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采用遗传算法优化地铁多区间速度曲线和停站时间实现牵引节能的仿真研究

关注热度:152   来源:新能源学术论文  作者:王勇博
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【摘要】:地铁虽然具有定时、人均能耗低等优点,但其总能耗较大,因此系统地分析地铁能耗特性,研究降低能耗的节能方法,可以提高运营效益。 论文主要研究了地铁多区间速度曲线和停站时间优化实现牵引节能,主要研究内容包括以下几个方面:(1)分析地铁列车运行过程中的受力情况,建立适用于地铁列车的单质点运行计算模型;(2)在列车运行仿真的基础上,以定时节能为目的优化列车速度曲线,提出多区间速度曲线两步优化算法,第一步建立寻求列车站间运行的惰行控制点优化模型,第二步是在第一步的基础上,合理分配多个站间的区间运行时间,建立区间运行时间分配模型并设计基于遗传算法的求解算法;(3)在列车运行仿真的基础上,建立全线统一的地铁多导线直流牵引供电系统动态仿真模型,根据全线列车运行图计算多辆列车同时在线路上运行时的各种电气数据;(4)在直流供电系统动态仿真的基础上,提出基于停站时间优化的节能模型,分析列车停站时间对总能耗的影响,采用遗传算法以系统总能耗最小为目标函数,仿真计算出总能耗最小的节能运行图。 论文采用C++语言在Visual Studio2008开发环境下编程实现上述研究目标并利用南京地铁一号线实际的列车、线路、供电系统数据进行了仿真计算,检验了仿真系统的性能。仿真结果表明论文提出的模型及方法是有效可行的,为地铁的供电系统设计及节能优化提供了指导意义和工程应用价值。
【关键词】:地铁 速度曲线 停站时间 仿真 牵引节能 遗传算法
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM922.3;TP18
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 目录7-10
  • 1 绪论10-16
  • 1.1 课题的研究背景和意义10
  • 1.2 国内外研究现状10-13
  • 1.2.1 地铁列车运行计算10-11
  • 1.2.2 多区间速度曲线牵引节能优化11
  • 1.2.3 地铁直流供电系统仿真计算11
  • 1.2.4 基于停站时间优化的牵引节能研究11-13
  • 1.3 论文的主要研究内容及技术方案13-16
  • 1.3.1 研究内容13-14
  • 1.3.2 技术路线14-16
  • 2 地铁列车运行计算16-28
  • 2.1 地铁列车工作原理16
  • 2.2 地铁列车运行过程模型16-20
  • 2.2.1 列车牵引力计算16-17
  • 2.2.2 列车制动力计算17-18
  • 2.2.3 列车阻力计算18
  • 2.2.4 列车受力模型18-19
  • 2.2.5 列车牵引计算方法19
  • 2.2.6 列车运行策略19-20
  • 2.2.7 列车工况选择20
  • 2.2.8 弯道限速20
  • 2.2.9 制动点计算20
  • 2.2.10 电计算20
  • 2.3 程序流程20-23
  • 2.3.1 程序主要流程21-22
  • 2.3.2 程序实现22-23
  • 2.4 仿真实例23-26
  • 2.5 本章小结26-28
  • 3 多区间速度曲线的两步节能优化28-40
  • 3.1 概述28
  • 3.2 列车定时节能优化模型28-34
  • 3.2.1 优化模型28-29
  • 3.2.2 模型求解29-30
  • 3.2.3 实现流程30-31
  • 3.2.4 仿真实例31-34
  • 3.3 列车计划运行时间优化模型34-36
  • 3.3.1 优化模型34-35
  • 3.3.2 模型求解35-36
  • 3.4 仿真实例36-38
  • 3.4.1 仿真参数36-37
  • 3.4.2 仿真结果37-38
  • 3.5 本章小结38-40
  • 4 地铁直流供电系统仿真40-60
  • 4.1 概述40-41
  • 4.1.1 地铁供电系统简介40
  • 4.1.2 直流供电系统计算方法40-41
  • 4.2 直流牵引变电所建模41-45
  • 4.2.1 24脉波整流机组42
  • 4.2.2 24脉波整流机组外特性曲线42-45
  • 4.3 列车建模45-46
  • 4.4 时变电网络系统模型及其算法实现46-51
  • 4.4.1 时变电网络模型46-47
  • 4.4.2 直流供电系统算法实现47-51
  • 4.5 PDS系统仿真实例51-59
  • 4.6 本章小结59-60
  • 5 基于停站时间优化的牵引节能研究60-70
  • 5.1 优化停站时间的节能原理60-61
  • 5.2 遗传算法优化停站时问61-63
  • 5.2.1 基于遗传算法的停站时间优化数学模型61
  • 5.2.2 基于遗传算法的停站时间优化方法61-62
  • 5.2.3 基于遗传算法的停站时间优化计算流程62-63
  • 5.3 理想状态实例验证63-65
  • 5.4 实际计算实例65-69
  • 5.4.1 停站时间调整正负4s之内66-67
  • 5.4.2 停站时间调整正负8s之内67
  • 5.4.3 停站时间调整正负10s之内67-69
  • 5.5 本章小结69-70
  • 6 本文小结70-72
  • 致谢72-73
  • 参考文献73-77
  • 附录77


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关键词: 地铁

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