基于蟻群算法的ATO節(jié)能算法設(shè)計

喬良

摘要 科學技術(shù)的進步使得城市軌道交通成為城市快速發(fā)展的象征。近年來，軌道交通專家在這方面的研究層出不窮，新的控制策略也不斷涌現(xiàn)。本文重點論述了對列車運行節(jié)能和控制方面的優(yōu)化研究。在對線路和列車參數(shù)進行描述的基礎(chǔ)上，根據(jù)所建立的評價指標模型，研究了基于蟻群算法的速度曲線優(yōu)化算法，優(yōu)化了控制策略和速度曲線。

[關(guān)鍵詞]軌道交通 節(jié)能 列車控制 蟻群算法

1 緒論

城市軌道交通最主要的兩個特點就是高效和高容量，能夠為乘客提供迅速、便捷、低碳的交通服務(wù)。城市軌道交通使用固定軌道來指導列車運營，與道路交通相比，在運行過程中，城市軌道交通基本沒有擁堵問題，自動化程度高，還可以有效地完成列車的管理和運營。

在城市軌道交通的發(fā)展方面，國家政策指導方針從長遠的戰(zhàn)略角度對其提出了更高的要求。 《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十個五年規(guī)劃綱要》指出，綠色發(fā)展理念是我們大家必須要牢固樹立和強力落實的，資源節(jié)約和環(huán)境保護的基本國策我們也要堅持到底，同時對能源資源的開發(fā)利用效率要大力增加，把有效控制能源消耗作為國家發(fā)展的一個主要目標。因此，研究列車ATO節(jié)能方法具有經(jīng)濟價值和一定程度的時代意義。

2 系統(tǒng)分析

2.1 ATO系統(tǒng)簡介

工業(yè)化程度的提高使得城市人口迅速膨脹，進而對城市軌道交通客運能力的需求也越來越高。列車自動運行（automatlc tramoperation，AT0）系統(tǒng)能夠使列車在運行過程中安全程度、行車效率等得到提高，還能使駕駛員的勞動強度得到降低，并應(yīng)用了許多當前非常重大的科技成果，技術(shù)含量很高。目前，ATO系統(tǒng)毫無疑問的成為城市軌道交通列車運行控制系統(tǒng)的重要組成部分。

ATO系統(tǒng)主要用來實現(xiàn)“地對車”控制，換句話說，就是利用地面信息實現(xiàn)對列車行駛和制動的控制，包括對列車自動返回的控制。與此同時，列車的啟動控制、牽引控制、制動控制、車門和站臺安全門的開關(guān)信號控制等可以根據(jù)控制中心下達的指令自動完成，使列車處于安全、準時、穩(wěn)定的最佳運行狀態(tài)。列車的運行過程非常復雜，建立符合實際需求的操縱策略是準確分析列車運行過程的關(guān)鍵。列車控制策略指的是為了達到優(yōu)化列車運行過程的目的，而在一定的列車牽引算法的基礎(chǔ)上建立列車牽引模型，進而實現(xiàn)節(jié)能目標。

2.2 ATO能耗分析

列車通過自動列車運行系統(tǒng)設(shè)置的控制策略跟蹤推薦速度曲線，得到實際的運行跟蹤曲線。推薦速度曲線與跟蹤曲線之間存在一一對應(yīng)關(guān)系。在一定的控制策略下，列車跟蹤曲線優(yōu)化問題可以轉(zhuǎn)化為推薦速度曲線的優(yōu)化問題。

在列車客運過程中，列車上所有的用電設(shè)備都要消耗能源。由于列車的控制主要是牽引和制動，為了簡化評價因素，因此，本文的研究對象是ATO在行駛過程中在動力方面的節(jié)能評價。

能耗的評價函數(shù)可表示為：Ke=Fv·dt

上式可轉(zhuǎn)換為：Fv·dt=mav·dt

在列車運行過程中，旅客的流量狀況會不斷發(fā)生變化，特別是在列車運行高峰期，旅客流量將達到峰值。為了比較不同車型的能耗，去掉質(zhì)量的影響，得到下面的公式：

