JP2018184135A - Operation curve creation device - Google Patents

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優太 小澤
Yuta Ozawa
優太 小澤
清高 松江
Kiyotaka Matsue
清高 松江
卓久 和田
Takahisa Wada
卓久 和田
信 小熊
Makoto Koguma
信 小熊
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To create an operation curve aiming for energy saving by taking into consideration regenerative restriction in actual travel of a train.SOLUTION: An operation curve creation device of this invention includes an extraction unit and a creation unit. The extraction unit acquires travel data indicating a travel state of a train and extracts regenerative probability expressing feasibility of regenerative energy by regenerative braking of the train travelling in a prescribed section on the basis of the travel data. The creation unit calculates as transition cost a total of consumption energy of the train when state transition is carried out from the travel state to the next possible travel state the train may take and the regenerative energy reflecting the regenerative probability regarding each discretization travel state the train may take in the prescribed section according to the probability dynamic programming and creates an operation curve of the train in which accumulation of the transition cost is minimum when the train travels in the prescribed section by state transition between the travel states.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明の実施形態は、運転曲線作成装置に関する。   Embodiments described herein relate generally to an operation curve creation device.

列車の運転曲線は、所定区間における列車の速度を示すものであり、列車の走行計画として、列車の運転手の運転支援、列車のダイヤの作成、列車の省エネ運転の実現等に活用されている。列車の回生エネルギーを考慮した運転曲線の作成方法には、所定区間を運行する各列車の回生エネルギーを可視化することによって、回生エネルギーを有効に活用して運転曲線を作成する方法が開発されているが、ダイヤ通りに走行した列車の実走行情報(例えば、回生絞り込み)が運転曲線に反映されていない。   The train operation curve shows the speed of the train in a given section, and is used as a train travel plan for driving support for train drivers, creating train schedules, realizing train energy-saving operations, etc. . As a method of creating an operation curve that takes into account the regenerative energy of the train, a method has been developed that makes effective use of the regenerative energy by visualizing the regenerative energy of each train operating in a given section. However, the actual traveling information (for example, regenerative narrowing down) of the train that has traveled along the diamond street is not reflected in the operation curve.

また、所定区間を予め設定された時間で省エネを図って列車を走行させる方法も開発されている。例えば、列車の走行に対する制約として、所定区間を分割した複数の部分区間のうち1つの部分区間においてのみ列車の走行速度の制限が存在する場合には、ヒューリスティックな方法によって、省エネを図った運転曲線を求めることができる。しかしながら、所定区間内における列車の走行に対する制約が複雑な場合、ヒューリスティックな方法によっては、省エネを図った運転曲線を求めることが困難な場合がある。   In addition, a method of running a train while saving energy in a predetermined time in a predetermined time has been developed. For example, when there is a restriction on the traveling speed of a train only in one partial section among a plurality of partial sections obtained by dividing a predetermined section as a restriction on the traveling of the train, an operation curve that saves energy by a heuristic method Can be requested. However, when the restrictions on the travel of the train in the predetermined section are complicated, it may be difficult to obtain an operation curve with energy saving depending on the heuristic method.

また、例えば、動的計画法によって、所定区間を走行した列車の消費エネルギーが最小となるように、所定区間内における列車の速度、位置、時間等の走行状態を、列車の消費エネルギーをコストとして求めることによって、列車の運転曲線を作成する方法も開発されている。   In addition, for example, by using dynamic programming, the running state such as the speed, position, time, etc. of the train in the predetermined section is determined by using the train energy consumption as the cost so that the energy consumption of the train traveling in the predetermined section is minimized. A method for creating a train operating curve by obtaining it has also been developed.

特開2015−036286号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-036286 特開2016−131459号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2006-131458

しかしながら、動的計画法によって運転曲線を作成する方法では、回生エネルギーが一定の割合で得られることを前提としているため、列車の実走行において、回生エネルギーが架線電圧によって大きく変動すると、算出した運転曲線に従った列車の走行では回生絞り込みが発生して、回生エネルギーが得られない場合がある。   However, the method of creating an operation curve by dynamic programming assumes that regenerative energy is obtained at a certain rate, so that when the regenerative energy varies greatly due to overhead line voltage in actual train travel, the calculated operation When the train travels along a curve, regenerative narrowing occurs and regenerative energy may not be obtained.

実施形態の運転曲線作成装置は、抽出部と、作成部と、を備える。抽出部は、列車の走行状態を示す走行データを取得し、当該走行データに基づいて、所定区間を走行する列車の回生ブレーキによる回生エネルギーの発生し易さを表す回生確率を抽出する。作成部は、確率動的計画法に従って、所定区間において列車がとり得る離散化された各走行状態について、当該走行状態から次にとり得る走行状態に状態遷移した場合の列車の消費エネルギーと回生確率を反映させた回生エネルギーとの和を遷移コストとして算出し、走行状態間を状態遷移して列車が所定区間を走行した場合の遷移コストの累積が最小となる列車の運転曲線を作成する。   The operation curve creation device of the embodiment includes an extraction unit and a creation unit. The extraction unit acquires travel data indicating the travel state of the train, and extracts a regeneration probability representing the ease with which regenerative energy is generated by the regenerative brake of the train traveling in the predetermined section based on the travel data. In accordance with the probabilistic dynamic programming, the creation unit calculates the train energy consumption and the regeneration probability when the state transitions from the traveling state to the next possible traveling state for each of the discrete traveling states that the train can take in the predetermined section. The sum of the reflected regenerative energy is calculated as a transition cost, and a train operation curve is created that minimizes the accumulation of transition costs when the train travels through a predetermined section after transitioning between running states.

図1は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成システムの構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an operation curve creation system according to the first embodiment. 図2は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置による回生データの抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of a flow of extraction processing of regenerative data by the operation curve creation device according to the first embodiment. 図3は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置において回生データの抽出に用いる走行データの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of travel data used for extraction of regenerative data in the operation curve creation device according to the first embodiment. 図4は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置における回生データの作成処理の一例を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining an example of regeneration data creation processing in the operation curve creation device according to the first embodiment. 図5は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置において作成されるき電区間識別テーブルの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a feeder section identification table created in the operation curve creation device according to the first embodiment. 図6は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置における列車の力行確率の算出結果の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a calculation result of a power running probability of a train in the operation curve creation device according to the first embodiment. 図7は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置による運転曲線の作成処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a flow of operation curve creation processing by the operation curve creation device according to the first embodiment. 図8は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置における遷移コストの算出処理の一例を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining an example of a transition cost calculation process in the operation curve creation device according to the first embodiment. 図9は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置における列車の消費エネルギーの累積の算出結果の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a calculation result of accumulation of train consumption energy in the operation curve creation device according to the second embodiment. 図10は、従来の運転曲線作成装置により作成される運転曲線の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an operation curve created by a conventional operation curve creation device. 図11は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置により作成される運転曲線の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an operation curve created by the operation curve creating apparatus according to the second embodiment. 図12は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置の蓄電池データ記憶部が記憶する蓄電池データの一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of storage battery data stored in the storage battery data storage unit of the operation curve creation device according to the second embodiment. 図13は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置による回生データの取得処理の一例を説明するための図である。FIG. 13 is a diagram for explaining an example of the regeneration data acquisition process performed by the operation curve creation device according to the second embodiment. 図14は、第3の実施形態にかかる運転曲線作成装置において実行される強化学習の一例を説明するための図である。FIG. 14 is a diagram for explaining an example of reinforcement learning executed in the operation curve creation device according to the third embodiment.

以下、添付の図面を用いて、本実施形態にかかる運転曲線作成装置を適用した運転曲線作成システムについて説明する。   Hereinafter, an operation curve creation system to which the operation curve creation device according to the present embodiment is applied will be described with reference to the accompanying drawings.

