Energy saving optimization of high-speed train based on improved genetic algorithm
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摘要: 为有效降低列车运行能耗，针对高速列车行进过程中的能耗优化问题，讨论了列车运行阻力的计算及列车停车点的设置，以此建立以列车能耗最小为优化目标的列车运行优化模型，提出3代逼近搜索的引导机制，改进了传统遗传算法中的算子，同时引入逆转算子提高算法求解能力。以CRH380B型高速列车和合福高铁（合肥—福州）数据为基础进行仿真，列车运行能耗降低了10.7%。仿真结果表明，提出的改进遗传优化算法在高速列车行进过程中，满足列车运行准时性和安全性，且能够有效降低运行能耗。Abstract: In order to effectively reduce the energy consumption of train operation, aiming at the problem of energy consumption optimization in the process of high-speed train running, this paper discussed the calculation of train running resistance and the setting of train stop point, based on this, established the optimization model of train operation with the minimum energy consumption as the optimization objective, proposed the guidance mechanism of three generation approach search, which improved the operator in traditional genetic algorithm, and introduced the reversal operator to improve the algorithm solving ability. The paper carried out the simulation based on the data of CRH380B high-speed train and Hefei—Fuzhou high-speed railway. The energy consumption of train operation was reduced by 10.7%. The simulation results show that the improved genetic optimization algorithm proposed in this paper can meet the punctuality and safety of high-speed train operation, and can effectively reduce the operation energy consumption.
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铁路货车运行里程是铁路货车实行状态修的重要指标参数[1]，但我国铁路货车存在行车交路不固定[2]、保有量大等特点，铁路网交纵复杂，加大了货车运行里程的计算难度。由于无法准确计算全国铁路范围内的铁路货车运行里程，导致缺乏可靠的基础数据支撑铁路货车的精准施修[3]。
目前，国内计算货车运行里程的方式主要有两种[4-6]：（1）在车体加装里程计算辅助装置来计算运行里程，但我国铁路货车保有量较大，如果对每辆车加装装置，成本较高，资源消耗较大，短期内不适用；（2）通过铁路车号识别设备采集的车辆位置信息来计算里程，但铁路车号识别设备采集点间隔较大，无法掌握车辆在铁路枢纽内详细的行车路径，计算结果存在一定误差，且计算参数需要投入大量人力进行维护。
列车运行线是列车运行的详细径路[7]，细化到了车场与线路所间的路径，如果能准确地将列车运行线与列车当时的编组信息进行绑定，从而由列车追踪细化到每辆车的追踪，将加大货车追踪的节点密度，提高里程计算的精度。目前，铁路运输信息集成平台采集了现在车、装卸作业、列车到发、运行线等运输生产数据[8]，为基于列车运行线的铁路货车里程计算方法的实现提供了基础条件。
1 货车运行里程计算流程
基于列车运行线的货车运行里程计算流程如图1所示，主要分为以下4个部分。
（1）数据采集：依托铁路运输信息集成平台，采集列车运行线、列车到发报告、货运装卸报告、车统33并车统36等基础数据源。
（2）数据清洗：剔除数据源中错误、重复的数据，并对同一列车不同调度台间的列车运行线进行串接。
（3）数据处理：通过列车运行线–列车编组匹配模型，将列车运行线绑定列车编组，实现货车运行位置的追踪，生成货车运行轨迹；基于运行线路网车站关系字典构建里程计算模型，计算货车运行轨迹中相邻站间的运行里程，累加每段站间里程。
