基于能量管理优化的改造型柴油混合动力双模式列车节能潜力研究

《IEEE Open Journal of Vehicular Technology》：Fuel-saving potential of a retrofitted diesel hybrid dual-mode train

本文针对改造型柴油混合动力双模式列车，通过能量管理优化和不同铁路运营场景分析，评估其燃油节约潜力。研究人员采用动态规划方法，遵循电量消耗型策略，充分利用电池大容量和电网充电机会，相比电量维持型策略，燃油节约幅度达4%至37%，相较于传统列车，节能可达25%至51%，为现有列车车队低碳化改造提供了重要技术路径。

　　

铁路运输作为最低碳排放的客运方式，在欧洲仅占交通运输部门温室气体排放总量的0.4%。然而，这些排放主要来自柴油动力列车的持续运行，其在欧洲铁路车队中占比高达28%。其中，双模式列车因其能在电气化和非电气化线路上运行的灵活性，在法国、意大利、西班牙等国家广泛应用。为了减少在无接触网运行时的排放，铁路运营商正在尝试为双模式列车采用低排放解决方案，其中 hybridization（混合动力化）是一个重要选项。

然而，由于列车的使用寿命长达40年，并非所有现有双模式列车都能被新的混合动力列车取代。因此，对处于中年期的现有列车进行改造（retrofitting）成为一种具有经济优势的选择。但这种改造方案为混合系统带来了独特的技术挑战。对于改造型列车，能量存储系统（Energy Storage System, ESS）的尺寸必须与柴油发电机组（genset）的功率相匹配，以确保与传统版本相同的牵引性能并遵守时刻表。改造方法的主要限制在于ESS和柴油发电机组的尺寸无法进行优化，因为它取决于其所替代的柴油发电机组的重量和体积限制，这可能导致能源性能并非最优。这体现在列车制造商和运营商公布的改造型混合动力列车与原生混合动力版本的燃油节约声称存在差异。例如，法国铁路运营商SNCF和ALSTOM-CAF报告其改造型混合动力双模式列车的平均燃油减少量为20%，而Hitachi声称其由Trenitalia运营的原生混合动力版本可达到高达50%的燃油经济性。这些差异引发了一个研究问题：改造型混合动力双模式列车是否已经充分发挥了其燃油节约潜力？是否可以通过进一步改进使其能源性能更接近原生版本？

鉴于改造过程带来的尺寸约束，能量管理策略（Energy Management Strategy, EMS）成为研究燃油节约潜力的唯一自由度。尽管已有大量科学论文关注传统混合动力列车的EMS，但当前文献中研究混合动力双模式列车EMS的工作相对较少。这可能与混合动力双模式列车概念在市场上的近期出现有关。2019年，IEEE车辆技术学会发起了一项关于配备燃料电池系统、电池和超级电容器的概念性双模式机车EMS设计的挑战赛。回应挑战赛发表的论文概述了不同的方法，例如基于规则的能量流分配、用于调节电池荷电状态（State of Charge of batteries, SoC_bat）的闭环控制器、模糊逻辑模型预测控制等。这些论文的共同点是它们设计的EMS都遵循电量维持型（charge-sustaining）概念。遵循此概念，电池被用作能量缓冲，EMS确保任务结束时的SoC_bat接近其初始值。该概念通常用于不可外接充电的混合动力车辆，使其能够连续运行而无需外部充电。

尽管电量维持型策略有助于节约燃油，但这种方法并非双模式列车的最佳选择，并可能导致不必要的燃油过度消耗。这是因为EMS没有考虑双模式列车在电气化和非电气化线路上运行的灵活性，也没有利用铁路基础设施提供的通过接触网充电的机会。这一点与道路上不可外接充电的混合动力车辆和插电式混合动力车辆（plug-in hybrid electric vehicles）中观察到的EMS范式相似。对于后者，优先使用电池电力以最小化燃油消耗，前提是假设有可用的充电机会。因此，这种称为电量消耗型（charge-depleting）的策略有意将电池放电至比电量维持型更低的SoC_bat水平。重要的是，如前所述，改造型混合动力列车的电池尺寸较大，使得电量消耗型策略非常适合此类应用。

先前由作者发表的一项关于概念性改造型氢燃料电池双模式列车的研究是少数采用电量消耗型概念的研究之一，该研究展示了相对于电量维持型策略，氢消耗减少了17.5%。该研究使用了一种基于规则的策略，即在进入电气化区段之前，在非电气化区段末尾的特定里程碑处应用全电池电动牵引模式。对于柴油混合动力双模式列车，Olmos等人研究了基于电量消耗型概念的不同EMS策略，报告称与传统双模式列车相比，燃油增益高达13.7%。然而，上述参考文献中的列车并非改造型，因为能源的尺寸已经过优化，并且EMS是联合优化的。这表明当前文献中针对改造型柴油混合动力双模式列车EMS设计的研究十分匮乏。