(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成システムの構成の一例を示す図である。図1に示すように、本実施形態にかかる運転曲線作成システムは、列車に搭載される車両システム100と、列車の外部に存在する地上システム104と、を有する。車両システム100は、走行データ送信部101、運転曲線受信部102、および運転曲線表示部103を有する。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an operation curve creation system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the operation curve creation system according to the present embodiment includes a vehicle system 100 mounted on a train and a ground system 104 existing outside the train. The vehicle system 100 includes a travel data transmission unit 101, a driving curve receiving unit 102, and a driving curve display unit 103.

走行データ送信部101は、列車において計測される走行データを、地上システム104に送信する。これにより、走行データ送信部101は、走行データを地上システム104に記録する。   The travel data transmission unit 101 transmits travel data measured on the train to the ground system 104. As a result, the traveling data transmission unit 101 records the traveling data in the ground system 104.

ここで、走行データは、列車の走行状態を示すデータである。例えば、走行データは、列車の走行を識別可能とする走行番号、列車が走行した日付、列車が走行した時刻、列車の位置、列車の速度、列車の加速度、列車のノッチ、回生絞り込み量、列車の消費エネルギー、乗車率などを含むものとするが、これに限定するものではなく、列車が走行した際の天候、列車の乗車率、列車が電力の供給を受ける架線の架線電圧、列車が走行する位置の経度や緯度や標高などを含んでいても良い。   Here, the traveling data is data indicating the traveling state of the train. For example, the travel data includes a travel number that makes it possible to identify the train travel, the date the train travels, the time the train travels, the train position, the train speed, the train acceleration, the train notch, the regenerative refinement amount, the train However, it is not limited to this, the weather when the train travels, the train occupancy rate, the overhead voltage of the overhead line to which the train is supplied with power, the position where the train travels May include longitude, latitude, altitude, etc.

運転曲線受信部102は、地上システム104から、当該地上システム104により作成される運転曲線を受信する。運転曲線表示部103は、運転曲線受信部102により受信した運転曲線を表示する。   The driving curve receiving unit 102 receives a driving curve created by the ground system 104 from the ground system 104. The operation curve display unit 103 displays the operation curve received by the operation curve reception unit 102.

地上システム104は、所定区間(例えば、き電区間)を走行する列車の運転曲線を作成する運転曲線作成装置105と、当該運転曲線作成装置105により作成される運転曲線を、車両システム100の運転曲線受信部102に送信する運転曲線送信部112と、を有する。本実施形態では、運転曲線作成装置105は、走行データ記憶部106、回生データ抽出部107、回生データ記憶部108、パラメータ初期化部109、回生データ取得部110、運転曲線作成部111、および蓄電池データ記憶部113を有する。   The ground system 104 generates an operation curve creation device 105 that creates an operation curve of a train that travels in a predetermined section (for example, a feeding section), and an operation curve created by the operation curve creation device 105 as an operation of the vehicle system 100. And an operation curve transmission unit 112 that transmits to the curve reception unit 102. In the present embodiment, the driving curve creation device 105 includes a travel data storage unit 106, a regeneration data extraction unit 107, a regeneration data storage unit 108, a parameter initialization unit 109, a regeneration data acquisition unit 110, an operation curve creation unit 111, and a storage battery. A data storage unit 113 is included.

走行データ記憶部106は、車両システム100の走行データ送信部101から送信される走行データを記憶する。蓄電池データ記憶部113は、列車の減速による回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数を特定可能とする蓄電池データを記憶する。回生データ抽出部107は、走行データ記憶部106から、走行データを取得する。そして、回生データ抽出部107(抽出部の一例)は、取得した走行データに基づいて、所定区間を走行する列車の回生ブレーキによる回生エネルギーの発生し易さを表す回生確率を示す回生データを抽出する。   The travel data storage unit 106 stores travel data transmitted from the travel data transmission unit 101 of the vehicle system 100. The storage battery data storage unit 113 stores storage battery data that makes it possible to specify the number of storage batteries that can be charged with regenerative energy due to deceleration of the train. The regenerative data extraction unit 107 acquires travel data from the travel data storage unit 106. Then, the regenerative data extraction unit 107 (an example of the extraction unit) extracts regenerative data indicating the regenerative probability representing the ease with which regenerative energy is generated by regenerative braking of a train traveling in a predetermined section based on the acquired travel data. To do.

回生データ記憶部108は、回生データ抽出部107により抽出される回生データを記憶する。パラメータ初期化部109は、運転曲線の作成に用いる各種パラメータを初期化する。回生データ取得部110は、回生データ記憶部108から、回生データを取得する。運転曲線作成部111は、回生データ取得部110により取得される回生データを用いて、所定区間を走行する列車の運転曲線を作成する。   The regeneration data storage unit 108 stores the regeneration data extracted by the regeneration data extraction unit 107. The parameter initialization unit 109 initializes various parameters used for creating the operation curve. The regenerative data acquisition unit 110 acquires regenerative data from the regenerative data storage unit 108. The driving curve creation unit 111 creates a driving curve for a train traveling in a predetermined section using the regeneration data acquired by the regeneration data acquisition unit 110.

次に、図2を用いて、本実施形態にかかる運転曲線作成装置105による回生データの抽出処理の一例について説明する。図2は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置による回生データの抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。   Next, an example of regenerative data extraction processing by the operation curve creation device 105 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of a flow of extraction processing of regenerative data by the operation curve creation device according to the first embodiment.

本実施形態では、回生データ抽出部107は、時刻tに所定区間を力行する列車の数に基づいて、回生データを抽出する。よって、回生データ抽出部107は、走行データ記憶部106から、時刻tに所定区間を走行する列車の車両システム100から受信した走行データを取得する(ステップS201)。   In the present embodiment, the regenerative data extracting unit 107 extracts regenerative data based on the number of trains that power a predetermined section at time t. Therefore, the regenerative data extraction unit 107 acquires the travel data received from the vehicle system 100 of the train traveling in the predetermined section at the time t from the travel data storage unit 106 (step S201).

図3は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置において回生データの抽出に用いる走行データの一例を示す図である。本実施形態では、回生データ抽出部107は、走行データ記憶部106に記憶される走行データ(図3参照)のうち、時刻tを含む走行データを取得する。走行データの形式は、車両システム100が有する走行データの計測装置や記録フォーマットによって異なる。例えば、図3に示す走行データが含むノッチは、1〜6を列車の力行時のノッチとし、−1〜−6を列車のブレーキ時のノッチとして表す。また、本実施形態では、回生データ抽出部107は、走行データ記憶部106に記憶される走行データのうち、時刻tの日付から予め設定された日にち(例えば、時刻tの日付から予め設定された月数前)までの日付を含む走行データを取得する。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of travel data used for extraction of regenerative data in the operation curve creation device according to the first embodiment. In the present embodiment, the regenerative data extraction unit 107 acquires travel data including the time t from travel data (see FIG. 3) stored in the travel data storage unit 106. The format of the travel data differs depending on the travel data measuring device and the recording format that the vehicle system 100 has. For example, the notches included in the travel data shown in FIG. 3 represent 1-6 as notches at the time of train power running and -1 to -6 as notches at the time of train braking. Further, in the present embodiment, the regenerative data extraction unit 107 has a date preset from the date of time t (for example, preset from the date of time t) among the travel data stored in the travel data storage unit 106. The driving data including the date up to the previous month) is acquired.

図2に戻り、回生データ抽出部107は、回生データを抽出する際に、所定区間(例えば、き電区間)を走行した列車により計測された走行データを用いるために、取得した走行データを計測した列車が走行した所定区間を示すき電区間識別テーブルを作成する(ステップS202)。図4は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置における回生データの作成処理の一例を説明するための図である。例えば、図4に示すように、変電所Aと変電所Bとの間のき電区間ABを走行する列車の運転曲線を作成する場合、回生データ抽出部107は、列車aにより計測された走行データおよび列車bにより計測された走行データのうち、き電区間ABを走行した列車aにより計測された走行データを用いて、回生データを抽出することが好ましい。そのため、回生データ抽出部107は、き電区間識別テーブルを作成する。   Returning to FIG. 2, the regenerative data extraction unit 107 measures the acquired travel data in order to use the travel data measured by the train that traveled in a predetermined section (for example, the feeding section) when extracting the regenerative data. A feeding section identification table indicating a predetermined section in which the train has traveled is created (step S202). FIG. 4 is a diagram for explaining an example of regeneration data creation processing in the operation curve creation device according to the first embodiment. For example, as shown in FIG. 4, when creating an operation curve of a train that runs in a feeding section AB between a substation A and a substation B, the regenerative data extraction unit 107 travels measured by the train a. Of the data and the travel data measured by the train b, it is preferable to extract the regenerative data using the travel data measured by the train a traveling in the feeding section AB. Therefore, the regeneration data extraction unit 107 creates a feeding section identification table.

