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1、西南交通大学博士学位论文城市轨道交通列车运行过程优化及牵引供电系统动态仿真姓名:刘炜申请学位级别:博士专业:电力系统及其自动化指导教师:李群湛20090601 式中,du为当前个体f与第.,个个体的距离,用来衡量两个体的差异,将距离定义为两个体矩阵各列向量对应的海明距离之积,当个体不等长时,将较短的个体以零行向量补充至等长后进行计算;s为子种群的半径;a用于调整共享函数的形状,一般a=l;n为子种群规模。(5判断是否收敛。收敛标准为是否达到最大迭代世代,或者持续数代最优值不再改变。若未收敛则继续下面的操作,否则退出。(6个体迁徙。每一代,子种群之间以一定的迁移概率或固定的个体数目,将种群中的最

2、优个体互相交换。(7遗传操作。遗传操作主要包括选择、交叉和变异。选择操作。由于不同的控制序列个体对应的列车运行性能差异较大,为避免种群中适应值大的个体被多次重复选择而使种群失去多样性,选择操作采用锦标赛选择算子。交叉操作。任意长度的两个体之间进行单点交叉。准备进行交叉操作的父代个体可表示为:q=砰,聊乡,.,聊夕,.,聊是r02=m,m,.棚,.磊】r生成随机交叉位置i介于1到N1之间,/介于1到N2之间。交叉后的个体为:变异操作。个体以一定的变异概率,随机确定变异发生的行。按照变量取值的约束限制,随机将该行向量的值修改为满足约束的任意值。(8基于退火选择的变长算子。变长算子:个体以一定的变长

3、操作概率,随机增加或删除某一行向量。变长算子在一定发生概率的条件下,随机地、没有指导地增删个体行向量,在增强了全局搜索能力的同时,也可能产生退化,影响收敛速度。本文对变长算子新产生的个体采用退火选择决定接受的概率P,如式(2.22。进化初期,算法除了接受更优解的同时,还能以较大的概率接受劣解,增强了全局搜索能力;进化末期,算法接受劣解的概率降低,控制序列矩r r.嚷嘲一一略磁识孵一一心嘭时噼= 当列车处于牵引工况时,牵引功率为:Pcatn=踟=砑列车消耗功率为牵引功率与辅助功率之和:Ptoml=+只删胁牵引电机输入功率为匕,逆变器工作效率为刁(刁1匕=,7(rl1当列车处于再生制动情况时,牵引电机作发电机运行,向直流电网返送功率,此时列车受电弓电流为:I=-一Purl【厂列车处于惰行工况时,仅列车辅助用电系统消耗功率,此时列车受电弓取流为列车辅助用电电流。城市轨道直流牵引供电仿真中,列车模型主要有两种,理想电流源模型、恒功率源模型,如图3.7所示。理想电流源模型中,列车等效为一电流源,某一运行时刻的取流值由牵引计算结果和运行图决定。恒功率源模型中,认为列车某一时刻的功率为恒定值,该恒定功率采用式(3.10确定。P=P(f=uNI(t(3-10式中,U为列车运行额定牵引网电压(认为牵引计算结

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