尽管前述研究提出了有价值的贡献，但它们在EMS开发中缺乏对现实世界运营场景的考虑。具体来说，EMS设计是针对单一铁路任务进行的，而在现实生活中，列车按照每日运行时刻表运行，包含一系列具有不同特征的任务。因此，公布的燃油节约可能无法反映列车在真实条件下的实际潜力。此外，前述论文主要研究了一种类型的铁路线路，即部分电气化（包含一个非电气化区段后接一个电气化区段）。然而，在实际运营中，存在不同类型的线路。这些包括一端或两端终点站电气化的非电气化线路、存在多个或仅一个电气化区段的部分电气化线路，以及是否存在电气化中间站。这些基础设施特性直接影响电池的放电深度，从而影响燃油节约潜力。因此，本文的目标是通过能量管理优化，考虑现实世界的铁路运营场景，研究改造型柴油混合动力双模式列车的燃油节约潜力。本文提出的新EMS设计遵循电量消耗型概念，对于此特定应用而言，这是比电量维持型方法更合适的解决方案。需要强调的是，本文的重点并非介绍一种新的EMS优化算法，而是利用最先进的优化方法来研究燃油节约潜力。

为了评估混合动力双模式列车相较于传统列车的燃油节约，进行了一项实验活动。这包括将混合动力列车和传统列车机械耦合，并在不同任务期间进行实时测量。两列火车都配备了数据采集系统，每1秒测量一次每列火车的瞬时燃油消耗。为了确保公平比较，牵引控制单元将总请求牵引力均匀分配给两列火车。此外，舒适性辅助设备（如供暖系统和照明）在两列火车中设置为相同水平以保持一致的测试条件。耦合的列车在法国西南部执行了不同的任务，总距离为3822公里。结果显示，混合动力列车比非混合动力对照列车消耗的燃料少22%至25%。需要指出的是，上述燃油节约来源于制造商开发的遵循电量维持型概念的车载EMS。

本文开发了一个用于混合动力双模式列车的能量模拟器，以评估新的最优EMS对燃油消耗的影响。为确保模拟器的准确性和可靠性，使用列车当前实施的EMS数据进行了验证步骤。为此，进行了第二次实验活动以收集必要数据并验证模拟器。由于列车的动力总成拓扑结构因双模式功能而高度复杂，采用了能量宏观表示（Energetic Macroscopic Representation, EMR）来组织和描述列车模型。EMR是一种基于系统方法的图形形式主义，依赖于物理因果关系和作用-反作用原理。这种形式主义已在早期研究中用于调查不同类型电动汽车和电气化铁路系统的能量消耗。EMR的优势在于能够清晰易懂地理解系统中的能量流及其组件之间的相互作用。

为了基准测试混合动力双模式列车的燃油节约潜力，采用了动态规划（Dynamic Programming, DP）方法。DP在当前关于混合动力车辆EMS的文献中广为人知，因为它能够找到优化系统能量流的最优控制策略。这是通过计算驾驶循环中每个采样时间k所有可能的控制输入来实现的，因此可以找到全局最优解。然而，DP需要先验了解驾驶循环，这使得它不适合在线控制器。为了解决这个问题，相应地调整了列车模拟器，按照后向仿真方法重新组织模型，从车轮到能源，遵循文献中的做法。

基于DP的EMS的总体目标是在列车的整个每日运行计划（包括一系列运营任务和相关技术移动）上最小化燃油消耗。这需要在考虑列车运行模式及其相关约束的情况下实现，例如柴油发电机组最大功率P_gen^max、ESS最大功率P_ESS^max、接触网最大功率P_cat^max、停站期间的充电功率、每日计划结束时的目标SoC_bat及其边界。对于无接触网运行，约束包括发电机组功率在0和P_gen^max之间，ESS功率在P_ESS^min和P_ESS^max之间，SoC_bat在SoC_bat^min和SoC_bat^max之间，如果在停站时充电则P_ESS≤ P_gen^rech，并且最终SoC_bat(t_f)等于目标值。对于接触网供电运行，约束包括P_gen= 0，P_cat≤ P_cat^max，如果在AC线路上且牵引功率小于0则P_ESS= 0，如果在DC线路上且牵引功率小于0则P_ESS≥ P_ESS^min，如果在停站时充电则P_ESS≥ P_ESS^min，并且SoC_bat≤ SoC_bat^max。

对于DP实现，后向仿真中使用的采样时间为1秒。状态变量是SoC_bat，而控制变量是电流i_ESS。值得注意的是，DP的求解遵循电量消耗型概念，意味着在仿真结束时目标是SoC_bat的最小允许值。

研究选择了混合动力双模式列车的3个每日运行计划作为案例进行研究。这些计划对应于该混合动力双模式列车实际执行的运营计划。选择基于不同的标准，包括是否存在电气化终点站、中间站是否存在电气化车站，以及任务内是否存在电气化区段。例如，第一个运行计划呈现了从电气化起点到非电气化终点，经由非电气化线路的出程行程。第二个计划涉及从电气化起点到电气化终点，在接近终点处经过部分电气化线路的行程。第三个场景可以看作是混合运营，包括电气化和非电气化终点站，以及位于不同位置的部分电气化线路。