図5は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置において作成されるき電区間識別テーブルの一例を示す図である。本実施形態では、回生データ抽出部107は、図5に示すように、取得した走行データを識別可能とする走行データ識別番号と、当該取得した走行データを計測した列車が走行した所定区間(例えば、き電区間)を識別可能とするき電区間識別情報とを対応付けるき電区間識別テーブルを作成する。具体的には、回生データ抽出部107は、走行データや所定区間を示す情報を用いて、き電区間識別テーブルを作成する。例えば、回生データ抽出部107は、走行データが含む日付と当該走行データが含む走行番号を組み合わせて走行データ識別番号を作成し、当該走行データ識別番号と列車が走行したき電区間のき電区間識別情報とを対応付けてき電区間識別テーブルを作成する。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a feeder section identification table created in the operation curve creation device according to the first embodiment. In the present embodiment, the regenerative data extraction unit 107, as shown in FIG. 5, has a travel data identification number that makes it possible to identify the acquired travel data, and a predetermined section (for example, the train on which the acquired travel data is measured) , A feeding section identification table is created for associating feeding section identification information that can identify the feeding section). Specifically, the regenerative data extraction unit 107 creates a feeding section identification table using travel data and information indicating a predetermined section. For example, the regenerative data extraction unit 107 creates a travel data identification number by combining the date included in the travel data and the travel number included in the travel data, and the feeding section of the feeder section where the train traveled The electric section identification table is created by associating with the identification information.

図2に戻り、回生データ抽出部107は、取得した走行データ間の走行データ(例えば、列車の位置、速度、ノッチ、消費エネルギー)を補間して、予め設定された時間(例えば、1秒)毎の走行データを取得する(ステップS203)。例えば、回生データ抽出部107は、線形補間によって、取得した走行データ間の走行データを補間する。1つの走行状態から次の走行状態へと状態遷移する時刻の間隔は、動的計画法によって運転曲線を作成する場合には走行状態の要素として用いられ、強化学習によって運転曲線を作成する場合には報酬関数のパラメータとして用いられる。そのため、1つの走行状態から次の走行状態へと状態遷移する時刻の間隔は、運転曲線の作成に用いる手法によって変更する必要がある。また、列車によって走行データを計測する間隔は、100ミリ秒間隔であったり、500ミリ秒間隔であったり、当該列車に搭載される計測装置によって異なる場合がある。そのため、回生データ抽出部107は、取得する走行データの間隔を、運転曲線の作成に用いる方法に適した間隔に調整する。   Returning to FIG. 2, the regeneration data extraction unit 107 interpolates travel data (for example, train position, speed, notch, energy consumption) between the acquired travel data, and sets a preset time (for example, 1 second). Each travel data is acquired (step S203). For example, the regenerative data extraction unit 107 interpolates travel data between acquired travel data by linear interpolation. The time interval for transitioning from one driving state to the next driving state is used as an element of the driving state when creating a driving curve by dynamic programming, and when creating a driving curve by reinforcement learning. Is used as a parameter of the reward function. Therefore, it is necessary to change the interval of the time of state transition from one traveling state to the next traveling state according to the method used for creating the driving curve. Moreover, the interval which measures driving | running | working data with a train may be an interval of 100 milliseconds, an interval of 500 milliseconds, or may differ with the measuring devices mounted in the said train. Therefore, the regenerative data extraction unit 107 adjusts the interval of the acquired travel data to an interval suitable for the method used for creating the driving curve.

次に、回生データ抽出部107は、取得した走行データを用いて、時刻tに所定区間を力行する列車の数を計数する(ステップS204)。本実施形態では、回生データ抽出部107は、図3に示す走行データのうち、時刻tの走行データが含むノッチが1以上の走行データの数を、時刻tに力行する列車の数として求める。そして、回生データ抽出部107は、時刻tにおいて力行する列車の数に基づいて、所定区間を走行する列車が力行する確率(以下、力行確率と言う)を算出する(ステップS205)。   Next, the regenerative data extraction unit 107 counts the number of trains that power the predetermined section at time t using the acquired travel data (step S204). In the present embodiment, the regenerative data extraction unit 107 obtains the number of travel data whose notch included in the travel data at time t is one or more of the travel data shown in FIG. 3 as the number of trains powering at time t. Then, the regenerative data extraction unit 107 calculates the probability that the train traveling in the predetermined section will be powered (hereinafter referred to as the power running probability) based on the number of trains that are powered at time t (step S205).

図6は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置における列車の力行確率の算出結果の一例を示す図である。図6において、横軸は、列車による所定区間の走行時間(例えば、200秒)の時刻(列車の発車時刻t1から、列車の到着時刻t2までの時刻)を表し、縦軸は、当該時刻における列車の力行確率を表す。図6に示すように、回生データ抽出部107は、列車が所定区間を走行する走行時間の各時刻について、力行確率を算出する。本実施形態では、回生データ抽出部107は、離散化された力行確率の分布を求めているが、離散化された力行確率間を補間して、連続的な力行確率の分布を求めることも可能である。そして、回生データ抽出部107は、算出した力行確率に基づいて、回生データを抽出し、当該回生データを回生データ記憶部108に保存する。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a calculation result of a power running probability of a train in the operation curve creation device according to the first embodiment. In FIG. 6, the horizontal axis represents the time (for example, 200 seconds) travel time of a predetermined section by the train (the time from the train departure time t1 to the train arrival time t2), and the vertical axis represents the time at the time. Expresses the power running probability of a train. As shown in FIG. 6, the regenerative data extraction unit 107 calculates a power running probability for each time of travel time during which the train travels in a predetermined section. In the present embodiment, the regenerative data extraction unit 107 obtains a distribution of discretized powering probabilities, but it is also possible to interpolate between the discretized powering probabilities to obtain a continuous powering probability distribution. It is. Then, the regeneration data extraction unit 107 extracts regeneration data based on the calculated powering probability, and stores the regeneration data in the regeneration data storage unit 108.

次に、図7を用いて、本実施形態にかかる運転曲線作成装置による運転曲線の作成処理の流れの一例について説明する。図7は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置による運転曲線の作成処理の流れの一例を示すフローチャートである。   Next, with reference to FIG. 7, an example of the flow of the operation curve creation process by the operation curve creation device according to the present embodiment will be described. FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a flow of operation curve creation processing by the operation curve creation device according to the first embodiment.

まず、パラメータ初期化部109は、走行データ記憶部106から、列車が所定区間を走行した際に計測された走行データを取得する(ステップS701)。次に、パラメータ初期化部109は、確率動的計画法による運転曲線の作成に用いる各種パラメータを初期化する(ステップS702)。具体的には、パラメータ初期化部109は、取得した走行データに基づいて、列車が走行開始する際の走行状態、列車が停車する条件(例えば、位置、速度、時刻)、ノッチ毎の消費エネルギーを算出するための列車の特性、列車が有するノッチ(例えば、力行する4段階のノッチ、ニュートラル、および制動する4段階のノッチを含む9段階のノッチ)、所定区間の勾配情報などの各種パラメータを初期化する。また、パラメータ初期化部109は、列車が停車する条件を設定する際、当該列車が停車する条件の一例である位置や時刻にマージンを持たせても良い。   First, the parameter initialization unit 109 acquires travel data measured when the train travels in a predetermined section from the travel data storage unit 106 (step S701). Next, the parameter initialization unit 109 initializes various parameters used for creating an operation curve by stochastic dynamic programming (step S702). Specifically, the parameter initialization unit 109 determines the travel state when the train starts traveling, the conditions (for example, position, speed, time) at which the train stops, and energy consumption for each notch based on the acquired travel data. Various parameters such as the characteristics of the train, the notch that the train has (for example, the 9-step notch including the 4-step notch, the neutral, and the 4-step notch for braking), the gradient information of the predetermined section, etc. initialize. Moreover, the parameter initialization part 109 may give a margin to the position and time which are an example of the conditions which the said train stops, when setting the conditions which a train stops.

