【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通优化，特别涉及一种基于分布式模型预测控制的列车运行调度优化方法、装置及系统。
技术介绍
1、城市轨道交通系统作为现代化城市的重要基础设施，具有载客量大，准点率高，列车服务可靠度高的特点，肩负着满足大部分城市市民的出行需求的重要责任。据统计，2020年高峰小时最小发车间隔不大于120秒的线路共有16条，最大行车密度超过30对/小时的城市共有4座。对于线路运输能力已趋于饱和、发车频次较高的城轨线路，列车晚点发生后若未能采取相应的运行调整措施，晚点情况将愈演愈烈。为此行车调度系统需要在列车运营过程中实施运行图的自动调整，通过自动调整列车行车路径、列车在站点到发时间等，保证城轨列车在外界干扰或内部设备故障的情况下，仍提供准时可靠的旅客服务。
技术实现思路
1、为了解决现有的行车调度系统中存在的列车晚点严重，列车运行时间间隔和能耗控制不足等问题，本专利技术提供了一种列车运行调度优化方法、装置及设备。
2、为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种列车运行调度优化方法，所述方法包括：
4、获取待优化线路的每组列车各自的状态信息和控制信息，所述状态信息包括早晚点时间，所述控制信息包括运行速度和停站时间；
5、将待优化线路划分为至少两个待优化区域，将训练好的分布式预测模型根据所述待优化区域划分为对应的多个子系统；
6、每个子系统基于对应待优化区域的站台信息以及所述每组
7、向所述每组列车下达所述调度策略，每组列车基于所述调度测量进行调整；
8、其中，每个子系统由对应的模型预测控制器控制，模型预测控制器用于确定子系统的最优控制信息的输入，同时与其他子系统的控制器交互；
9、所述站台信息包括当前列车运行的偏差量，所述调度策略用于调整每组列车的控制信息。
10、根据一种具体的实施方式，上述优化方法中，所述分布式预测模型的训练过程包括：
11、基于所述状态信息、控制信息和站台信息构建映射关系式：
12、xk+1＝akxk+bk(uk+wk)，
13、其中，k为当前时刻，ak为状态转移矩阵，bk为输入分布矩阵，xk为状态信息，uk为控制信息，wk为站台信息；
14、根据所述映射关系式进行迭代，获取预测状态信息vk+1，为：
15、yk+1＝[xk+1,xk+2,…,xk+l]t，
16、其中，l为预测时段，t为转置运算；
17、根据所述预测状态信息、状态信息、控制信息、和站台信息构建目标函数，目标函数为：
18、
19、其中，jl为l时间段内的目标函数，为权重矩阵，和为参数矩阵，vk为uk在预测时段l内的控制信息，t为转置运算，所述目标函数的约束条件为：
20、
21、其中，umin为列车运行的最小调整量，umax为列车运行的最大调整量，ilm×1和iln×1为全一矩阵，m为列车数量，n为站台数量，h为列车运行时间间隔，tmin为列车运行时间间隔的最小调整量；
22、根据所述目标函数进行训练，得到训练好的分布式预测模型。
23、根据一种具体的实施方式，上述优化方法中，每个子系统的目标函数与所述分布式预测模型相同，约束条件与所述分布式预测模型相同。
24、根据一种具体的实施方式，上述优化方法中，所述调度策略表示为：
25、
26、其中，k为当前时刻，vk(i)为第i组列车的最优控制信息；yk+1为k+1时刻下的预测状态信息，t为转置运算，为权重矩阵，和为参数矩阵，xk为状态信息，vk为预测时段l内的控制信息；
27、所述调度策略的约束条件为：
28、
29、
30、其中，umin为列车运行的最小调整量，umax为列车运行的最大调整量，ilm×1和iln×1为全一矩阵，m为列车数量，n为站台数量，l为预测时段，h为列车运行时间间隔，tmin为列车运行时间间隔的最小调整量，为k时刻优化第j个站台的站台信息时取得的控制信息中的最优控制信息；nsub为第n个待优化区域；i为列车索引数。
31、根据一种具体的实施方式，上述优化方法中，所述第i组列车的最优控制信息vk(i)还用于优化所述子系统的目标函数。
32、根据一种具体的实施方式，上述优化方法中，采用均等划分将所述待优化线路划分为待优化区域；
33、其中，每个待优化区域的长度相同，或者，每个待优化区域内的车站数量相同，或者，每个待优化区域内的车次量相同。
34、根据一种具体的实施方式，上述优化方法中，所述偏差量包括列车运行调整计划与原定计划之间的偏差量，以及，列车实际运行间隔与计划运行间隔的偏差量，以及，列车实际停站和实际运行的调整量。
35、根据一种具体的实施方式，上述优化方法中，根据所述调度策略对待优化线路进行优化调度，包括：
36、提升或降低每组列车的运行速度，优化每组列车的早晚点时间；
37、延长或缩短每组列车的停站时间，优化每组列车的早晚点时间。
38、第二方面，本专利技术提供了一种列车运行调度优化装置，包括用于实现上述任一项所述的一种列车运行调度优化方法的模块。
39、第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，所述设备包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的一种列车运行调度优化方法。
40、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
41、本专利技术提供的一种列车运行调度优化方法，基于优化控制技术研究了具有长线路多车站特点的城轨列车运行调整问题，以降低列车晚点时间，优化列车运行时间间隔和能耗为目标，构建了基于预测模型控制的优化模型，并提出了分布式的计算策略。本专利技术通过将待优化线路划分为至少两个待优化区域，再将分布式预测模型根据待优化区域划分为对应数量的子系统，将原来的优化问题分解为若干个子问题来降低计算负担，由每个子系统获取其对应待优化区域的调度策略，能够在保证现有控制结构不变的基础通过牺牲部分列车运行调整性能，并明显地缩短生成调度指挥策略所需时间。
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1.一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述分布式预测模型的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，每个子系统的目标函数与所述分布式预测模型相同，约束条件与所述分布式预测模型相同。
4.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述调度策略表示为：
5.根据权利要求4所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述第i组列车的最优控制信息Vk(i)还用于优化所述子系统的目标函数。
6.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，采用均等划分将所述待优化线路划分为待优化区域；
7.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述偏差量包括列车运行调整计划与原定计划之间的偏差量，以及，列车实际运行间隔与计划运行间隔的偏差量，以及，列车实际停站和实际运行的调整量。
8.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，根据所述调度策略包
9.一种列车运行调度优化装置，其特征在于，包括用于实现权利要求1至8任一项所述的方法的模块。
10.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至8中任一项所述的一种列车运行调度优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述分布式预测模型的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，每个子系统的目标函数与所述分布式预测模型相同，约束条件与所述分布式预测模型相同。
4.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述调度策略表示为：
5.根据权利要求4所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，所述第i组列车的最优控制信息vk(i)还用于优化所述子系统的目标函数。
6.根据权利要求1所述的一种列车运行调度优化方法，其特征在于，采用均等划分将所述待优化线路划分为待优化区域；
7.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王陆睎，徐治学，程忆佳，朱明，刘立峰，陈德伟，王学林，杨岗，张维，谢宝军，李娟，刘国栋，史斌，
申请(专利权)人：中铁二院工程集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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