一种基于解析梯度引导蒙特卡洛树的轨道交通协同节能调度方法及系统

本技术涉及轨道交通调度的，尤其是涉及一种基于解析梯度引导蒙特卡洛树的轨道交通协同节能调度方法及系统。

背景技术：

1、城市轨道交通多车协同运行依赖控制中心下发的时序调度指令。列车在制动阶段产生的动能经转化后形成再生制动能量，并沿直流牵引供电网传输至同区间内处于牵引状态的车辆。为提高该能量的回收利用率，常规行车调度方案通过微调列车的停站时间与发车间隔，促使制动车辆与牵引车辆产生运行工况的时间重叠。此类调度计算受制于实际运营规则，必须以列车间的最小安全追踪闭塞距离以及全线最大延误容忍时间作为强制性执行边界。

2、中国发明专利cn113065239b公开了一种基于自适应大邻域搜索算法的城轨列车时刻表节能优化方法。该方案根据发车密度定义了相邻列车的牵引制动重叠时间，并以此建立时刻表整数规划模型。模型以牵引制动重叠时间总和的最大化作为单一目标函数，将列车停站时间与发车间隔设为决策变量。求解阶段采用自适应大邻域搜索算法，配置了随机移除、关联节点移除与最大影响移除等破坏算子，以及随机插入与贪婪插入等修复算子。算法对当前时刻表解集的部分变量进行高频破坏与重建操作，在约束限度内反复采样，搜索得出总重叠时间最大的发车与停站参数。

3、当高密度路网中并发多起制动事件时，将时间域的工况重叠时长绝对等效于实际能量回收率的调度逻辑，脱离了供电网底层的物理阻抗机理。实际直流牵引网中，电能传输效率随列车间物理距离的增加而持续衰减。受限于纯时间维度的优化模型，当制动车与牵引车物理位置相距过远时，即便系统输出具备极长时间重叠段的排班方案，回馈电能也必然在长距离传输中大量耗散为线路热损。同时，面对庞大的离散状态空间，现有算法依赖大量随机采样与离散重构执行纯数学域的反复推演，由于缺乏针对物理空间高阻抗无效匹配的甄别机制与物理衰减梯度的方向引导，导致产生无效的算力消耗，且最终输出的控制指令未达到实际电网传输效率的最优物理边界。

技术实现思路

1、为了解决忽略网损导致的无效能量匹配，提高实际能量回收率，本技术提供一种基于解析梯度引导蒙特卡洛树的轨道交通协同节能调度方法及系统。

2、第一方面，本技术提供的一种基于解析梯度引导蒙特卡洛树的轨道交通协同节能调度方法，采用如下的技术方案：一种基于解析梯度引导蒙特卡洛树的轨道交通协同节能调度方法，包括：