回生データ取得部110は、回生データ記憶部108から、所定区間の回生データを取得する(ステップS703)。次に、運転曲線作成部111(作成部の一例)は、確率動的計画法(マルコフ決定過程)により状態遷移する列車の走行状態について、列車が有する各ノッチに対応する加速度および消費エネルギーを運動方程式によって算出する(ステップS704)。そして、運転曲線作成部111は、確率動的計画法に従って、各ノッチについて算出した加速度および消費エネルギーに応じて、列車が次にとり得る走行状態(例えば、列車の位置、速度、時刻)を決定する(ステップS705)。その際、運転曲線作成部111は、確率動的計画法において状態遷移する状態は、離散化された状態であるため、走行状態としての位置や速度や時刻に対して切り捨てや切り上げを行う。すなわち、運転曲線作成部111は、所定区間において列車がとり得る離散化された走行状態を定める。   The regenerative data acquisition unit 110 acquires regenerative data for a predetermined section from the regenerative data storage unit 108 (step S703). Next, the driving curve creation unit 111 (an example of the creation unit) exercises acceleration and energy consumption corresponding to each notch of the train with respect to the running state of the train that makes a state transition by stochastic dynamic programming (Markov decision process). Calculation is performed using an equation (step S704). And the driving curve preparation part 111 determines the driving | running | working state (for example, train position, speed, time) which a train can take next according to the acceleration and energy consumption which were calculated about each notch according to a stochastic dynamic programming. (Step S705). At that time, since the state transition state in the stochastic dynamic programming method is a discretized state, the driving curve creating unit 111 rounds down or rounds up the position, speed, and time as the traveling state. In other words, the operation curve creation unit 111 determines the discrete traveling state that the train can take in a predetermined section.

次に、運転曲線作成部111は、離散化された各走行状態について、当該走行状態から次にとり得る走行状態に状態遷移した場合の列車の遷移コストを算出する。ここで、遷移コストは、走行状態の状態遷移による列車の消費エネルギーと、取得した回生データが示す回生確率を反映させた回生エネルギーと、の和とする。これにより、確率動的計画法による走行状態の状態遷移による列車の遷移コストを、回生絞り込みの発生を考慮した値とすることができるので、列車の実走行での回生絞り込みを考慮して省エネルギー化を図った運転曲線の作成を可能とする。そして、運転曲線作成部111は、離散化された各走行状態について、当該走行状態までの状態遷移による遷移コストの累積のうち最小の遷移コストの累積(以下、最小累積コストと言う)を算出する(ステップS706)。   Next, the driving curve creation unit 111 calculates, for each discretized traveling state, a train transition cost when the state transitions from the traveling state to the next possible traveling state. Here, the transition cost is the sum of the energy consumption of the train due to the state transition of the running state and the regenerative energy reflecting the regeneration probability indicated by the acquired regeneration data. As a result, the train transition cost due to the state transition of the running state by the stochastic dynamic programming method can be set to a value that considers the occurrence of regeneration narrowing, so energy saving is taken into account by considering regeneration narrowing in actual train travel It is possible to create an operation curve that aims to Then, the driving curve creation unit 111 calculates, for each discretized travel state, the minimum transition cost accumulation (hereinafter referred to as the minimum cumulative cost) among the transition cost accumulations due to the state transitions up to the travel state. (Step S706).

図8は、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置における遷移コストの算出処理の一例を説明するための図である。本実施形態では、運転曲線作成部111は、図8に示すように、ある1つの走行状態S(x,v,t)から、当該走行状態Sから1秒後の走行状態など次にとり得る走行状態S´(x´,v´,t+1)に状態遷移による列車の遷移コストC(x,v,t,x´,v´,t+1)を算出する。ここで、xは、走行状態Sにおける列車の位置を表し、vは、走行状態Sにおける列車の速度を表し、tは、走行状態Sにおける時刻を表す。また、x´は、走行状態S´における列車の位置を表し、v´は、走行状態S´における列車の速度を表し、t´は、走行状態Sにおける時刻を表す。さらに、運転曲線作成部111は、図8に示すように、走行状態Sまでの最小累積コストVx,v,t、および走行状態S´までの最小累積コストV´x´,v´,t+1を算出する。 FIG. 8 is a diagram for explaining an example of a transition cost calculation process in the operation curve creation device according to the first embodiment. In the present embodiment, as shown in FIG. 8, the driving curve creation unit 111 performs the following possible travel such as a travel state one second after the travel state S from a certain travel state S (x, v, t). Train transition costs C (x, v, t, x ′, v ′, t + 1) due to state transitions to state S ′ (x ′, v ′, t + 1) are calculated. Here, x represents the position of the train in the traveling state S, v represents the speed of the train in the traveling state S, and t represents the time in the traveling state S. Further, x ′ represents the position of the train in the traveling state S ′, v ′ represents the speed of the train in the traveling state S ′, and t ′ represents the time in the traveling state S. Further, as shown in FIG. 8, the operation curve creation unit 111 performs the minimum accumulated cost V x, v, t until the traveling state S and the minimum accumulated cost V ′ x ′, v ′, t + 1 until the traveling state S ′. Is calculated.

本実施形態では、運転曲線作成部111は、下記の式(1)を用いて、走行状態S(x,v,t)から走行状態S´(x´,v´,t+1)への状態遷移による遷移コストC(x,v,t,x´,v´,t+1)を算出する。具体的には、運転曲線作成部111は、走行状態S(x,v,t)から走行状態S´(x´,v´,t+1)への状態遷移における列車の力行による力行エネルギー(x,v,t,x´,v´,t+1)を算出する。さらに、運転曲線作成部111は、走行状態S(x,v,t)から走行状態S´(x´,v´,t+1)への状態遷移における列車のブレーキにより回生される回生エネルギー(x,v,t,x´,v´,t+1)に対して回生確率RegenProb(t)(例えば、時刻tにおける列車の力行確率)を乗算した値を、回生エネルギーとして算出する。そして、運転曲線作成部111は、力行エネルギー(x,v,t,x´,v´,t+1)と、回生エネルギーとの和を、遷移コストC(x,v,t,x´,v´,t+1)として算出する。

Figure 2018184135
In the present embodiment, the driving curve creating unit 111 uses the following equation (1) to change the state from the traveling state S (x, v, t) to the traveling state S ′ (x ′, v ′, t + 1). The transition cost C (x, v, t, x ′, v ′, t + 1) is calculated. Specifically, the driving curve creation unit 111 performs the power running energy (x, v) by the power running of the train in the state transition from the running state S (x, v, t) to the running state S ′ (x ′, v ′, t + 1). v, t, x ′, v ′, t + 1) are calculated. Furthermore, the driving curve creation unit 111 regenerates energy (x, regenerated by the brake of the train in the state transition from the traveling state S (x, v, t) to the traveling state S ′ (x ′, v ′, t + 1). A value obtained by multiplying v, t, x ′, v ′, t + 1) by the regeneration probability RegenProb (t) (for example, the power running probability of the train at time t) is calculated as the regeneration energy. Then, the operation curve creation unit 111 determines the sum of the power running energy (x, v, t, x ′, v ′, t + 1) and the regenerative energy as the transition cost C (x, v, t, x ′, v ′). , T + 1).
Figure 2018184135

図7に戻り、運転曲線作成部111は、各走行状態までの最小累積コストおよび各走行状態までの状態遷移の経路を記憶する(ステップS707)。各走行状態の最小累積コストおよび各走行状態までの状態遷移の経路を記憶する度に、運転曲線作成部111は、各走行状態の次にとり得る走行状態が無くなる終了条件を満たすか否かを判断する(ステップS708)。終了条件を満たさない場合(ステップS708:Yes)、運転曲線作成部111は、ステップS704に戻り、次にとり得る走行状態について、列車が有する各ノッチに対応する加速度および消費エネルギーを運動方程式によって算出する。   Returning to FIG. 7, the driving curve creation unit 111 stores the minimum accumulated cost up to each traveling state and the path of state transition to each traveling state (step S707). Each time the minimum accumulated cost of each driving state and the route of the state transition to each driving state are stored, the driving curve creating unit 111 determines whether or not an end condition that eliminates a driving state that can be taken next to each driving state is satisfied. (Step S708). If the end condition is not satisfied (step S708: Yes), the operation curve creation unit 111 returns to step S704, and calculates the acceleration and energy consumption corresponding to each notch of the train using the equation of motion for the next possible driving state. .

