公开(公告)号：CN118095090A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410265735.0

申请日：2024-03-08

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 胡文斌 ,  刘俊杰 ,  钱程 ,  徐立 ,  张心成

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/006 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08 ,  G06F113/28 ,  G06F119/02 ,  G06F119/06 ,  G06F113/04 ,  G06F119/14 ,  G06F111/02

Abstract: 本发明公开了一种地铁列车节能时刻表优化方法，该方法步骤如下：对地铁列车停站延误历史数据和区间追踪历史数据进行统计分析，分别建立考虑客流因素的停站延误时间的概率模型和区间追踪时间与发车延误时间概率关系函数，结合列车动力学模型、牵引供电模型，以列车区间运行时间和停站时间作为决策变量，全线变电站总能耗最低为优化目标，建立考虑延误因素的多车协同节能优化模型。在考虑列车延误条件下的停站时间约束、运行时间约束，运用交叉变异的粒子群算法对模型求解进行算法设计。本发明方法在考虑了列车延误因素下，对全线列车进行节能时刻表优化，最大化降低全线列车总牵引能耗，总运营能耗，具有较高的使用价值与应用前景。

公开(公告)号：CN116611864A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310587350.1

申请日：2023-05-24

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 胡文斌 ,  秦建楠 ,  徐立 ,  刘俊杰 ,  钱程

IPC: G06Q30/0202 ,  B61L27/60 ,  B61C17/00 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q50/30 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于RNN的城市轨道交通列车速度与客流量的预测方法，首先，采集列车各部件的电压和电流以及地铁线路已知的坡道和弯道、地铁站点数据，对采集数据进行预处理操作；其次，根据列车车组运行信息和采集到的信息计算得到不同区间的功率数据；用K‑means聚类法功率曲线进行区间识别，将同一区间的信息保存为样本数据集并编号；根据不同区间的样本功率数据集，建立列车客流量预测模型并进行预测；最后基于同一区间内的样本数据集和列车客流量，建立循环神经网络模型，实现列车速度实时跟踪预测。本发明对地铁列车的速度跟踪预测的结果更加精确，具有科学、精确、可靠的优点，能提前规避列车的运行故障，为保证列车安全稳定运行提供了借鉴。

公开(公告)号：CN116776529A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310388033.7

申请日：2023-04-12

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 胡文斌 ,  李华轩 ,  钱程 ,  徐立 ,  刘俊杰

IPC: G06F30/20 ,  H04L67/02 ,  H04L69/16 ,  G06F13/42 ,  G06F17/16 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明公开了一种基于微服务的轨道交通能效管理系统，包括数据远程实时采集服务、轨道交通牵引供电系统仿真分析服务以及城轨交通Web服务器的总体设计，其中：数据远程实时采集系统采用Netty的IO多路复用模型实现了高效性，自定的格式化预处理数据解决了连接效率、粘包和连接安全的问题，同时具备指令交互、心跳检测功能。牵引供电系统仿真方面对各部分建模分析其特性，然后将各个部分综合考虑建立包含列车、接触网以及走行轨的城市轨道交通直流牵引供电系统模型，并对该系统模型等效形成的时变电网络进行潮流计算。本发明以数据为中心，统一管理，设计合适的日志服务，UI交互界面，持久化策略，使其具有扩展性，可靠性，具有重要实际应用意义。

公开(公告)号：CN117973225A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410231941.X

申请日：2024-03-01

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 胡文斌 ,  徐立 ,  刘俊杰 ,  钱程 ,  张心成

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的牵引供电系统潮流计算方法，属于牵引供电系统仿真领域，所述方法包括：步骤1，搭建牵引供电系统稳态模型；步骤2，建立牵引供电系统的时变电网络等效模型；步骤3，进行直流潮流计算迭代求解，获取潮流训练数据集；步骤4，选取合适的特征作为神经网络模型的输入输出数据，并进行归一化处理；步骤5，设计残差神经网络模型；步骤6，训练神经网络并进行模型有效性验证，从而获得潮流计算模型；步骤7，设置输入参数，进行残差网络前向传播计算，得到潮流计算结果。本发明在满足潮流计算精度的同时，提高潮流计算求解效率，实现牵引供电系统在线监测与状态分析，为增强系统供电可靠性和安全性提供解决策略。

公开(公告)号：CN116467588A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310124196.4

申请日：2023-02-16

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 胡文斌 ,  许久奇 ,  刘俊杰 ,  苏泓杰

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明公开了一种考虑客流的时刻表和速度曲线优化方法。该方法步骤如下:对历史断面客流进行聚类分析划分客流时刻特性，建立神经网络客流预测模型；基于单车间运行情况，根据动力学公式，利用改进的模拟退火算法优化列车速度曲线行驶过程中的工况转换点，使得最终单区间满足列车精准停站，能耗最低等条件；针对多列车多站间运行过程，建立运行时间和停站时间时刻表优化模型，利用模拟退火算法求解以列车牵引总能耗以及乘客等待时间最小为优化目标的问题。本发明方法综合考虑了客流情况下，对单列车速度曲线和时刻表双向优化，最大化降低全线列车总牵引能耗，总运营能耗以及乘客等待时间，具有较高的使用价值与应用前景。