考虑碳排放减少的高速铁路虚拟耦合列车组智能运行控制方法

《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》：Virtual Coupled Train Set Intelligent Operation Control Method for High-Speed Railway Considering Carbon Emission Reduction

　　

在本文中，我们提出了一种基于模型预测控制（MPC）框架的智能运行控制方法，用于考虑减少碳排放的高速铁路虚拟耦合列车组。具体来说，根据列车动力学理论，我们研究了坡度、曲率和隧道条件对预期列车间距的影响。通过分析列车运行的能耗，我们将减少碳排放作为主要控制目标之一，并将虚拟耦合列车组智能运行控制模型转化为一个最优控制问题。以成都至重庆的高速铁路作为背景进行了实际模拟实验，发现本文提出的模型在铁路线路变更条件下表现有效，能够减少三列跟行列车的总牵引碳排放量0.72%。最后，我们比较了在不同控制目标权重（跟踪和碳排放）、不同时间域（预测和控制）以及不同控制策略（移动闭塞和虚拟耦合）三种情况下的跟踪误差和碳排放减少情况。结果表明，所提出的模型需要在跟踪精度和碳排放减少效果之间进行权衡。为了平衡跟踪精度和计算效率，建议列车的预测范围不应超过40小时。与移动闭塞系统相比，虚拟耦合在跟踪间隔和提高线路容量方面表现出显著优势，所提出的模型可以实现列车牵引碳排放量减少2.81%。

近年来，绿色和可持续发展已成为全球经济和社会发展的主题之一。尽管一些国家相继出台了一系列减少碳排放的政策，但实际排放量与预期排放量之间仍存在显著差距。根据政府间气候变化专门委员会发布的第六次评估报告，到2030年全球温室气体排放可能导致全球温度上升超过1.5°C [1]。根据2023年的报告，全球碳排放量达到374亿吨，比2022年增加了4.1亿吨 [2]。对于交通运输行业，为了应对当前的严重碳排放状况，欧盟提出了到2050年交通运输行业碳排放减少90%的目标。欧盟在2020年发布了《可持续和智能交通战略》，提出通过将75%的公路货运转移到铁路和内河航道上来转变交通方式。计划到2050年将欧盟的铁路货运量翻一番，并将其高速铁路（HSR）的运输量翻一番，以实现交通运输行业碳排放减少90%的目标。此外，在2020年，中国提出了到2030年达到二氧化碳排放峰值、到2060年实现碳中和的目标 [3]、[4]、[5]。作为低碳交通方式，高速铁路将在未来低碳经济的发展中发挥越来越重要的作用。