一方、終了条件を満たした場合(ステップS708:No)、運転曲線作成部111は、終了条件を満たした走行状態までの状態遷移の経路のうち、最小累積コストが最も小さい状態遷移の経路を、所定区間における列車の運転曲線として作成する(ステップS709)。すなわち、運転曲線作成部111は、確率動的計画法(マルコフ決定過程)に従って、所定区間において列車がとり得る離散化された各走行状態について、当該走行状態から次にとり得る走行状態に状態遷移した場合の遷移コストを算出し、列車が走行状態間を状態遷移してき電区間を走行した場合の遷移コストの累積が最小となる運転曲線を作成する。   On the other hand, when the end condition is satisfied (step S708: No), the operation curve creation unit 111 selects the state transition route with the smallest minimum accumulated cost among the state transition routes to the running state that satisfies the end condition. A train operation curve in a predetermined section is created (step S709). In other words, the driving curve creation unit 111 transitions from the traveling state to the next possible traveling state for each discrete traveling state that the train can take in the predetermined section according to the stochastic dynamic programming (Markov determination process). The transition cost is calculated, and an operation curve that minimizes the accumulation of the transition cost when the train travels between the traveling states and travels through the power section is created.

これにより、第1の実施形態にかかる運転曲線作成装置105によれば、確率動的計画法による走行状態の状態遷移による列車の遷移コストを、回生絞り込みの発生を考慮した値とすることができるので、列車の実走行での回生絞り込みを考慮して省エネルギー化を図った運転曲線を作成できる。   Thereby, according to the operation curve creation device 105 according to the first embodiment, the train transition cost due to the state transition of the running state by the stochastic dynamic programming can be set to a value that considers the occurrence of regenerative narrowing. Therefore, it is possible to create an operation curve that saves energy in consideration of regenerative narrowing down in actual train travel.

(第2の実施形態)
本実施形態は、所定区間を力行する列車の消費エネルギーの累積等に基づいて、回生データを取得する例である。以下の説明では、第1の実施形態と同様の構成については説明を省略する。
(Second Embodiment)
This embodiment is an example of acquiring regenerative data based on, for example, accumulation of energy consumption of trains that power a predetermined section. In the following description, description of the same configuration as that of the first embodiment is omitted.

本実施形態では、回生データ抽出部107は、時刻t毎の所定区間における列車の消費エネルギーの累積に基づいて、回生データを抽出する。図9は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置における列車の消費エネルギーの累積の算出結果の一例を示す図である。図9において、横軸は、列車による所定区間の走行時間(例えば、200秒)の時刻(列車の発車時刻t1から、列車の到着時刻t2までの時刻)を表し、縦軸は、所定区間を走行する列車の消費エネルギーの累積を表す。例えば、回生データ抽出部107は、時刻tにおける所定区間を走行する列車の消費エネルギーの累積が多くなるに従って、回生確率を上げる。一方、回生データ抽出部107は、時刻tにおける所定区間を走行する列車の消費エネルギーの累積が少なくなるに従って、回生確率を下げる。   In the present embodiment, the regeneration data extraction unit 107 extracts regeneration data based on the accumulation of train energy consumption in a predetermined section at each time t. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a calculation result of accumulation of train consumption energy in the operation curve creation device according to the second embodiment. In FIG. 9, the horizontal axis represents the time of travel (eg, 200 seconds) of a predetermined section by the train (the time from the train departure time t1 to the train arrival time t2), and the vertical axis represents the predetermined section. This represents the cumulative energy consumption of the running train. For example, the regeneration data extraction unit 107 increases the regeneration probability as the accumulation of energy consumption of a train traveling in a predetermined section at time t increases. On the other hand, the regeneration data extraction unit 107 decreases the regeneration probability as the cumulative energy consumption of the train traveling in the predetermined section at time t decreases.

これにより、列車の回生ブレーキによって回生エネルギーを回生可能な状態(すなわち、列車の力行によって多くのエネルギーが使われて、回生絞り込みが発生する架線電圧までの差が大きい状態)においては、回生確率を上げることができるので、列車の回生ブレーキによってより多くの回生エネルギーを回生できる。   As a result, in a state where regenerative energy can be regenerated by the train's regenerative brake (that is, a state where a lot of energy is used by the train's power running and there is a large difference to the overhead line voltage that causes regenerative narrowing), the regenerative probability is reduced. Because it can be raised, more regenerative energy can be regenerated by regenerative braking of the train.

また、本実施形態では、回生データ抽出部107は、時刻tに所定区間において回生絞り込みが発生する確率(以下、回生絞り込み確率と言う)に基づいて、回生データを抽出することも可能である。図10は、従来の運転曲線作成装置により作成される運転曲線の一例を示す図である。図11は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置により作成される運転曲線の一例を示す図である。図10および図11において、横軸は、列車が所定区間を走行する時刻を表し、縦軸は、所定区間を走行する列車の速度を表す。従来の運転曲線は、列車のブレーキによって100%または所定の割合で回生エネルギーが回生されることを前提として、走行状態間の状態遷移による消費エネルギーを算出し、当該算出結果に基づいて、所定区間における走行状態間の状態遷移による消費エネルギーが最小となる運転曲線を作成している。   In the present embodiment, the regenerative data extraction unit 107 can also extract regenerative data based on the probability that regenerative narrowing will occur in a predetermined section at time t (hereinafter referred to as regenerative narrowing probability). FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an operation curve created by a conventional operation curve creation device. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an operation curve created by the operation curve creating apparatus according to the second embodiment. 10 and 11, the horizontal axis represents the time at which the train travels in the predetermined section, and the vertical axis represents the speed of the train traveling in the predetermined section. The conventional driving curve calculates energy consumption by state transition between running states on the premise that regenerative energy is regenerated at 100% or a predetermined rate by a train brake, and based on the calculation result, a predetermined section An operation curve is created in which the energy consumption due to the state transition between the running states is minimized.

そのため、従来の運転曲線作成装置により作成される運転曲線は、例えば、図10に示すように、時刻t3と時刻t4間において回生絞り込みが発生した場合、従来の運転曲線作成装置により作成された運転曲線に従って列車が走行したとしても、実際に回生される回生エネルギーが小さくなり、省エネルギー化を十分に図った運転曲線とならない場合がある。   Therefore, the operation curve created by the conventional operation curve creation device is, for example, as shown in FIG. 10, when regeneration narrowing occurs between time t3 and time t4, the operation created by the conventional operation curve creation device. Even if the train travels according to the curve, the regenerative energy actually regenerated may be small, and the operation curve may not be sufficiently energy-saving.

