试析仿真基于微粒群算法节能优化

论文导读：
摘要：轨道交通运转与供电系统的仿真计算对轨道交通的设计及运转都具有重要的指导及参考作用,而且轨道交通运量多,能耗大,迫切需要对其进行节能探讨。论文主要完成以下几个方面的工作：1.依据南京地铁一号线的线路及机车数据,建立了列车运转的多质点仿真模型,将模型计算结果与实测数据比较,调整模型计算参数,获得更接近实际的仿真模型。2.探讨了转变列车牵引制约对策的节能案例,引入实数编码的微粒群算法,优化以工况序列表及工况转换点描述的列车运转制约模态,实现显著的站间运转节能。3.建立了包含牵引变电所、接触网、列车及回流轨道的直流牵引网模型,以十字链表表征该复杂时变网络的节点导纳矩阵,兼顾列车电阻制动时模型的变化,结合各节点模型方程构建非线性方程组,利用拟牛顿法解算方程组获得网络参数。4.引入了整数编码的微粒群算法优化列车运转时刻表,通过对两个简单模型的优化,验证了案例能有效提升制动能量的回收效率,实现节能的目的。5.浅析了微粒群算法的异步方式及并行实现策略,利用多台计算机以客户机-服务器方式实现了优化计算历程的并行处理,成倍提升优化速度。将优化案例的并行执行模型用于南京地铁一号线及南延线,实现供电系统净节能大于3%的目标。最后,设计了仿真与优化案例的软件系统构架,浅析了程序的主要执行流程、技术实现手段及结果输出显示等,完成了“城市轨道交通仿真与节能优化软件”的设计。关键词：轨道交通论文运转仿真论文牵引供电仿真论文节能论文微粒群论文并行论文
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Abstract6-7
目录7-10
图表目录10-13
1 绪论13-19

1.1 探讨背景及作用13-14

1.2 国内外探讨近况14-17

1.2.1 城市轨道交通仿真计算探讨14-15

1.2.2 城市轨道交通节能优化探讨15-17

1.3 本论文探讨的主要内容、目标与策略17-19

2 现代城市轨道交通系统19-23

2.1 城市轨道交通系统的组成19-21

2.

1.1 城市轨道交通列车19-20

2.

1.2 城市轨道交通供电系统20-21

2.

1.3 城市轨道交通信号系统21

2.2 城市轨道交通列车运转原理21-22

2.3 本章小结22-23

3 城市轨道交通列车运转仿真与站间速度曲线优化23-47

3.1 轨道交通列车运转仿真系统建模23-28

3.

1.1 列车牵引力计算23-24

3.

1.2 列车阻力计算24-26

3.

1.3 多质点模型阻力计算26-27

3.

1.4 多质点模型算例浅析27-28

3.2 轨道交通列车运转仿真系统设计28-36
3.

2.1 仿真制约模块29-30

3.

2.2 数据输入与输出模块30

3.

2.3 工况选择模块30-32

3.

2.4 数据计算模块32-33

3.

2.5 数据计算模块的验证浅析33-35

3.

2.6 列车运转仿真算例浅析35-36

3.3 轨道交通列车运转速度曲线优化36-46

3.1 工况序列表的生成36-39

3.2 工况转换点的位置优化制约39-43

3.3 列车运转速度曲线优化的算例浅析43-46

3.4 本章小结46-47

4 城市轨道交通直流牵引供电系统仿真47-61

4.1 直流牵引系统组成结构及模型浅析47-49

4.

1.1 牵引变电所模型48

4.

1.2 列车模型48-49

4.

1.3 接触网模型和回流轨道模型49

4.2 网络模型的建立与求解49-56
4.

2.1 牵引供电系统建模50-54

4.

2.2 网络方程组的建立54

4.

2.3 供电系统仿真的方程组求解54-55

4.

2.4 列车电阻制动历程网络的功率平衡55-56

4.3 直流供电系统仿真实例浅析56-60
4.

3.1 列车仿真数据曲线56-58

4.

3.2 变电站仿真数据曲线58-59

4.

3.3 接触网电压分布曲线59-60

4.

3.4 地网电压分布曲线60

4.

3.5 仿真能耗数据60

4.4 本章小结60-61
5 基于直流供电系统仿真和时刻表调整的列车节能案例61-81

5.1 节能案例的浅析与提出61

5.2 节能优化案例基于微粒群算法的实现61-63

5.

2.1 微粒群算法的微粒组成设计61-62

5.

2.2 适应度值计算及约束论文导读：

条件62-63

5.

2.3 优化历程63

3 优化案例的验证浅析63-71 5.

3.1 理想模型的验证案例63-66

5.

3.2 简化南京地铁一号线模型的验证案例66-71

5.4 微粒群算法基于网络的并行异步方式实现71-75
5.

4.1 微粒群算法的同步方式浅析71-72

5.

4.2 微粒群算法的异步方式浅析72-73

5.

4.3 微粒群算法的并行实现73-74

5.

4.4 微粒群算法基于网络的异步并行方式实现74-75

5.5 优化实例浅析75-80

5.6 本章小结80-81

6 系统的软件实现81-89

6.1 软件整体设计81-84

6.

1.1 软件设计策略81-82

6.

1.2 软件开发环境82

6.

1.3 软件整体架构设计82-84

6.2 软件的技术实现84-88
6.

2.1 数据输入部分84-85

6.

2.2 数据处理与计算部分85-86

6.

2.3 结果显示部分86-88

6.3 本章小结88-89
结论与展望89-91
致谢91-92
参考文献92-94