一、项目描述/目标

       我国铁路具有路线长、条件复杂的特点，不同路况下的驾驶策略与能耗关系复杂，因此 如何取得最优能耗成为铁路局重点关心目标。

二、主要痛点

       铁路局现有道路仿真模拟以及最优驾驶曲线仅仅 基于经验以及过往数据得出，并未考虑到停车不确定性、道路及机车的变化。本项目构建了内 燃机车牵引能耗理论模型，利用实际行车数据，基于牵引能耗动因分析结论，对内燃机车驾驶策略进行优化，取得了更节能的效果。

三、解决方案

       在理论建模分析的基础上，基于实证数据刻 画了牵引能耗与其影响因素之间的相关关系，建立了包含物理学和热力学模型的内燃机车牵引 能耗模型。动因分析包含了列车重阻力参数、动能增量、风阻等对牵引能耗的影响，提出了列 车用能效率评价模型的新指标。速度优化层面，提出基于数学规划方法以及粒子群算法的最优 速度求解策略。研究成果可以为列车组绩效考核模型和列车最优运行曲线以及既有线的运营组 织提供节能方法与理论依据。

四、主要贡献/价值

       以某列载重1635吨的DF4B列车为例，已知该列车在2019年9月1日5时56分开始从里程编号 90.123 行驶至 47.221 的一段历史速度曲线，同时了解该段交路的坡度参数以及限速情况。经过粒子群算法优化后，共节约15.6%的牵引电机能耗。能耗动因分析模型以及基于间隔离散模型的内燃机车运行速度曲线优 化模型已应用部署在广东数果智能公司（合作方）的相关产品中，并嵌入到平台进行可视化展示。申请了发明专利“列车操纵优化方法、装置、设备及存储介质”，已进入实质审查阶段。申请日期： 2021.05.31。申请号： 202110598623.3

五、下一步计划

       基于研究成果继续探索落地的可行性

六、合作伙伴

       广东数果科技有限公司；广州铁路局集团

七、团队成员

       蔡小强、徐磊、黄自力、朱明远、金荣森