そこで、本実施形態では、回生データ抽出部107は、所定区間における回生絞り込み確率に基づいて、回生確率を抽出する。具体的には、運転曲線作成部111は、図11に示すように、回生絞り込み確率が低い時刻t5における回生確率を高くする。一方、運転曲線作成部111は、図11に示すように、回生絞り込み確率が高い、時刻t3と時刻t4間における回生確率を低くする。すなわち、回生データ抽出部107は、回生絞り込み確率が高くなるに従って、回生確率を下げる。一方、回生データ抽出部107は、回生絞り込み確率が低くなるに従って、回生確率を上げる。これにより、所定区間における回生絞り込みを避けて、回生エネルギーを回生させることができるので、より省エネルギー化を図った運転曲線を作成できる。   Therefore, in the present embodiment, the regeneration data extraction unit 107 extracts the regeneration probability based on the regeneration narrowing probability in a predetermined section. Specifically, as illustrated in FIG. 11, the operation curve creation unit 111 increases the regeneration probability at time t <b> 5 when the regeneration narrowing probability is low. On the other hand, as shown in FIG. 11, the operation curve creation unit 111 lowers the regeneration probability between time t3 and time t4, where the regeneration narrowing probability is high. That is, the regeneration data extraction unit 107 decreases the regeneration probability as the regeneration narrowing probability increases. On the other hand, the regeneration data extraction unit 107 increases the regeneration probability as the regeneration narrowing probability decreases. As a result, the regenerative energy can be regenerated while avoiding regenerative narrowing down in a predetermined section, so that an operation curve with further energy saving can be created.

また、回生データ抽出部107は、所定区間において回生される回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数に基づいて、回生データを抽出することも可能である。本実施形態では、蓄電池データ記憶部113は、列車の回生ブレーキにより回生される回生エネルギーを充電可能な蓄電池毎に、蓄電池データを記憶する。ここで、蓄電池データは、列車の回生ブレーキにより回生される回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数を特定可能とするデータである。例えば、蓄電池データは、回生エネルギーの充電の可否を示すフラグ、蓄電池の蓄電量、蓄電池の充電回数、蓄電池の放電量等を含むデータである。   The regenerative data extraction unit 107 can also extract regenerative data based on the number of storage batteries that can be charged with regenerative energy regenerated in a predetermined section. In this embodiment, the storage battery data storage part 113 memorize | stores storage battery data for every storage battery which can charge the regenerative energy regenerated by the regenerative brake of a train. Here, the storage battery data is data that makes it possible to specify the number of storage batteries that can be charged with regenerative energy regenerated by a regenerative brake of a train. For example, the storage battery data is data including a flag indicating whether or not the regenerative energy can be charged, a storage battery storage amount, a storage battery charge count, a storage battery discharge amount, and the like.

図12は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置の蓄電池データ記憶部が記憶する蓄電池データの一例を示す図である。本実施形態では、蓄電池データ記憶部113は、列車が所定区間を走行する日付、時刻、蓄電池による回生エネルギーの充電の可否を示す蓄電可否情報、蓄電池の放電量等を含む蓄電池データを記憶する。ここで、蓄電可否情報は、蓄電池による回生エネルギーの充電が可能な場合には1となり、蓄電池による回生エネルギーの充電ができない場合には0となる。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of storage battery data stored in the storage battery data storage unit of the operation curve creation device according to the second embodiment. In the present embodiment, the storage battery data storage unit 113 stores storage battery data including the date and time when the train travels in a predetermined section, the storage availability information indicating whether or not the regenerative energy can be charged by the storage battery, the discharge amount of the storage battery, and the like. Here, the storage capability information is 1 when the regenerative energy can be charged by the storage battery, and is 0 when the regenerative energy cannot be charged by the storage battery.

図13は、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置による回生データの取得処理の一例を説明するための図である。例えば、図13に示すように、き電区間ABを走行する列車の運転曲線を作成する場合、回生データ抽出部107は、蓄電池データ記憶部113に記憶される蓄電池データのうち、き電区間ABを走行する列車の回生ブレーキにより回生される回生エネルギーを充電可能な蓄電池BTの蓄電池データであり、かつ時刻tにおける充電可否情報が1を示す蓄電池データの数を計数する。   FIG. 13 is a diagram for explaining an example of the regeneration data acquisition process performed by the operation curve creation device according to the second embodiment. For example, as shown in FIG. 13, when creating an operation curve of a train traveling in the feeding section AB, the regenerative data extraction unit 107 includes the feeding section AB among the storage battery data stored in the storage battery data storage section 113. The number of storage battery data of the storage battery BT that can be charged with the regenerative energy regenerated by the regenerative brake of the train that travels through the vehicle and whose chargeability information at time t is 1 is counted.

そして、回生データ抽出部107は、計数した蓄電池データの数を、き電区間ABにおいて回生エネルギーを充電可能な蓄電池BTの数とし、当該蓄電池BTの数に基づいて、回生データを抽出する。例えば、回生データ抽出部107は、き電区間ABにおいて回生エネルギーを充電可能な蓄電池BTの数が多くなるに従い、回生確率を高くする。一方、回生データ抽出部107は、き電区間ABにおいて回生エネルギーを充電可能な蓄電池BTの数が少なくなるに従って、回生確率を低くする。これにより、所定区間を走行する列車の回生ブレーキにより回生される回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数が少なくなることによる回生絞り込みを避けて、回生エネルギーを回生させることができる。   Then, the regenerative data extraction unit 107 uses the counted number of storage battery data as the number of storage batteries BT that can be charged with regenerative energy in the feeding section AB, and extracts the regenerative data based on the number of the storage batteries BT. For example, the regeneration data extraction unit 107 increases the regeneration probability as the number of storage batteries BT that can be charged with regeneration energy increases in the feeding section AB. On the other hand, the regeneration data extraction unit 107 reduces the regeneration probability as the number of storage batteries BT that can be charged with regeneration energy decreases in the feeding section AB. Thereby, the regenerative energy can be regenerated while avoiding the narrowing down of regenerative power due to a decrease in the number of rechargeable batteries that can be regenerated by the regenerative brake of the train traveling in the predetermined section.

また、回生データ抽出部107は、所定区間を列車が力行する確率、所定区間における列車の消費エネルギーの累積、所定区間における回生絞り込み確率、および所定区間を走行する列車の回生ブレーキにより回生される回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数のうち2つ以上に基づいて、回生データを抽出する。例えば、所定区間における回生絞り込み確率、および所定区間を列車が力行する確率に基づいて回生データを抽出する場合、回生データ抽出部107は、下記の式(2)を用いて、回生確率RegenProb(t)を抽出する。下記の式(2)において、Con(t)は、時刻tにおける所定区間の回生絞り込み確率を表し、PowerNotch(t)は、時刻tにおいて所定区間を列車が力行する確率を表す、Kは、予め設定された係数である。

Figure 2018184135
The regenerative data extraction unit 107 also regenerates by the probability that the train powers the predetermined section, the accumulation of train energy consumption in the predetermined section, the regeneration narrowing probability in the predetermined section, and the regenerative brake of the train traveling in the predetermined section. Regenerative data is extracted based on two or more of the number of storage batteries that can be charged with energy. For example, when extracting regenerative data based on the regenerative narrowing down probability in a predetermined section and the probability that the train will power in the predetermined section, the regenerative data extraction unit 107 uses the following equation (2) to generate the regenerative probability RegenProb (t ). In the following equation (2), Con (t) represents the regeneration narrowing probability of the predetermined section at time t, and PowerNotch (t) represents the probability that the train will power the predetermined section at time t. It is a set coefficient.
Figure 2018184135

回生データ抽出部107は、式(2)を用いて回生確率RegenProb(t)を抽出することによって、回生絞り込み量が少なくかつ列車が力行する確率が高い時刻における回生確率RegenProb(t)を高くすることができる。これにより、回生絞り込みを避けて、回生エネルギーが回生される確率が高くして、省エネルギー化を図った運転曲線を作成できる。ここでは、回生データ抽出部107は、所定区間を列車が力行する確率、所定区間を力行する列車の消費エネルギーの累積、所定区間における回生絞り込み確率、および所定区間を走行する列車の回生ブレーキにより回生される回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数のうち少なくとも2つに基づいて、回生データを抽出しているが、これに限定するものではなく、所定区間を走行する列車の走行状態を表す他の情報に基づいて、回生データを抽出することも可能である。   The regeneration data extraction unit 107 extracts the regeneration probability RegenProb (t) using Expression (2), thereby increasing the regeneration probability RegenProb (t) at a time when the regeneration narrowing amount is small and the probability that the train is powering is high. be able to. As a result, it is possible to avoid the regenerative narrowing down and to increase the probability that the regenerative energy is regenerated, and to create an operation curve that saves energy. Here, the regeneration data extraction unit 107 regenerates by the probability that the train powers the predetermined section, the cumulative energy consumption of the train that powers the predetermined section, the regeneration narrowing probability in the predetermined section, and the regenerative braking of the train traveling in the predetermined section. The regenerative data is extracted based on at least two of the number of rechargeable batteries that can be charged with regenerative energy. However, the present invention is not limited to this, and other states that represent the traveling state of the train traveling in the predetermined section It is also possible to extract regenerative data based on the information.

