[发明专利]一种考虑列车晚点因素的ATO速度命令节能优化方法

说明书

本发明公开了一种考虑列车晚点因素的ATO速度命令节能优化方法。该方法包括以下步骤：建立列车晚点预测模型，得出考虑到到达晚点和出发晚点的列车运行图；建立列车运行仿真模型；在满足ATO速度命令鲁棒性要求的基础上，建立基于多目标遗传算法NSGA‑II的，以列车运行能耗为优化目标的ATO速度命令多目标优化模型，对ATO速度命令进行优化，最终得到与列车实际运营具有高相似度的节能ATO速度命令集。本发明得出的ATO命令集，静态考虑了可能出现的晚点情况，可使地铁行车始终处于安全可控的状态范围之内，具有能耗低、列车晚点时间预测正确率高、成本低的优点。

技术领域

本发明涉及城市轨道交通技术领域，特别是一种考虑列车晚点因素的ATO(自动列车运行装置，Automatic Train Operation)速度命令节能优化方法。

背景技术

城市轨道交通具有环保高效的优点，但由于运量庞大，其能源消耗总量非常高，运营成本也随之增加。其中，列车的牵引能耗占了很大的比重，约为总能源消耗的50％，因此如何降低列车的牵引耗能，进而有效降低城市轨道交通的运营成本，成为了研究的热点。目前的研究中，合理的设计列车的ATO速度命令实现列车的牵引节能成为了一个重点研究方向：依据列车的牵引特性，线路的坡道、弯道等参数，优化列车区间运行过程，离线设计列车节能ATO速度命令，只要列车运行时正确的跟踪ATO速度命令，就可以尽可能减少能量消耗，达到节能的目的。

然而，对于列车节能ATO速度命令的研究多只关注列车牵引能耗，而忽略了一些其他的影响因素，其中就包括列车晚点。在实际的运营组织中，由于各种突发情况和随机干扰的存在，运营中的列车会在一定程度上偏离既有运输计划，直观表现为正点率的降低，晚点率的增加。

发明内容

本发明的目的在于提供一种节约能耗、降低成本的考虑列车晚点因素的ATO速度命令节能优化方法，使地铁行车始终处于安全可控的状态范围之内，并提高列车晚点时间预测正确率。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种考虑列车晚点因素的ATO速度命令节能优化方法，包括以下步骤：

步骤1，建立列车晚点预测模型，得出考虑到到达晚点和出发晚点的列车运行图；

步骤2，建立列车运行仿真模型；

步骤3，以列车运行能耗为优化目标，对ATO速度命令进行优化，最终得到节能ATO速度命令集。

进一步地，步骤1所述的列车晚点预测模型基于随机森林算法建立，包括以下步骤：

(1.1)Bagging过程：在行车历史数据训练集D中，采用有放回的方式随机抽取n个数据样本，将其作为训练样本用于一个决策树的训练；

(1.2)分裂属性选择过程：在提取出的m维特征向量中随机选取m₁维特征向量，将所选取的m₁维特征向量作为子集指定给相应决策树的每个节点，并确定决策树的分割属性；

(1.3)决策树生长过程：令每棵决策树重复相应的分裂过程，并确保决策树完全生长，不对决策树进行剪枝；

(1.4)生成随机森林过程：重复步骤(1.1)～步骤(1.3)，直到长出80～100棵决策树，生成随机森林；

(1.5)随机森林投票过程：根据生成的多个决策树分类器，对输入的行车数据进行判定，最终分类结果按每个决策树分类器的投票多少而定。

进一步地，步骤2所述列车运行仿真模型包括数据输入模块、列车自动运行计算模块、列车牵引制动计算模块、列车动态计算模块和能耗仿真计算模块，其中：