其中，a為加速度值，v表示速度值，S表示距離。

將各個值代入評價函數(shù)中，得到的數(shù)值越小，列車的節(jié)能效果就越好。

3 基于蟻群算法的ATO節(jié)能方法研究

城市軌道交通系統(tǒng)最大的兩個特點就是交通量大、總能耗高。因此，降低能源消耗已是城市軌道交通系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展迫切需要解決的一個重要問題。列車運行的基礎(chǔ)是列車的站間速度曲線。本節(jié)中，基于在列車站間速度曲線優(yōu)化的研究，并結(jié)合城市軌道交通列車牽引特性，在列車速度曲線優(yōu)化模型中考慮列車牽引效率，重新分析城市軌道交通中列車站間的節(jié)能運行情況，研究列車運行情況的轉(zhuǎn)換序列和工況間轉(zhuǎn)換點的求解算法。

3.1 蟻群算法介紹

蟻群算法源于自然世界的啟發(fā)，是一種全局優(yōu)化的搜索方法，蟻群優(yōu)化算法解決了離散組合優(yōu)化問題。蟻群優(yōu)化算法中，螞蟻的數(shù)量、初始信息素值、信息素的蒸發(fā)量、信息素的權(quán)重和啟發(fā)信息素權(quán)重的參數(shù)設(shè)置對算法的搜索性能有很大的影響。

3.2 蟻群算法的應(yīng)用

在MMAS優(yōu)化算法中，交替使用迭代最優(yōu)和至今最優(yōu)兩個更新規(guī)則，同時，這兩個規(guī)則被使用的相對頻率影響了算法的搜索效。一方面，若只使用至今最優(yōu)更新規(guī)則更新信息素，將大大提高算法的搜索導向性，該算法會快速收斂到最優(yōu)路徑附近;另一方面，如果只使用迭代最優(yōu)更新規(guī)則更新信息素，將會在一定程度上改善相應(yīng)的算法探索能力，但算法的收斂速度降低了。

在對離散組合優(yōu)化模型進行近似計算的基礎(chǔ)上，采用最大最小螞蟻系統(tǒng)作為核心算法的設(shè)計策略。在保證列車跟蹤曲線運行的時間條件下，設(shè)計列車節(jié)能運行優(yōu)化方法，得到列車最佳推薦運行速度曲線，該曲線使得實際列車跟蹤速度曲線對應(yīng)的能量消耗最小。該算法將列車推薦速度曲線的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為速度.位置二維圖上有時間約束的列車跟蹤曲線的最小能耗優(yōu)化的路徑尋優(yōu)問題。

MMAS的路徑構(gòu)建中，下一步的選擇依據(jù)是根據(jù)隨機比例規(guī)則，與最早的螞蟻系統(tǒng)算法中的規(guī)則是類似的，公式如下：

上式中，k表示螞蟻的編號，也就是列車; 表示列車在離散區(qū)域X.向下一個離散區(qū)域Xi+l行進時，追蹤過程中的推薦速度由Vi變?yōu)閂i+l的概率;ε表示信息素和啟發(fā)信息之間的平衡權(quán)重值，O≤ε≤1;τ（xi，vi），（xi+1，vi+1）表示列車在離散區(qū)域X，向下一個離散區(qū)域xi+1，行進時，追蹤過程中的推薦速度由vi變?yōu)閂i+1的信息素值;η（Xi，yi），（Xi+l，vj+1）表示啟發(fā)信息值;U表示列車在離散區(qū)域X.向下一個離散區(qū)域xi十l行進時，追蹤過程中的推薦速度由Vi變?yōu)樗锌赡艿淖粉櫷扑]速度碼的集合。

4 結(jié)束語

在列車運行過程中，列車牽引能耗占能源消耗總量的40%-50%。所以，節(jié)省牽引能耗能夠有效降低總能耗。本文研究了基于蟻群算法的ATO節(jié)能方法，優(yōu)化了列車跟蹤推薦速度曲線，使城市軌道交通系統(tǒng)能耗達到最低。

參考文獻

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