Abstract
This paper proposes an optimal algorithm for generating a train speed profile giving optimal energy efficiency based on GA (Genetic Algorithm) and shows its effectiveness with simulations. After simplifying the train operation mode to a maximum traction, a coasting and a maximum breaking, adjusting the coasting point to minimize the train consuming energy is the basic scheme. Satisfying the two constraints, running distance and running time between two stations, a coasting point is determined by GA with a fitness function consisting of a target running time. Simulation results have shown that multiple coasting points could exist satisfying both of the two constraints. After figuring out consumed energies according to the multiple coasting points, an optimal train speed profile with a coasting point giving the smallest consumed energy has been selected. Simulation blocks for the train performance simulation and GA have been designed with the Simulink.
본 논문에서는 열차 운전시 최적의 에너지 효율을 얻기 위해서 GA(Genetic Algorithm)를 이용하여 열차 속도 프로파일을 생성하는 최적 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 유효성을 보였다. 역간의 열차 운전 모드를 최대 역행, 타행, 최대 제동으로 간략화 시키고 타행지점을 조절하여 열차 운전시 소비되는 에너지를 최소화 시키는 방식을 기본으로 하여, 정해진 거리의 두 역간을 정해진 운전시간 내에 도달하기 위하여 목표 운전시간을 이용하여 적합도(Fitness) 함수를 설정한 후, GA 알고리즘을 적용하여 역간 거리와 목표 운전시간의 두 제한요소를 모두 만족시키는 타행 지점들을 결정하였다. 시뮬레이션 결과 두 제한 요소들을 만족하는 타행 지점이 여러 개가 존재함을 확인하였고, 각 타행지점들에 따른 소비 에너지를 도출하여 에너지 소비량이 가장 적은 타행지점을 선정하여 최종적인 열차속도 프로파일을 결정하였다. 시뮬레이션을 위해 Simulink를 이용하여 열차성능 시뮬레이션 블록들과 GA 블록들을 설계하였다.
