公开(公告)号：CN119231590A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411268932.4

申请日：2024-09-11

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 徐凯 ,  吕帆 ,  张长元 ,  马兴 ,  贺德强 ,  吴仕勋 ,  张洋 ,  张淼

IPC: H02J3/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种列车飞轮储能故障下基于强化学习的控制系统，其特征在于：包括列控中心、直流牵引站和飞轮储能系统；还包括一种针对上述控制系统的控制方法，其特征在于：当某个飞轮储能装置被轴承故障诊断模块诊断为故障时，飞轮阵列控制模块将故障的飞轮储能装置从飞轮阵列中切出，然后利用采用DDPG算法调整各个正常飞轮装置的充放电电压阈值，利用多源信息融合模型对列车运行数据、乘客数据和线路损耗数据进行处理得到新飞轮储能阵列的总能量，然后采用A2C算法对总能量进行分配后吸收或释放。采用本发明的控制系统和方法能在飞轮储能阵列故障下保障牵引网稳定和列车正常运行，还能降低飞轮储能设备的维修和使用成本。

公开(公告)号：CN117370805A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311373545.2

申请日：2023-10-23

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 徐凯 ,  吕帆 ,  张长元 ,  任其广 ,  贺德强 ,  黄德青 ,  董海荣 ,  蓝章礼 ,  杨建喜 ,  张淼 ,  谭伟

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40

Abstract: 本发明提供了一种基于数据增强的列车牵引能耗的预测方法，其特征在于：包括数据采集模块、模型训练模块和能耗预测模块；所述模型训练模块内设置有GAN模型；所述GAN模型包括生成器和集成判别器，所述集成判别器由k个判别器组成；所述预测方法包括：采集获取k个训练数据集分别用于k个判别器；然后利用k个训练数据集对GAN模型进行训练获取能耗预测生成器，然后利用能耗预测生成器对列车的牵引能耗进行预测。采用本预测方法不仅能提高列车牵引能耗的预测精度，还能提高预测模型的通用性。