このように、第2の実施形態にかかる運転曲線作成装置105によれば、列車の回生ブレーキによって回生エネルギーを回生可能な状態においては、回生確率を上げることができるので、列車の回生ブレーキによってより多くの回生エネルギーを回生できる。   As described above, according to the operation curve creation device 105 according to the second embodiment, in a state where the regenerative energy can be regenerated by the regenerative brake of the train, the regenerative probability can be increased. A lot of regenerative energy can be regenerated.

(第3の実施形態)
本実施形態は、所定区間における離散化された各走行状態から、当該走行状態の次にとり得る走行状態への状態遷移において取るべき行動を、回生エネルギーを報酬として強化学習を実行し、各走行状態について、報酬が最も大きい行動を選択して、次にとり得る走行状態に状態遷移する運転曲線を作成する例である。以下の説明では、上述の実施形態と同様の箇所については説明を省略する。
(Third embodiment)
In the present embodiment, the reinforcement learning is performed with regenerative energy as a reward for the action to be taken in the state transition from the discrete travel state in the predetermined section to the travel state that can be taken next to the travel state. Is an example of selecting a behavior with the highest reward and creating a driving curve that transitions to the next possible driving state. In the following description, description of the same parts as those in the above-described embodiment will be omitted.

本実施形態では、運転曲線作成部111は、所定区間における離散化された各走行状態から、当該走行状態の次にとり得る走行状態への状態遷移において取るべき行動を、回生絞り込みに影響する情報(例えば、回生エネルギー)を報酬として強化学習を実行する。図14は、第3の実施形態にかかる運転曲線作成装置において実行される強化学習の一例を説明するための図である。図14に示すように、運転曲線作成部111は、時刻tにおける走行状態Sから、当該走行状態Sの次にとり得る走行状態St+1への状態遷移において取るべき行動aを、回生エネルギーなどの回生絞り込みに影響する情報を報酬rとして強化学習を実行する。 In the present embodiment, the driving curve creating unit 111 has information that influences the refining of actions to be taken in a state transition from a discrete traveling state in a predetermined section to a traveling state that can be taken next to the traveling state ( For example, reinforcement learning is performed using regenerative energy as a reward. FIG. 14 is a diagram for explaining an example of reinforcement learning executed in the operation curve creation device according to the third embodiment. As shown in FIG. 14, the operation curve creation unit 111, a traveling state S t at time t, the action a t should be taken in the state transition to the running state S t + 1 which can be taken to the next of the running state S t, regenerative energy to run the reinforcement learning the information that affect the regenerative narrowing, such as as a reward r t.

例えば、運転曲線作成部111は、下記の式(3)を用いて、報酬rを求める強化学習を実行する。式(3)において、rは、報酬を表し、Eは、時刻tにおける列車の消費エネルギーを表し、RegenProb(t)は、時刻tにおける回生確率を表し、g(x)は、終着駅までの距離に応じて与えられる報酬を表し、Cは、終着駅への到着によって与えられる報酬を表す。そして、運転曲線作成部111は、各走行状態について、報酬rが最も大きい行動を選択して、次にとり得る走行状態に状態遷移する運転曲線を作成する。

Figure 2018184135
For example, operating curve generation unit 111, using Equation (3) below, to perform a reinforcement learning for determining a reward r t. In Equation (3), r t represents a reward, E t represents the energy consumption of the train at time t, RegenProb (t) represents the regeneration probability at time t, and g (x) represents the terminal station. Represents a reward given according to the distance to the terminal, and C represents a reward given upon arrival at the terminal station. Then, the driving curve creation unit 111 selects an action having the largest reward r t for each running state, and creates a driving curve that makes a transition to the next possible running state.
Figure 2018184135

このように、第3の実施形態にかかる運転曲線作成装置105によれば、列車の実走行での回生絞り込みの影響を考慮して、き電区間における離散化された走行状態間の状態遷移を決定できるので、より省エネルギー化を図った運転曲線を作成できる。   As described above, according to the operation curve creation device 105 according to the third embodiment, the state transition between the discretized running states in the feeding section is considered in consideration of the regenerative narrowing down in the actual running of the train. Since it can be determined, it is possible to create an operating curve that saves energy.

(第4の実施形態)
本実施形態は、回生データに基づいて、各走行状態の次にとり得る走行状態をビームサーチによって探索し、当該探索した走行状態間を状態遷移する運転曲線を作成する例である。以下の説明では、上述の実施形態と同様の箇所については説明を省略する。
(Fourth embodiment)
The present embodiment is an example in which, based on the regeneration data, a travel state that can be taken next to each travel state is searched by a beam search, and an operation curve that makes a state transition between the searched travel states is created. In the following description, description of the same parts as those in the above-described embodiment will be omitted.

本実施形態では、運転曲線作成部111は、各走行状態から、次にとり得る走行状態への状態遷移における回生エネルギーに対して回生確率を適用(例えば、乗算)して得られる回生エネルギーを評価値として、ビームサーチによって、各走行状態の次にとり得る走行状態として選択(探索)する。具体的には、運転曲線作成部111は、各走行状態の次にとり得る走行状態のうち、評価値が高い走行状態から順に予め設定された数の走行状態を選択し、それ以外の走行状態を選択しない。そして、運転曲線作成部111は、選択した走行状態間を状態遷移する運転曲線を作成する。   In the present embodiment, the driving curve creation unit 111 evaluates the regenerative energy obtained by applying (for example, multiplying) the regenerative probability to the regenerative energy in the state transition from each travel state to the next possible travel state. As a traveling state that can be taken next to each traveling state by beam search, it is selected (searched). Specifically, the driving curve creation unit 111 selects a preset number of driving states in order from the driving state with the highest evaluation value among the driving states that can be taken next to each driving state, and sets the other driving states. Do not select. And the driving curve creation part 111 creates the driving curve which changes a state between the selected driving states.

このように、第4の実施形態にかかる運転曲線作成装置105によれば、各走行状態から状態遷移可能な次の走行状態の中から、回生エネルギーが大きい走行状態への状態遷移を優先して選択できるので、列車の実走行の環境に適合させて、省エネルギー化を図った運転曲線を作成できる。   Thus, according to the driving curve creating apparatus 105 according to the fourth embodiment, priority is given to state transition to a traveling state with a large regenerative energy from among the following traveling states in which state transition is possible from each traveling state. Because it can be selected, it is possible to create an operating curve that saves energy by adapting to the actual driving environment of the train.

以上説明したとおり、第1から第4の実施形態によれば、列車の実走行での回生絞り込みを考慮して省エネルギー化を図った運転曲線を作成できる。   As described above, according to the first to fourth embodiments, it is possible to create an operation curve that saves energy in consideration of regenerative narrowing down in actual traveling of a train.

なお、本実施形態の運転曲線作成装置105で実行されるプログラムは、ROM(Read Only Memory)等に予め組み込まれて提供される。本実施形態の運転曲線作成装置105で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。   Note that the program executed by the operation curve creation device 105 of the present embodiment is provided by being incorporated in advance in a ROM (Read Only Memory) or the like. The program executed by the operation curve creation device 105 of this embodiment is a file in an installable or executable format, such as a CD-ROM, flexible disk (FD), CD-R, DVD (Digital Versatile Disk), etc. You may comprise so that it may record and provide on a computer-readable recording medium.

