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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
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。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117274194A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311230738.2
申请日：2023-09-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于确定高海拔地铁接触网融冰的双向变流器电流的方法，其特征在于：包括图像采集处理模块、深度学习模块、融冰电流计算模块、微气象站和融冰车；所述方法包括：一）利用无人机及计算机图像处理技术获取训练数据集，利用训练数据集训练深度学习模型得到融冰热量计算模型训练；二）利用融冰热量计算模型获取融冰热量，然后利用热平衡方程计算融冰电流。采用本发明所述的方法能快速、高效获取接触网覆冰段所需融冰电流，能提高融冰效率、节约能源成本。
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公开(公告)号：CN117048664A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311230743.3
申请日：2023-09-22
Applicant: 重庆交通大学
IPC: B61L15/00
Abstract: 本发明提供了一种列车ATP系统故障下主动自愈的调控方法，其特征在于：所述调控方法包括：每个单列车均设置一个曲线生成模块，单个曲线生成模块的两个曲线模块每次同时生成两个速度监控包络线，然后曲线比较模块对上述两个速度监控包络线进行比较，从而判断ATP设备是否故障，当ATP设备故障时，再将曲线生成模块功能整体切换到备车上进行，从而实现故障车ATP系统的主动自愈。本调控方法，即能提高单列车内部以及车车之间的ATP系统安全性和可靠性，还大大降低了列车的配置成本。
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公开(公告)号：CN118928508A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411268935.8
申请日：2024-09-11
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种列车在多场景下基于元强化学习的控制方法，其特征在于：包括旧任务数据收集模块、旧任务模型训练模块、新任务曲线生成模块和列车控制模块；所述控制方法包括：旧任务数据收集模块收集旧任务产生的多个自动驾驶曲线，然后按3种场景类型分为3个训练样本集，然后利用3个训练样本集分别训练得到3个可用模型，可用模型训练中结合对比学习和元强化学习的方法，然后在新任务中，根据新任务对应的场景类型选择相应的可用模型，通过对模型参数进行微调，快速生成新的驾驶速度曲线控制列车运行。采用本发明的控制方法，能在列车遇到新任务时快速、高效地生成列车的驾驶速度曲线，提高运营效率、减小经济损失。
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公开(公告)号：CN117335459A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311289721.4
申请日：2023-10-08
Applicant: 重庆交通大学
IPC: H02J3/30 , B60M1/28 , F03D9/12 , B60L7/10 , H02J15/00 , H02J3/38 , H02J13/00 , H02G7/16 , G01R19/00 , G01R22/06
Abstract: 本发明提供了一种高海拔地铁储能与融冰功能一体化的装置，其特征在于：所述装置包括中央控制模块、电流监测单元和2个供储能模块，单个供储能模块包括储能单元、双向变流器和变压器；所述储能单元包括风力发电装置和2个飞轮储能装置；还提供一种针对上述装置的控制方法，其特征在于：单个供储能模块内的2个飞轮储能装置动态分配分别用于列车制动再生能量和风力发电能量的储存；通过对两个供储能模块的控制，使两个供储能模块之间形成电压差，从而在直流牵引网的覆冰段形成融冰电流达到融冰目的。采用本发明所述的装置和方法能高效利用制动再生能量和风力发电能量实现对直流牵引网融冰，节约了成本，还解决了多种能量储存之间的协调管理问题。
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公开(公告)号：CN117284351A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311230739.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种列车在高海拔环境下节能运行的控制方法，其特征在于：包括地面列控中心，所述地面列控中心设置有离线模型训练模块；所述列车上设置有驾驶曲线模块、风力‑速度误差补偿模块、温度‑速度误差补偿模块、温度监测模块、ATO模块和车载通信模块；列车运行线路上分布有多个风力值传感器；所述控制方法包括离线模型训练阶段：生成标准曲线，训练两个误差补偿深度学习模型；在线控制阶段利用两个误差补偿深度学习模型分别获取风力和温度的误差补偿值，然后将其对标准曲线进行修正得到可用自动驾驶速度曲线，用于列车自动驾驶运行控制。采用本控制方法曲线获取效率高，占用列车在线时间少，提高了列车的运行效率，优化了列车的节能效果。
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