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一种整车能量功率受限下的列车节能运行优化方法: 本发明提供了一种整车能量功率受限下的列车节能运行优化方法，涉及列车运行节能优化技术领域，该方法包括获取整车能量功率受限下的列车信息和线路信息；构建列车储能电池模型，并得到储能电池供电的列车牵引特性；根据列车牵引特性，划分...; 王青元蒋昊辰孙鹏飞林欣雨

一种列车节能控制系统: 本发明涉及列车节能控制技术领域，具体是指一种列车节能控制系统。包括节能控制系统，所述节能控制系统包括照明系统和空调系统，所述照明系统包括车厢照明模组和车体照明模组，所述空调系统包括空调节能模组，所述照明系统与节能控制模块...; 王晓侃王琼陈捡李博饶晓慧陈天聪汪东霞

一种基于改进遗传算法的地铁列车节能优化方法: 本发明涉及列车节能优化方法技术领域，具体公开了一种基于改进遗传算法的地铁列车节能优化方法，步骤一，对列车进行受力分析，根据牵引计算公式建立列车动力模型，其中包括计算列车的牵引力、制动力以及阻力；步骤二，在运行区间内，基于...; 王晓侃王琼李博冯继营杜全斌陈天聪蔡滢

一种基于强化学习的城轨列车节能运行策略在线优化方法: 本发明公开了一种基于强化学习的城轨列车节能运行策略在线优化方法，涉及城轨列车控制技术领域，包括获取城轨列车的历史运行数据和城轨列车的运行路线信息；根据城轨列车的历史运行数据和运行路线的相关位置信息进行分析处理，确定坡道加...; 王晓侃姜克钊陈捡饶晓慧陈天聪汪东霞张波蒋柯军卫小兵张华军

基于DDDQN的城轨列车节能运行控制方法研究: 2024年; 近年来,城市轨道交通系统运营规模不断扩大,使得城市轨道交通系统的电能耗急剧增长。列车牵引能耗是城轨系统电能耗中占比最大的一部分,因此,降低列车的牵引能耗对于实现城市轨道交通系统的绿色发展至关重要。为了使列车在保证站间运行安全和准时的同时更为节能地运行,提出一种带有调整机制的深度强化学习列车节能运行控制方法。首先,建立列车站间运行控制模型,然后将车载控制器视为智能体,根据列车在站间运行的约束构建列车运行控制强化学习框架,并对强化学习的基本要素进行定义,通过利用决斗双深度Q网络(Dueling Double Deep Q-Network,DDDQN)算法不断地训练得到最优的站间运行控制策略。在此基础上加入一种调整机制以一定概率对智能体的输出进行干预,在保证算法探索能力的同时,提高算法的学习效率和模型的收敛速度。最后,以北京地铁亦庄线的实际线路数据进行算例分析,仿真结果显示该算法相比于差分进化算法和原始DQN算法能够节省6.7%和5.5%的牵引能耗,在保证列车站间运行安全准时的前提下具有更好的节能效益和收敛速度。另外,通过分别在增加临时限速区段和临时调整计划运行时间的情况下进行仿真实验,验证了该算法能够应对运行场景的变化,动态地对控制策略进行调整以保证列车能够准时到站。; 李茜李蔚曹悦何怡菲; 关键词：城市轨道交通牵引能耗

基于知识和强化学习的列车节能运行控制算法研究: 城市轨道交通因其安全、绿色、便捷的优势,成为人们日常出行方式中不可或缺的一部分,但随着线路运营网络的不断扩增,能源消耗的问题不断凸显。列车如何选择最节能的驾驶策略,本文以这个问题为切入点,进行研究。列车站间运行有很多控制...; 把丽君; 关键词：专家知识

一种列车节能控制方法: 本发明公开了一种列车节能控制方法，包括：步骤S1，搭建列车驾驶辅助系统控制端，建立单车定时运行节能模型，包括公式（1）、（2）和（3）；步骤S2，采用基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法，对列车定时运行节能模型算法进行计...; 熊启鹏曾小清

一种基于批量约束深度Q学习的列车节能驾驶曲线计算方法: 本发明公开一种基于批量约束深度Q学习的列车节能驾驶曲线计算方法，涉及轨道交通技术领域。本发明基于列车控制模型和优化目标构建深度强化学习模型，先采用这一强化学习模型从历史经验数据或离线数据集中提取状态‑动作序列。接着，引入...; 宿帅余祖俊唐涛刘宏杰张淼李昂易海旺惠子南范楷柴铭吕继东

一种基于动态规划的列车节能速度轨迹优化方法: 本发明涉及一种基于动态规划的列车节能速度轨迹优化方法，包括以下步骤，将列车位置、速度、剩余运行时间离散化为列车运行状态变量，考虑路段限速与坡度等约束，并考虑复杂的电机固有特性曲线、制动能量回收以及动态效率图谱，计算状态点...; 卢少锋陈福旺彭洋

轨道交通列车节能驾驶控制策略研究被引量：1: 2024年; 本文主要探讨了地铁列车节能驾驶的策略,包括合理控制牵引力和制动力、优化列车运行速度、利用再生制动能量等方面。通过对这些策略的研究和应用,可以有效降低地铁列车的能耗,提高运行效率,为城市交通的可持续发展做出贡献。; 刘彩红郭建波苏同升周继续; 关键词：轨道交通列车

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