（4）数据存储：根据业务需求，分别建立以货车运行时间为主题的货车运行里程库和以货车修竣时间为主题的货车检修后追踪里程库；并记录里程计算中产生的异常数据，建立异常数据分析库，用于事后分析，逐步提高里程计算的精度。
2 模型设计
2.1 列车运行线–列车编组匹配模型
利用列车到发报告、红外车号识别报告确定串接后的列车运行线各节点的编组信息，基于列车运行线生成每辆货车的运行轨迹。列车运行线–列车编组匹配模型分为2个阶段：（1）基于列车到发报告确认本站列车运行线节点对应的列车到达、出发编组信息，并将编组信息同步更新至途中节点中；（2）通过沿途的红外探测站采集的红外车号识别数据，对到发报告的编组进行校验，并补充未匹配到发报告的运行线节点编组信息，保证列车运行线各节点的编组信息准确匹配。
2.1.1 列车运行线匹配列车到发报告编组
列车运行线匹配列车到发报告的具体流程如图2所示。（1）根据统计时间选取当日的列车到发报告，从列车运行线中查找与到发报告站名、车次一致的列车运行线节点；（2）如果到发报告的列车到发时间与列车运行线节点的到发时间差值在算法设置的参数范围内，则视为匹配成功，否则为匹配失败；（3）到发报告匹配列车运行线节点成功后，与节点既有编组信息比对，如果与列车运行线的到发时间差值小于上一报告，则此节点编组信息以此条报告为准，并以列车运行线节点编组报告对应的站序号作为判断条件，同步更新此条列车运行线其他节点的编组信息。
2.1.2 列车运行线匹配红外车号识别编组
根据图3所示的红外探测站与列车运行线节点的位置关系，将红外探测站与列车运行线节点逐一绑定，建立对应关系字典。（1）根据第1阶段结果筛选出未匹配的列车到发编组、始发节点编组与终到节点编组不一致的运行线，将列车运行线内所有节点对应的探测站采集的红外车号识别编组与列车运行线进行绑定，并更新列车运行线节点的红外车号识别的编组信息；（2）将列车运行线节点的到发编组与红外车号识别编组比对，完成列车运行线编组信息的校对。
根据列车运行线编组信息即可生成每辆货车的运行轨迹，只需要计算出相邻列车运行线节点间的里程，即可实现货车运行里程的计算。
2.2 列车运行线路网车站关系字典
从每日所有车次运行轨迹中抽取出不重复的列车运行线区间，从而获取每个列车运行线节点车站所有的相邻节点车站、衔接方向个数，同时将列车运行线节点车站绑定其所属线路及对应的公里标，如果列车运行线节点车站所属有多条线路，则按线路名称分多条记录，建立运行里程计算的基础信息字典。通过列车运行线路网车站关系字典即可判断任意两个列车运行线节点车站是否为相邻站，同时，基于节点车站的公里标数据，计算出站间里程。
2.3 里程计算模型
2.3.1 同线路站间里程计算模型
同线站间里程指列车运行线货车轨迹中相邻两个节点车站在同一条线路时站间的里程计算，此方法适用于货车运行未改变铁路线路时的运行里程计算。
以列车运行线路网车站关系字典节点车站的线路、公里标信息为依据，当货车通过的相邻两个节点车站S1、S2同属线路R时，两站间的运行里程L计算公式为
$$ L=\left|{K}_{S2}-{K}_{S1}\right| $$ (1) 其中，
$ {K}_{S1} $ 为车站S1在线路R的公里标；$ {K}_{S2} $ 为车站S2在线路R的公里标。通过相邻两站间的公里标差值的绝对值即可计算运行轨迹中同线路相邻两个车站间的运行里程，为提高里程计算的效率，可先将同一线路任意两个节点车站正反向交路和公里标差值的绝对值记录到运行线路网站间距里程字典中。
2.3.2 跨线站间里程计算模型
跨线站间里程指列车运行线货车轨迹中相邻两节点站分别在两条线路，即货车运行的铁路线路发生改变时站间的里程计算。此类方法适用于铁路两条干线的交汇处、干线与支线的接轨站处、联络线两端车站及线路所至车站间的运行里程计算。根据跨线两节点车站在列车运行线路网中的关系，可分为相邻站跨线站间里程计算和非相邻站跨线站间里程计算。
（1）相邻站跨线站间里程计算
列车运行线货车轨迹中前后两站在列车运行线路网关系中为相邻车站，则只需要找出两个车站中衔接多条线路的车站，将衔接多条线路车站的公里标换算成另一个车站所在线路的公里标即可，并将新建立的节点车站对应线路基础信息存入列车运行线路网车站关系字典中。
（2）非相邻站跨线站间里程计算
列车运行线货车轨迹中前后两站在列车运行线路网车站关系中不相邻，此类情况主要由于列车运行线丢失或列车运行线编组匹配失败，导致货车运行轨迹中出现跳站的情况，此时需通过列车运行线路网车站关系中车站相邻站，利用迭代法从交路起点的相邻站，逐层向外扩散查找终点站，自动补全起点至终点间丢失的关键节点。
如图4所示，货车实际运行轨迹的前后站交路为A→E，途中C节点过车数据的丢失，造成非相邻站跨线站间里程的计算。利用图5所示的迭代法，分别从A的邻近站B、C的邻近站中查找终点站E，如果在本层查找到终点站E则停止迭代，AE站间里程等于每段相邻节点区间的里程之和，否则继续向外层查找。为保证里程计算的效率，本文将迭代层数设置为3，如果超过3层，将停止查找，AE站间里程等于迭代层数默认里程值，同时，将交路记录到异常交路中，后续由异常交路分析功能完善此段里程值。
2.3.3 盲区线路里程计算
