Tối ưu tốc độ chạy tàu đường sắt đô thị để tối thiểu hóa điện năng tiêu thụ và êm dịu của hành khách
Email:
tvkhoi.ktd@utc.edu.vn
Từ khóa:
Tàu điện đô thị, Tối ưu đường cong tốc độ chạy tàu, Tối thiểu hóa điện năng đoàn tàu tiêu thụ, Quy hoạch động, Thuật toán tối ưu.
Tóm tắt
Sử dụng năng lượng hiệu quả đang là một vấn đề rất quan trọng. Do các nguồn năng lượng bị hạn chế nên việc nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng đã được đưa vào bất kỳ chính sách nào của chính phủ. Hệ thống đường sắt tiêu tốn một năng lượng rất lớn, do đó việc tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng đã và đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của các nhà khai thác đường sắt và các nhà nghiên cứu. Bài báo trình bày phương pháp xác định tốc độ chạy tàu tối ưu tại từng điểm trong khu gian giữa hai nhà ga. Mục tiêu là tối thiểu hóa tổng năng lượng đoàn tàu tiêu thụ trong hành trình của khu gian được quy định bởi khoảng cách khu gian và thời gian chuyển động. Các yếu tố thực tiễn trên tuyến đường như độ dốc trắc dọc, đoạn đường cong, đường hầm, các đoạn giới hạn tốc độ đều được xem xét tính toán trong thuật toán. Trong bài báo này mô hình năng lượng theo quãng đường được đề xuất sử dụng với biến trạng thái là thời gian theo quãng đường và tốc độ theo quãng đường. Biến điều khiển được đề xuất sử dụng là gia tốc để điều khiển một cách chủ động giá trị lực kéo đoàn tàu và độ êm dịu chuyển động. Dựa trên mô hình điều khiển tối ưu năng lượng đã xây dựng, thuật toán quy hoạch được áp dụng để tìm ra tốc độ tối ưu tương ứng trên từng vị trí tuyến đường đáp ứng điều kiện làm việc an toàn và tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ. Khu gian giữa ga Cát Linh và ga La Thành trong tuyến đường sắt đô thị số 2 Cát Linh – Hà Đông được lựa chọn để kiểm nghiệm kết quả mô phỏng của thuật toán. Với phương pháp đề xuất sẽ tối ưu hóa được điện năng tiêu thụ của đoàn tàu, góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng trong hệ thống đường sắt đô thị.Tài liệu tham khảo
[1]. Y. G. Kim, C. S. Jeon, S. W. Kim, T. W. Park, Operating speed pattern optimization of railway vehicles with differential evolution algorithm, International Journal of Automotive Technology, 14 (2013) 903-911. https://doi.org/10.1007/s12239-013-0099-7
[2]. S. Lu, S. Hillmansen, T. K. Ho, C. Roberts, Single train trajectory optimization. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 14 (2013) 743-750. https://doi.org/10.1109/TITS.2012.2234118
[3]. N. Ghaviha, M. Bohlin, F. Wallin, E. Dahlquist, Optimal Control of an EMU Using Dynamic Programming, Energy Procedia, 75 (2015) 1913-1919. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.07.184
[4]. T. Montrone, P. Pellegrini, P. Nobili, G. Longo, Energy consumption minimization in railway planning, in IEEE International Conference on Environment and Electrical Engienering, 2016, IEEE. https://doi.org/10.1109/EEEIC.2016.7555534
[5]. W. Pu, D. Sheng, X. Gao, G. Hui, Optimization of train energy saving based on golden ratio genetic algorithm, in The 33rd Youth Academic Annual Conference of Chineese Association of Automation, 2018, IEEE. https://doi.org/10.1109/YAC.2018.8406493
[6]. C. Hui Jen, C. Chao-Shun, L. Chia-Hung, H. Ching-Ho, Design of Optimal Coasting Speed for MRT Systems Using ANN Models, in 2008 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting, 2008, IEEE. https://doi.org/10.1109/08IAS.2008.144
