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题名考虑牵引链温度场的货运列车动态建模及优化算法研究
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作者
陶新坤
冯晓云
郭佑星
王青元
孙鹏飞
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机构
西南交通大学电气工程学院
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出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第7期1562-1584,共23页
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基金
国家自然科学基金(U2368216,U21A20169)资助。
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文摘
货运列车在运行中表现出时变行为,而静态机理模型难以捕捉这些变化,导致优化结果与列车运行状态不相符.此外,不当的驾驶策略可能导致电力设备温度过高.为此,提出一种用于评估列车能耗与温度的动态建模方法,并设计一种大规模自适应多策略多目标竞争群优化器(LA-MOCSO).具体而言,首先,建立“列车-线路-电网”的机理模型,用于计算多列车运行过程中的功率和网压;提出一种融合机理模型、数据驱动模型和补偿模型的混合建模方法,用于捕捉列车和环境的时变特征.其次,建立电力设备的温升模型,并设计基于拉普拉斯变换的快速求解方法.然后,构建一个优化牵引供电系统能效与电力设备温度的多目标优化模型;提出一种LA-MOCSO算法,用于解决多列车长距离运行的大规模多目标优化问题.最后,实验验证了动态建模方法的有效性;通过与四种经典算法的比较,验证了所提算法的性能;结果表明多列车综合优化方法可以降低变电所18.2%的能耗,确保电力设备处于适宜的温度环境.
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关键词
动态建模
列车节能
大规模综合优化
数据驱动
列车-线路-电网-温度场
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Keywords
Dynamic modeling
train energy-saving
large-scale comprehensive optimization
data-driven
train-track-power grid-temperature field
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分类号
U266
[机械工程—车辆工程]
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