盲区线路里程计算指列车运行线未覆盖线路的里程计算，此方法适用于铁路专用线、地方铁路的里程计算。为计算货车在盲区线路的运行里程，需要确定盲区线路与列车运行线路网线路的接轨节点车站，根据列车运行线货车轨迹中接轨站点交路类型，分别建立里程计算模型。
（1）同站交路盲区线路里程计算
如图6所示，货车在盲区线路接轨站处运行轨迹交路的起点站、终点站相同，表明货车可能在盲区线路内进行了折返运行。根据货车在接轨站到达、出发时间计算出在站停留时间，根据停留时间初步判断货车进入盲区线路的可能性；如果货车存在进入盲区线路的可能性，则此段运行里程的计算需要依据货物在接轨站停留时间范围内产生的相关装卸作业报告、承运货物运单信息来确认货车在盲区线路运行的折返站点，将折返站、接轨站、及折返站至接轨站间的里程参数记录到运行线路网站间距里程字典中，此段站间的里程L计算公式为
$$ L= 2 \cdot {L}_{zf} $$ (2) 其中，
$ {L}_{zf} $ 为折返点至接轨站间的里程。（2）非同站交路盲区线路里程计算
如图7所示，货车在盲区线路接轨站处运行轨迹交路的起点站、终点站为两个不同的接轨站时，表明盲区线路连接了两条列车运行线线路，线路分布形状呈“工”字形，此段的里程只需获取接轨站A、B在盲区线路的站间里程参数即可，将接轨站A、B及两个接轨站站间里程参数记录到列车运行线路网站间距里程字典中。
2.4 各修程修竣后里程计算模型
利用新造车移交单（车统1并车统13）、车辆竣工移交单（车统33并车统36），可获取车辆检修生命周期的起始点及历次修竣的检修信息，接入车辆检修信息，建立车辆检修履历库，以车号信息作为关联条件，将车辆修竣数据与货车日里程统计数据进行匹配，以车辆各修程末次修竣的时间为起点，将货车每日运行里程数据逐日累加到各修程下，从而动态掌握各修程修竣后累积的运行里程。
货车各修程修竣后里程包括新造后里程、厂修后里程、段修后里程、上次检修后里程。对各修程修竣后里程设置里程重置优先级，具体为：新造后里程>厂修后里程>段修后里程>上次检修后里程，当有新的检修信息更新时，根据修程类型优先级高的修程重置本修程下的里程，还需要将低优先级修程的里程清零。
3 应用效果
本文利用IDEA软件对某辆货车通过枢纽地区的运行里程进行计算，货车由北仓站至杨柳青站途中经过天津铁路枢纽地区。表1为通过既有车号识别追踪生成的货车运行里程轨迹信息，根据表1的货车运行轨迹可知车号识别追踪并未获取到货车在枢纽内的行车路径，需要根据人工经验判断路径，但由于枢纽内线路复杂，行车线路不固定，无法准确获取此段站间里程参数。
表 1 车号识别货车运行里程轨迹本次通过探测站 本次通过时间 下次通过探测站 下次通过时间 站间里程/km 北仓下行 14:48 杨柳青下行 16:17 40 表2为本文算法基于列车运行线追踪生成的货车运行里程轨迹信息，根据表2的货车运行轨迹可准确获取车辆在枢纽内车场间的行车路径及各站的停靠时间。里程计算时只需要根据列车运行线节点的线路公里标信息，获取站间里程参数。基于列车运行线计算货车运行里程的方法不需要区分因区间内起点、终点车号设备上下行方向不同产生的多条路径，有效减少此段区域内运行里程计算产生的误差。
表 2 列车运行线货车运行里程轨迹本次运行线节点 本次通过时间 本次到发标识 下次运行线节点 下次通过时间 下次到发标识 站间里程/km 北仓 14:46 出发 南仓下到场 14:47 出发 5.6 南仓下到场 14:47 出发 南仓下直通场 15:15 出发 3 南仓下直通场 15:15 出发 南信号 15:22 出发 3 南信号 15:22 出发 天津西普速场 15:30 出发 6 天津西普速场 15:30 出发 天津西货通场 15:42 出发 3 天津西货通场 15:42 出发 曹庄 15:55 到达 8.6 曹庄 15:55 到达 曹庄 16:06 出发 0 曹庄 16:06 出发 杨柳青 16:15 出发 6.2 4 结束语
基于列车运行线的铁路货车运行里程计算方法将列车运行线绑定列车编组，生成货车运行轨迹，利用运行线节点车站的公里标计算站间里程，显著减少人工参与，避免了既有里程计算方法的弊端，能够准确计算货车的运行里程。该方法对铁路车辆部门合理安排检修计划，加强车辆运输安全监测，提高铁路货物运输效率具有积极意义。
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表 1 3代逼近搜索规则
第1代 + + + + – – – 第2代 + + – – + + – 第3代 + – + – – + 下次变异方向 保持当前标志位方向 回朔 保持当前标志位方向 更新标志位方向 回朔 保持当前标志位方向 更新标志位方向 
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表 2 列车参数
参数名称 参数值 列车总重 495 t 列车长度 200.3 m 最大运行速度 300 km/h 单位阻力 （0.0257+0.050 7 v+0.000 505 57 v2）kN
v为列车当前运行时速定员 510 人
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