>寻找当前粒子群内最优解,更新ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="20"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>如果t=MaxIter,则群体最优解ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="20"/>对应的粒子结果即是最优的功率平衡调度运营数据;第四步绘制运行图:根据最优解功率平衡调度运营数据,绘制牵引功率平衡运行图。本发明与现有技术相比其显著优点是:第一,本发明应用于城市轨道交通列车运营调度系统,可使该系统降低牵引变电站峰值功率10%以上、所对应的列车牵引能耗降低5%以上、牵引供电系统上的线路损耗降低5%以上;第二,本发明除具有显著的降耗节能效果外,同时还明显延长牵引供电系统输配电线路及设备的使用寿命,有效地提高牵引供电系统输配电线路及设备运营的安全性;第三,实施本发明可增加牵引供电系统的供电裕量,为在运营线路上不断增加行车数量提供更大的裕量;第四,本发明采用粒子群算法,优化过程更简单,需要调整的参数更少,得到牵引功率平衡运行设计图的速度更快,便于实时调度。本发明不仅适用于城市轨道交通系统,而且还适用于铁路交通系统等,均可取得显著的应用效果。
附图说明
图1为本发明的程序流程示意图。图2为城市轨道交通某条地铁线路应用本发明前后的变电站功率曲线比较示意图。图3为城市轨道交通某条地铁线路应用本发明前后的变电站能耗数据比较示意图。图4为城市轨道交通某条地铁线路应用本发明前后的变电站平均牵引功率及能耗数据比较示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。结合图1,本发明提出的一种基于粒子群算法的轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法,其程序流程包括数据输入参数设置和粒子群算法优化模块,待调度运营数据、列车运行数据和轨道线路数据结构模块的数据输入完毕后,设置相关计算参数并将其输入粒子群算法优化模块,通过计算机仿真优化而得到牵引功率平衡运行图。现以解决城市轨道交通某条地铁线路的牵引功率平衡问题为例,实施本发明的具体步骤如下:第一步数据采集:输入可供牵引功率平衡运行图分析计算的该条地铁线路的轨道线路数据、列车运行数据和调度运营数据;轨道线路数据包括轨道线路、车站位置、牵引变电站位置容量、供电分区、轨道分区等数据信息;列车运行数据包括列车在任一个站间运行时产生的时间-功率数据;调度运营数据包括不同时间段列车的发车间隔、发车对数等。第二步数据初始化粒子群:ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>指定粒子群算法的各相关参数,详见表1。表1xa0城市轨道交通某条地铁线路应用本发明时的相关参数设置ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="447"/>xa0ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>随机生成50个粒子,每个粒子的位置向量ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="86"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>随机生成每个粒子的速度向量ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="126"/>,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="48"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>对所有的粒子进行能耗仿真;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>用评价函数eval评价所有粒子;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>将初始评价值作为个体历史最优解ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>,并寻找总群体内最优解ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="20"/>;第三步数据终极化粒子群:ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>根据下面惯性权重范围和最大迭代次数之间的线性递减关系,计算第t次迭代的惯性权重ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="28"/>值,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="200"/>其中ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="26"/>和ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="30"/>分别为0.9和0.4。ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>对每一个粒子,按粒子群距离、速度公式进行更新获取新的位置和速度,超过其范围时按边界取值,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="416"/>ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="124"/>上式中,ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="49"/>和ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="53"/>为两个取值在[0,1]之间的随机数;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>对所有的粒子进行能耗仿真;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>用评价函数eval评价所有粒子;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>若某个粒子的当前评价值优于其历史最优评价值,则记当前评价值为该历史最优评价值,同时记当前位置为该粒子历史最优位置,更新ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>寻找当前粒子群内最优解,更新ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="20"/>;ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>如果t=MaxIter,则群体最优解ntent="drawing" img-format="jpg" inline="no" orientation="portrait" wi="20"/>对应的粒子结果即是最优的功率平衡调度运营数据;第四步绘制运营图:根据最优解功率平衡调度运营数据,绘制得到牵引功率平衡运营图。xa0本发明提出的一种基于粒子群算法的轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法在城市轨道交通某条地铁线路上应用的效果详见表2、图2、图3和图4。城市某条地铁线路应用本发明前后的能耗结果详见表2,表中给出了在早晨7:08至7:38时段应用本发明前后各个变电站的峰值功率、总能耗两项指标结果。可以看出应用功率平衡运行图以后,各个变电站的峰值功率有明显的下降,各个变电站消耗的总能耗有明显的下降。表2xa0城市轨道交通地铁某条线路应用本发明前后的能耗结果xa0现有运行图峰值功率(kW)优化运行图后峰值功率(kW)现有运行图能耗(kWh)优化运行图后能耗(kWh)变电站139623421788733变电站242113564855796变电站3458137551010876变电站46090407012561008变电站54732399611191058变电站6407536021038903变电站738473314912824图2为某条地铁线路应用本发明前后变电站的功率曲线比较示意图。该图给出了在早晨7:08至7:38时段应用本发明前后某变电站的峰值功率曲线比较,可以看出采用优化运行图后该变电站的峰值功率为4070kW,而没采用之前为6090kW,采用优化运行图后改变电站的峰值功率有了明显下降。图3为某条地铁线路应用本发明前后变电站的能耗数据比较示意图。该图给出了在早晨7:08至7:38时段应用本发明前后某变电站的能耗数据比较,可以看出采用优化运行图后该变电站的能耗为1008kWh,而没采用之前为1256kWh,采用优化运行图后改变电站的能耗有了明显下降。图4为某条地铁线路应用本发明前后变电站的平均牵引功率及能耗数据比较示意图,该图以现有方案的性能指标为基数,采用本发明后的各项指标结果减少比例。应用本发明后的各变电站平均峰值功率相对于现有方案减少了14.2xa0%,总能耗减少了9.8xa0%。综上所述,应用本发明提出的一种基于粒子群算法的轨道交通牵引功率平衡运行图设计方法对现有的轨道交通运行图优化后,所有变电站的峰值功率和总能耗均有明显下降,说明该优化方案可以有效地减少轨道交通系统的牵引变电站峰值功率和总能耗,同时有效地提高了牵引供电系统输配电线路及设备运营的安全性。本发明经反复试验验证,取得了满意的应用效果。