[发明专利]基于灰狼优化算法的重载列车能耗优化方法

说明书

本发明涉及一种基于灰狼优化算法的重载列车能耗优化方法，根据列车牵引力曲线、列车制动力曲线、列车运行阻力曲线确定列车理想运行曲线；根据列车理想运行曲线构建列车总能耗模型并设置约束条件，然后运用改进的灰狼优化算法确定列车总能耗模型的最优解，从而确定各工况的最优速度，得到最优的速度曲线。本发明对重载列车的上下坡进行了系统的分析，根据上下坡进行相对的能量计算，能量的计算方法更加的准确。同时，本发明对传统灰狼算法改进，采用新型非线性收敛因子的灰狼算法对重载列车进行能耗优化分析，引入了反向学习策略、变异算子等，减少了算法发生早熟收敛的概率，提高了能耗优化分析精度。

技术领域

本发明属于重载列车节能优化控制技术领域，尤其涉及一种基于灰狼优化算法的重载列车能耗优化方法。

背景技术

重载铁路运输过程中会占用巨大的动能和势能，所以，减少重载列车运行过程中的能耗是十分有必要的。目前，关于列车的节能问题主要考虑从节能线路设计、车辆轻量化、采用移动闭塞列车控制系统等方面采取措施。理论上，对节能坡研究的一些理论也可以运用到重载铁路线路中，在起伏坡道线路上运行的列车节能操纵问题比在平道上运行的情况要复杂得多，本次发明考虑对其上下坡能耗进行分析，将重载列车能耗优化问题转换为求解数值的无约束优化问题。

灰狼算法是2014年提出的一种新型群体智能优化算法，它源于模拟自然界中灰狼种群的等级层次机制和捕食行为，通过狼群跟踪、包围、追捕、攻击猎物等过程实现优化搜索目的。虽然GWO算法得到了很好的应用，但是也有其存在的问题，比如精度低，难以协调其勘探和开采能力的缺点。因此，本发明考虑结合灰狼算法，设计一种基于改进的灰狼优化算法的重载列车能耗优化方法。

发明内容

本发明为了解决重载列车运行中的能量消耗最优化问题，提供了一种基于灰狼优化算法的重载列车能耗优化方法，通过改进灰狼优化算法，对重载列车进行能耗优化分析。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于灰狼优化算法的重载列车能耗优化方法，包括：

根据列车牵引力曲线与列车制动力曲线以及列车运行阻力曲线确定列车理想运行曲线；

根据列车理想运行曲线构建列车总能耗模型并设置约束条件，所述列车总能耗模型包括牵引能耗E_T、动力制动能耗E_D、空气制动能耗E_A、基本阻力能耗E_P、重力势能ΔE_G、列车动能ΔE_K，min E_总＝min[E_T-(E_D+E_A+E_P+ΔE_K+ΔE_G)]；

采用改进的灰狼优化算法确定列车总能耗模型min E_总＝min[E_T-(E_D+E_A+E_P+ΔE_K+ΔE_G)]的最优解。

优选的，列车牵引力曲线表示为：

其中，s为列车的回转质量系数，a为一级牵引加速度，g为重力加速度，v为列车速度，v₁为初始速度，v_max为允许的最大速度，P为列车启动所需功率，系数k的取值根据考虑的阻力确定；

列车制动力曲线表示为：

其中，B₁表示空气制动力、β为列车减速度、M为列车质量；B₀表示再生制动力，v₀为采用空气制动时的临界速度，P_R为再生功率，r为[0,1]的随机数；

列车运行阻力曲线表示为：