摘要地铁虽然具有定时、人均能耗低等优点,但其功率波动较大,会造成电网电压大范围波动,容易损伤设备。因此系统地分析地铁运行功率,研究使地铁功率均衡分布的方法,可以提高运营效益。64224

本文首先阐述了地铁交通的发展态势,并分析了国内外对于地铁轨道交通研究的主要手段及现有成就。之后研究了怎样对地铁停站时间进行优化以实现功率均衡,主要内容如下:1)对地铁各部件进行简化建模,建立地铁直流牵引供电系统动态仿真模型;2)在仿真模型的基础上提出功率均衡的优化方案,选择遗传算法,对理想模型进行优化以验证算法是否对功率均衡研究有指导意义;3)在理想模型的基础上,对地铁一号线简化模型进行带入优化,得出平均功率峰值最小的停站时间优化方案,完成运图优化。

毕业论文关键词  地铁,停站时间,功率均衡,遗传算法,运图优化

毕业设计说明书(论文)外文摘要

Title    Research on power balance of subway substation  based on timetable optimization             

Abstract Metro has the advantage of punctuality and low per capital energy consumption, but its power surge that will cause damage to equipment, is large. So a systematic analysis of the subway operation power is studied. And research on the method of metro power balance is very essential for economic benefits improvement.

This paper first describes the development of rail transportation, the main methods and the existing achievements on it. Then the paper explains how to optimize the dwell time to achieve power balance on several aspects as follows: 1) The simple calculation model of metro power-supply system is established. Finally, based on the former works, a dynamic simulation model of DC traction power supply system is established.2) Based on the dynamic simulation of the system, a power-balanced model which based on dwell time optimization is proposed. Due to the very high complexity of the problem, the application of Genetic Algorithms is proposed and examined in a case study for the ideal model;3)Based on the ideal model, a simplified model of Nanjing Metro Line one is optimized to generate a timetable which has the minimum average power peaks. 

Keywords  metro, dwell time, power balance , Genetic Algorithms(GA), timetable optimization

目录

1 绪论 1

1.1 课题的研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 地铁直流供电系统仿真计算 2

1.2.2 基于停站时间优化的功率均衡研究 3

1.3 本文的主要研究内容及方法 3

2 直流牵引系统组成结构及其等效电路分析 5

2.1直流牵系统供电方式 5

2.2直流牵引变电所等效电路分析 5

2.3 列车等效电路分析 9

2.4接触网等效电路分析 10

2.5 时变电网络系统模型及仿真算法 11

2.6 本章小结 14

3 基于遗传算法的变电站功率均衡研究 14

3.1 遗传算法 14

3.1.1遗传算法的基本概念 14

3.1.2遗传机制 14

3.1.3遗传算法流程

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