[7]. A. P. Cucala, A. Fernandez, C. Sicre, M. Dominguez, Fuzzy optimal schedule of high speed train operation to minimize energy consumption with uncertain delays and driver's behavioral response, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 25 (2012) 1548-1557. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2012.02.006
[8]. Zh. Li, Ch. Lei, C. Roberts, Zh. Ning, Dynamic trajectory optimization design for railway driver advisory system, IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 10 (2018) 121-132. https://doi.org/10.1109/MITS.2017.2776134
[9]. K. Huang, W. Jianjun, Y. Xin, G. Ziyou, L. Feng, Zh. Yuting, Discrete Train Speed Profile Optimization for Urban Rail Transit: A Data-Driven Model and Integrated Algorithms Based on Machine Learning, Journal of Advanced Transportation, (2019) 1-17. https://doi.org/10.1155/2019/7258986
[10]. TB/T 1407.1-2018 Train Traction Calculation Part 1: Locomotive Traction Train, China Railway Press, 2018. https://www.chinesestandard.net/PDF/English.aspx/TBT1407.1-2018
[2]. S. Lu, S. Hillmansen, T. K. Ho, C. Roberts, Single train trajectory optimization. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 14 (2013) 743-750. https://doi.org/10.1109/TITS.2012.2234118
[3]. N. Ghaviha, M. Bohlin, F. Wallin, E. Dahlquist, Optimal Control of an EMU Using Dynamic Programming, Energy Procedia, 75 (2015) 1913-1919. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.07.184
[4]. T. Montrone, P. Pellegrini, P. Nobili, G. Longo, Energy consumption minimization in railway planning, in IEEE International Conference on Environment and Electrical Engienering, 2016, IEEE. https://doi.org/10.1109/EEEIC.2016.7555534
[5]. W. Pu, D. Sheng, X. Gao, G. Hui, Optimization of train energy saving based on golden ratio genetic algorithm, in The 33rd Youth Academic Annual Conference of Chineese Association of Automation, 2018, IEEE. https://doi.org/10.1109/YAC.2018.8406493
[6]. C. Hui Jen, C. Chao-Shun, L. Chia-Hung, H. Ching-Ho, Design of Optimal Coasting Speed for MRT Systems Using ANN Models, in 2008 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting, 2008, IEEE. https://doi.org/10.1109/08IAS.2008.144
[7]. A. P. Cucala, A. Fernandez, C. Sicre, M. Dominguez, Fuzzy optimal schedule of high speed train operation to minimize energy consumption with uncertain delays and driver's behavioral response, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 25 (2012) 1548-1557. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2012.02.006
[8]. Zh. Li, Ch. Lei, C. Roberts, Zh. Ning, Dynamic trajectory optimization design for railway driver advisory system, IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 10 (2018) 121-132. https://doi.org/10.1109/MITS.2017.2776134
[9]. K. Huang, W. Jianjun, Y. Xin, G. Ziyou, L. Feng, Zh. Yuting, Discrete Train Speed Profile Optimization for Urban Rail Transit: A Data-Driven Model and Integrated Algorithms Based on Machine Learning, Journal of Advanced Transportation, (2019) 1-17. https://doi.org/10.1155/2019/7258986
[10]. TB/T 1407.1-2018 Train Traction Calculation Part 1: Locomotive Traction Train, China Railway Press, 2018. https://www.chinesestandard.net/PDF/English.aspx/TBT1407.1-2018
Tải xuống
Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
17/11/2020
Nhận bài sửa
20/03/2021
Chấp nhận đăng
22/03/2021
Xuất bản
15/04/2021
Chuyên mục
Công trình khoa học
Kiểu trích dẫn
Trần Văn, K., An Thị Hoài Thu, A., & Đặng Việt, P. (9600). Tối ưu tốc độ chạy tàu đường sắt đô thị để tối thiểu hóa điện năng tiêu thụ và êm dịu của hành khách . Tạp Chí Khoa Học Giao Thông Vận Tải, 72(3), 317-329. https://doi.org/10.47869/tcsj.72.3.7
Số lần xem tóm tắt
119
Số lần xem bài báo
229
