基于免疫粒子群算法的地铁列车节能优化研究

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在综合考虑地铁列车动力学特性、线路条件、区间限速以及准点运行等条件的基础上,建立基于再生制动能量利用的多约束能耗模型。通过免疫粒子群组合算法求解列车能耗模型,得到列车节能操纵工况序列及各工况转换点,最终求得列车站间运行的最低能耗。为验证该方法的有效性,以南宁地铁1号线为仿真实例,计算得出优化后的列车能耗降低6.62%。 Based on comprehensive consideration of the subway train dynamics characteristics, line conditions, interval speed limit and on-time operation conditions, a multi-constraint energy consumption model based on regenerative braking energy utilization is established. Through the combination of immune particle swarm algorithm to solve train energy consumption model, we can get the sequence of train energy-saving operating conditions and the conversion points of each working condition, and finally obtain the lowest energy consumption of inter-train operation. To verify the effectiveness of this method, taking Nanning Metro Line 1 as a simulation example, the optimized train energy consumption is reduced by 6.62%.
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