さらに、本実施形態の運転曲線作成装置105で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の運転曲線作成装置105で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。   Furthermore, the program executed by the operation curve creating apparatus 105 of the present embodiment may be provided by being stored on a computer connected to a network such as the Internet and downloaded via the network. Moreover, you may comprise so that the program run with the driving | running curve creation apparatus 105 of this embodiment may be provided or distributed via networks, such as the internet.

本実施形態の運転曲線作成装置105で実行されるプログラムは、上述した各部(回生データ抽出部107、パラメータ初期化部109、回生データ取得部110、運転曲線作成部111)を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPU(Central Processing Unit)が上記ROMからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、回生データ抽出部107、パラメータ初期化部109、回生データ取得部110、運転曲線作成部111が主記憶装置上に生成されるようになっている。   The program executed by the operation curve creation device 105 of the present embodiment has a module configuration including the above-described units (regeneration data extraction unit 107, parameter initialization unit 109, regeneration data acquisition unit 110, operation curve creation unit 111). As the actual hardware, a CPU (Central Processing Unit) reads the program from the ROM and executes it, so that the above-described units are loaded on the main storage device, and the regenerative data extraction unit 107, the parameter initialization unit 109, A regeneration data acquisition unit 110 and an operation curve creation unit 111 are generated on the main storage device.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。   Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

100 車両システム
101 走行データ送信部
102 運転曲線受信部
103 運転曲線表示部
104 地上システム
105 運転曲線作成装置
106 走行データ記憶部
107 回生データ抽出部
108 回生データ記憶部
109 パラメータ初期化部
110 回生データ取得部
111 運転曲線作成部
112 運転曲線送信部
113 蓄電池データ記憶部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Vehicle system 101 Traveling data transmission part 102 Driving curve receiving part 103 Driving curve display part 104 Ground system 105 Driving curve creation apparatus 106 Traveling data storage part 107 Regeneration data extraction part 108 Regeneration data storage part 109 Parameter initialization part 110 Regeneration data acquisition Unit 111 operation curve creation unit 112 operation curve transmission unit 113 storage battery data storage unit

Claims (8)

列車の走行状態を示す走行データを取得し、当該走行データに基づいて、所定区間を走行する列車の回生ブレーキによる回生エネルギーの発生し易さを表す回生確率を抽出する抽出部と、
確率動的計画法に従って、前記所定区間において列車がとり得る離散化された各走行状態について、当該走行状態から次にとり得る前記走行状態に状態遷移した場合の列車の消費エネルギーと前記回生確率を反映させた前記回生エネルギーとの和を遷移コストとして算出し、前記走行状態間を状態遷移して列車が前記所定区間を走行した場合の前記遷移コストの累積が最小となる列車の運転曲線を作成する作成部と、
を備える運転曲線作成装置。
An extraction unit that acquires travel data indicating a travel state of the train, and extracts a regeneration probability that indicates the ease with which regenerative energy is generated by the regenerative brake of the train traveling in the predetermined section based on the travel data;
In accordance with stochastic dynamic programming, for each discretized running state that the train can take in the predetermined section, the energy consumption of the train and the regeneration probability when the state transitions from the running state to the next possible running state are reflected. The sum of the generated regenerative energy is calculated as a transition cost, and an operation curve of the train that minimizes the accumulation of the transition cost when the train travels in the predetermined section by transitioning between the traveling states is created. The creation department;
A driving curve creation device comprising:
前記抽出部は、前記所定区間を走行する列車が力行する確率に基づいて前記回生確率を抽出する請求項1に記載の運転曲線作成装置。   The operation curve creation device according to claim 1, wherein the extraction unit extracts the regeneration probability based on a probability that a train traveling in the predetermined section is powered. 前記抽出部は、前記所定区間を力行する列車の前記消費エネルギーの累積に基づいて、前記回生確率を抽出する請求項1に記載の運転曲線作成装置。   The operation curve creation device according to claim 1, wherein the extraction unit extracts the regeneration probability based on an accumulation of the energy consumption of a train that powers the predetermined section. 前記抽出部は、前記所定区間において回生絞り込みが発生する確率に基づいて、前記回生確率を抽出する請求項1に記載の運転曲線作成装置。   The operation curve creation device according to claim 1, wherein the extraction unit extracts the regeneration probability based on a probability that regeneration narrowing occurs in the predetermined section. 前記抽出部は、前記回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数に基づいて、前記回生確率を抽出する請求項1に記載の運転曲線作成装置。   The operation curve creation device according to claim 1, wherein the extraction unit extracts the regeneration probability based on the number of storage batteries that can be charged with the regenerative energy. 前記抽出部は、前記所定区間を走行する列車が力行する確率、前記所定区間を力行する列車の前記消費エネルギーの累積、前記所定区間において回生絞り込みが発生する確率、および前記回生エネルギーを充電可能な蓄電池の数のうち2つ以上に基づいて、前記回生確率を抽出する請求項1に記載の運転曲線作成装置。   The extraction unit can charge the probability that a train traveling in the predetermined section will power, the accumulation of the energy consumption of the train that powers the predetermined section, the probability that regenerative narrowing will occur in the predetermined section, and the regenerative energy The operation curve creation device according to claim 1, wherein the regeneration probability is extracted based on two or more of the number of storage batteries. 前記作成部は、前記各走行状態から、当該走行状態の次にとり得る前記走行状態への状態遷移において取るべき行動を、前記回生エネルギーを報酬として強化学習を実行し、前記各走行状態について、報酬が最も大きい行動を選択して、次の前記走行状態に状態遷移する前記運転曲線を作成する請求項1から6のいずれか一に記載の運転曲線作成装置。   The creation unit performs reinforcement learning using the regenerative energy as a reward for an action to be taken in the state transition from the driving state to the driving state that can be taken next to the driving state. The driving curve creation device according to any one of claims 1 to 6, wherein the driving curve that selects the action having the largest value and creates the driving curve that makes a transition to the next running state is created. 前記作成部は、前記回生確率に基づいて、前記各走行状態の次にとり得る前記走行状態をビームサーチによって探索し、探索した前記走行状態間を状態遷移する前記運転曲線を作成する請求項1から6のいずれか一に記載の運転曲線作成装置。

The creation unit searches the travel state that can be taken next to each travel state by a beam search based on the regeneration probability, and creates the operation curve that makes a state transition between the searched travel states. The operation curve creation device according to any one of 6.

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109591861A (en) * 2018-11-29 2019-04-09 中车长春轨道客车股份有限公司 A kind of method and device for realizing intelligent constant speed and energy-saving driving
CN109978350A (en) * 2019-03-13 2019-07-05 北京工业大学 A kind of subway train energy conservation optimizing method based on regime decomposition dynamic programming algorithm
KR20220076843A (en) * 2020-12-01 2022-06-08 한국철도기술연구원 Eco-Driving system of electric railway using battery and regenerative energy

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109591861A (en) * 2018-11-29 2019-04-09 中车长春轨道客车股份有限公司 A kind of method and device for realizing intelligent constant speed and energy-saving driving
CN109591861B (en) * 2018-11-29 2020-05-29 中车长春轨道客车股份有限公司 Method and device for realizing intelligent constant speed and energy-saving driving
WO2020107526A1 (en) * 2018-11-29 2020-06-04 中车长春轨道客车股份有限公司 Method and device capable of achieving intelligent constant speed and energy-saving driving
CN109978350A (en) * 2019-03-13 2019-07-05 北京工业大学 A kind of subway train energy conservation optimizing method based on regime decomposition dynamic programming algorithm
KR20220076843A (en) * 2020-12-01 2022-06-08 한국철도기술연구원 Eco-Driving system of electric railway using battery and regenerative energy
KR102567582B1 (en) 2020-12-01 2023-08-17 한국철도기술연구원 Eco-Driving system of electric railway using battery and regenerative energy

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