Design method for energy-efficient train operation based on the fast neighborhood search using numerical models with low and high fidelities

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: VT22016,TER22071

グループ名: 【D】産業応用部門 自動車/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日: 2022/09/27

タイトル(英語): Design method for energy-efficient train operation based on the fast neighborhood search using numerical models with low and high fidelities

著者名: 孟 軒朗(東京大学),古関 隆章(東京大学),大西 亘(東京大学)

著者名(英語): Xuanlang Meng(The University of Tokyo),Takafumi Koseki(The University of Tokyo),Wataru Ohnishi(The University of Tokyo)

キーワード: 省エネルギー|運行管理|回生電力|数値最適化|マルチフィデリティモデル|近傍探索|energy-saving|operation management|regenerative energy|numerical optimization|multi-fidelity models|neighborhood search

要約(日本語): 自動運転導入で鉄道消費電力量を削減する技術をめざし、省エネルギー運転方法を探索する高度な最適化法の提案が多くなされてきた。しかし、計算時間を許容範囲にしつつ実用的に満足な結果を得ることは、多くの場合困難であった。本稿では、忠実度とコストの異なる2つの列車運転数値計算モデルを併用し、経験に基づく良い運転方法を初期条件とし、近傍探索を効率的に行って省エネルギー性能を高める運転設計法を提案する。

要約(英語): With the application of Automatic Train Operation technology, researchers have been studying optimization algorithms for designing energy-efficient train operation strategies. However, in many cases, it is hard to obtain a satisfying strategy for the practical operation of trains within an acceptable calculation time. This paper proposes a time-efficient numerical method for designing energy-saving operation strategies by using two models with different fidelities and searching for a better solution in the neighborhood of empirically predefined initial conditions.

本誌: 2022年9月30日自動車/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ: 37-42 p

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 1,317 Kバイト