作者：杨荟; 周建栋; 李想地铁再生能量机会约束规划猴群算法
摘要：作为城市公共交通系统的重要组成部分，地铁具有集约化，大容量，高频率特征．基于节能的地铁时刻表优化研究主要是为了提高列车再生能量的利用率，从而降低能源消耗．不同于传统研究中基于动力学方程描述列车运动轨迹，采用真实的列车运行数据，考虑列车间具有非均匀的发车间隔，以最大化再生能量利用量为目标，优化列车停站时间与发车间隔，建立数据驱动的地铁节能时刻表随机机会约束规划模型．考虑到模型的大规模和复杂性．采用猴群智能算法进行求解．最后，将提出的模型应用于北京地铁亦庄线早高峰和晚高峰时段的实际运营场景中，数值结果表明再生能量利用量乐观值分别达到168．33kW．h和171．94kW．h．与北京地铁亦庄线的现行时刻表相比．通过优化非均匀的发车间隔与停站时间可使再生能量利用量至少提高8．44％．
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