针对列车的运行模式，为优化定义了3个案例场景：场景1（S1）：无论线路是否电气化，均采用独家无接触网运行。列车即使在电气化线路上运行时也采用无接触网运行模式。在此场景中，禁止升弓以防止驾驶员疏忽可能对接触网造成的损坏，并避免可能导致电压下降的线路过载。ESS使用接触网充电仅在每日任务结束后在 depot（车辆段）的服务结束时间进行。否则，允许在停站时通过柴油发电机组充电，但功率上限出于噪音考虑。这代表了法国大多数地区混合动力双模式列车当前使用的运营实践。场景2（S2）：具有停站接触网充电能力的独家无接触网运行。与第一个场景类似，列车尽管存在电气化线路，仍以无接触网模式运行。但是，当中间终点站电气化时，可以使用接触网充电。如果DC接触网可用，技术移动和折返仅允许在电动模式下进行。场景3（S3）：结合停站接触网充电能力的在线运行模式切换。当列车在电气化线路上运行时，可以从无接触网运行切换到接触网供电运行，反之亦然。

考虑到只要有可用机会就通过接触网充电的可能性，在以下案例研究中采用了电量消耗型策略，而不是当前使用的电量维持型策略。在此概念下，允许SoC_bat在非电气化线路结束时或电气化过渡点（取决于所研究的场景）降至其最小值。该策略利用了改造过程带来的电池尺寸优势以及充电基础设施的可用性。这在一定程度上类似于道路上插电式混合动力电动汽车的操作逻辑，即在有充电机会时优先使用电力。

基于选定的每日运行计划及其相关的铁路基础设施特性，应用了定义的场景。鉴于第一个计划中的中间终点站没有电气化，第二和第三个场景无法应用。优化结果显示，对于所有三个场景，电池的最终SoC_bat在每个单独的每日运行计划结束时达到其最小值，这符合电量消耗型原则。这与当前使用的以任务结束时期望SoC_bat初始值为目标的电量维持型策略形成对比。此后电池可以充电，因为最终服务站是电气化的，允许列车以充满电的电池开始下一个运行计划。结果显示，提出的策略导致与混合动力列车实验测量油耗相比，计划1和计划2的燃油消耗分别减少了5.8%和3.9%。计划2观察到的燃油节约低于计划1，可归因于停站期间的充电深度大于计划1。独特的是，对于计划3，DP发现为了最小化燃油消耗，没有必要使用发电机组进行充电。这导致了场景3实现的最高燃油节约，达到9%。

对于场景2，优化结果显示，与场景1相比，现在允许在停站时使用接触网充电。因此，电池在第一个任务中完全放电，突出了优先使用电池电力以最小化燃油消耗的倾向。结果显示，燃油节约显著上升，计划2从3.9%提高到17.1%，计划3从9%提高到29.4%。

对于场景3，当纳入接触网供电牵引操作时，最优的SoC_bat规划与场景2相比发生了变化。结果表明，在开始接触网供电牵引运行模式之前实现了电池完全放电，而不是场景2中的停站时间。因此，无接触网运行中的电池放电轨迹被进一步优化以利用此机会。值得注意的是，在AC接触网供电运行时不允许使用再生制动充电。这个约束解释了SoC_bat在最小值处出现的平台期。相反，在DC接触网供电牵引运行时允许再生制动，这解释了在洋红色标记区段观察到的SoC_bat上升。这些结果证明DP在求解优化问题时遵守了约束条件。就燃油节约而言，该场景带来了进一步改善，计划2的燃油减少达到27.4%，计划3达到36.9%，与混合动力列车的实验测量油耗相比。

燃油节约结果总结表明，与传统柴油双模式列车相比，所提出的场景预计可产生从最低25%到最高50.78%的燃油节约。这些发现证明了所提出的运营场景在提高改造型双模式列车燃油经济性方面的有效性。

本研究的结果允许确定最佳实践，以规划每日任务计划并选择运营场景，从而充分利用混合动力双模式列车的燃油节约潜力。例如，结果证明在每日计划中包含电气化中间终点站具有巨大的燃油减少潜力。因此，在为混合动力双模式列车规划任务计划时，建议优先选择包含电气化中间站的线路，因为这为电池充电和更好地利用电量消耗型概念提供了宝贵的机会。

然而，需要解决一些挑战。值得注意的是，法国某些地区的地方运营指令不允许在列车运行时升弓以执行在线运行模式切换，或在停站时为电池充电。这是因为列车驾驶员需要处理来自铁路信号系统的各种信息，例如高速列车运行、货运操作和多个分相点。在这样的环境中引入进一步的指令可能导致认知超载，从而增加疏忽的可能性。因此，动态升弓被确定为高风险程序，因为在无