3、划定制动源列车的动态时间窗；

4、确定所述动态时间窗内的候选列车与具有静态负载属性的等效候选列车，分别提取二者与所述制动源列车的物理位移差值作为评估电气距离，进而求解传输效率；

5、剔除所述传输效率低于预设效率阈值者以构建候选负载集合，提取其动态电气距离及所述候选列车的相对速度参量；

6、基于所述候选负载集合生成含离散时间参量的时序调度动作作为蒙特卡洛树搜索分支，并剔除未通过安全校验的所述搜索分支；

7、搜索至所述蒙特卡洛树叶子节点时将所述离散时间参量转为连续时间变量；

8、推演所述候选列车相对时序位移差与所述等效候选列车绝对物理位移差，结合所述相对速度参量提取最大动态电气距离；

9、若对应所述传输效率低于所述预设效率阈值，构建阶跃约束提取有效重叠时间片段，否则取所述动态时间窗作为该片段；

10、对所述有效重叠时间片段构建能量极值目标函数求解偏导数，沿一阶梯度方向进行迭代搜索以取得能量极值作为评估价值；

11、将对应所述连续时间变量映射为离散值，依所述评估价值回溯更新所述蒙特卡洛树并输出指令。

12、可选的，所述划定制动源列车的动态时间窗，包括：

13、将实时运行参数输入运动学模型执行前向仿真，提取具有能量回馈特征的制动事件集合；

14、按时间戳升序排列构建队列，将首位事件关联列车定为所述制动源列车；

15、基于预设通信延迟参量对预测制动起止时间进行时序补偿，以补偿后时间作为积分边界划定所述动态时间窗。

16、可选的，求解传输效率及提取参量包括：

17、提取所述动态时间窗内含停站阶段列车作为所述候选列车，将地面储能装置映射为所述等效候选列车；

18、将所述制动源列车与二者最小位移差作为所述评估电气距离输入阻抗模型求解所述传输效率；

19、计算所述候选负载集合时序位移差作为动态电气距离，并通过微分计算提取相对速度参量。

20、可选的，提取所述有效重叠时间片段后还包括：

21、若同供电区间并发多辆制动或候选列车，提取所述片段内各个节点的动态电气距离，并基于所述动态电气距离在所述阻抗模型中构建多节点等效电路；

22、基于基尔霍夫定律执行节点合并提取并联传输路径，沿该路径计算分流阻抗损耗动态求解所述传输效率以纳入所述能量极值目标函数。

23、可选的，所述剔除未通过安全校验的所述搜索分支包括：

24、推演叠加调度动作后所述候选列车追踪运行间隔与累计延误时长，校验所述等效候选列车充放电指令安全余量；

25、若所述运行间隔小于安全闭塞距离，或所述延误时长大于延误容忍时间，或不满足所述安全余量，剔除该搜索分支。

26、可选的，所述生成时序调度动作包括：

27、提取所述候选列车停站时长结合离散级位划定停站调控边界；

28、提取所述等效候选列车可用储能与最大调度时长结合所述离散级位划定充放电调控边界；

29、在对应边界内生成时序调整量作为所述离散时间参量向下延伸构建所述搜索分支。

30、可选的，提取最大动态电气距离包括：

31、针对所述候选列车，提取所述动态时间窗内相对速度驻点，分别获取所述动态时间窗的初始时刻与结束时刻对应的动态电气距离，将其与所述相对速度驻点对应的动态电气距离进行比较，选取其中的最大值作为所述最大动态电气距离；

32、针对所述等效候选列车，直接取所述窗初末时刻对应动态电气距离最大值作为所述最大动态电气距离。

33、可选的，所述求解传输效率包括：

34、获取接触网实时温度采集数据；

35、在所述阻抗模型中引入温度系数，基于所述温度采集数据修正单位长度电阻值，基于修正后模型求解所述传输效率。

36、可选的，取得能量极值包括：

37、调用莱布尼茨积分法则求解所述偏导数以确定一阶梯度方向；

38、沿该方向进行迭代搜索，若能量增益小于零缩减步长回溯；若大于或等于预设阈值则更新变量并进入下一轮迭代推演；若大于等于零且小于所述阈值判定收敛，提取能量值作为所述能量极值。

39、第二方面，本技术提供的一种基于解析梯度引导蒙特卡洛树的轨道交通协同节能调度系统，采用如下的技术方案：一种基于解析梯度引导蒙特卡洛树的轨道交通协同节能调度系统，包括：

40、态势预测模块，用于划定制动源列车的动态时间窗；

41、候选集构建模块，用于确定所述动态时间窗内的候选列车与具有静态负载属性的等效候选列车，分别提取二者与所述制动源列车的物理位移差值作为评估电气距离，进而求解传输效率，剔除所述传输效率低于预设效率阈值者以构建候选负载集合，提取其动态电气距离及所述候选列车的相对速度参量；

42、分支校验模块，用于基于所述候选负载集合生成含离散时间参量的时序调度动作作为蒙特卡洛树搜索分支，并剔除未通过安全校验的所述搜索分支；

43、变量转换模块，用于搜索至所述蒙特卡洛树的叶子节点时将所述离散时间参量转为连续时间变量；

44、梯度评估模块，用于推演所述候选列车相对时序位移差与所述等效候选列车绝对物理位移差，结合所述相对速度参量提取最大动态电气距离，若对应所述传输效率低于所述预设效率阈值，构建阶跃约束提取有效重叠时间片段，否则取所述动态时间窗作为该片段，对所述有效重叠时间片段构建能量极值目标函数求解偏导数，沿一阶梯度方向进行迭代搜索以取得能量极值作为评估价值；

45、回溯更新模块，用于将对应所述连续时间变量映射为离散值，依所述评估价值回溯更新所述蒙特卡洛树并输出指令。

46、综上所述，本技术包括以下有益技术效果：

47、1、通过提取制动源列车与候选列车、等效候选列车的物理位移差值作为评估电气距离求解传输效率，并剔除传输效率低于预设效率阈值者构建候选负载集合，排除了物理空间上因高阻抗导致能量大量耗散为线路热损的无效匹配对象；进一步，在蒙特卡洛树叶子节点将离散时间参量转为连续时间变量后，对有效重叠时间片段构建能量极值目标函数并沿一阶梯度方向进行迭代搜索以取得能量极值作为评估价值，使得搜索过程直接受物理传输衰减梯度引导，避免了纯时间维度优化导致的算力浪费，提高了实际能量回收率。

48、2、通过获取接触网实时温度采集数据，在阻抗模型中引入温度系数并基于该采集数据修正单位长度电阻值，再基于修正后模型求解传输效率，使得不同环境温度下线路阻抗的计算精度得到保障，避免了因温度变化导致传输效率计算偏差进而引入非最优调度动作，有效提升了调度系统在复杂工况下的适应性与决策可靠性。

49、3、当同供电区间并发多辆制动或候选列车时，通过构建多节点等效电路并基于基尔霍夫定律执行节点合并以提取并联传输路径及分流阻抗损耗，动态求解传输效率纳入能量极值目标函数，并调用莱布尼茨积分法则求解偏导数确定一阶梯度方向进行迭代，实现了对多车并联复杂供电网络能量流动的精确表征与高效寻优，在保障收敛稳定性的同时，避免了并发场景下因网损分流计算缺失导致的调度偏差。