本發(fā)明涉及軌道交通，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、本部分的陳述僅僅是提供了與本發(fā)明相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。
2、隨著鐵路貨運(yùn)量的持續(xù)增長(zhǎng)，鐵路貨運(yùn)裝備的能耗問(wèn)題日益受到關(guān)注。大氣阻力是列車(chē)運(yùn)行中主要的能量消耗來(lái)源之一，尤其在高速或長(zhǎng)距離運(yùn)輸時(shí)占比顯著。通過(guò)精確計(jì)算編組狀態(tài)下的大氣阻力耗能，可以?xún)?yōu)化能源利用：合理規(guī)劃牽引動(dòng)力配置，減少燃料或電能消耗?？梢越档瓦\(yùn)輸成本：節(jié)能直接轉(zhuǎn)化為運(yùn)營(yíng)經(jīng)濟(jì)性，對(duì)貨運(yùn)量大的鐵路系統(tǒng)尤為重要。還可以支持新能源技術(shù)應(yīng)用：為電動(dòng)或混合動(dòng)力貨車(chē)的電池容量設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)支持。
3、傳統(tǒng)鐵路貨運(yùn)裝備大氣阻力計(jì)算多依賴(lài)靜態(tài)模型，未充分考慮動(dòng)態(tài)環(huán)境（如風(fēng)速、風(fēng)向突變）、編組協(xié)同效應(yīng)（如各類(lèi)型鐵路貨車(chē)尾流對(duì)后車(chē)大氣阻力的消減效應(yīng)）及基礎(chǔ)設(shè)施耦合作用（如隧道瞬態(tài)風(fēng)壓沖擊）帶來(lái)的影響，導(dǎo)致節(jié)能潛力未充分釋放。且靜態(tài)參數(shù)不僅實(shí)時(shí)性差，也無(wú)法適應(yīng)動(dòng)態(tài)風(fēng)場(chǎng)與軌道曲率變化，導(dǎo)致大氣阻力及其能耗的計(jì)算誤差較大。另外，現(xiàn)有技術(shù)缺乏側(cè)風(fēng)與曲線(xiàn)段疊加的脫軌風(fēng)險(xiǎn)缺乏量化預(yù)判機(jī)制。
4、綜上所述，如何基于多影響因素考慮實(shí)現(xiàn)鐵路貨運(yùn)裝備大氣阻力能耗的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確計(jì)算，并且根據(jù)計(jì)算的能耗進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判和改進(jìn)優(yōu)化，成為現(xiàn)有技術(shù)亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的大氣阻力能耗的精準(zhǔn)建模、優(yōu)化與安全控制。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過(guò)如下的技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：
3、本發(fā)明第一方面提供了一種基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，包括：
4、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取鐵路貨運(yùn)裝備運(yùn)行過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；
5、核心計(jì)算模塊，用于利用多耦合效應(yīng)模型對(duì)實(shí)時(shí)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到鐵路貨運(yùn)裝備的大氣阻力能耗，其中，根據(jù)編組效應(yīng)、風(fēng)向效應(yīng)和隧道效應(yīng)構(gòu)建多耦合效應(yīng)模型；
6、數(shù)據(jù)處理模塊，包括邊緣計(jì)算層和智能分析層，邊緣計(jì)算層用于根據(jù)鐵路貨運(yùn)裝備運(yùn)行狀態(tài)構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型，利用動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型對(duì)大氣阻力能耗計(jì)算過(guò)程進(jìn)行修正，智能分析層用于根據(jù)大氣阻力能耗對(duì)鐵路貨運(yùn)裝備行進(jìn)策略進(jìn)行優(yōu)化；
7、反饋控制模塊，用于根據(jù)優(yōu)化后的鐵路貨運(yùn)裝備行進(jìn)策略對(duì)鐵路貨運(yùn)裝備進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋和控制。
8、進(jìn)一步的，核心計(jì)算模塊中，編組效應(yīng)為鐵路貨運(yùn)裝備的編組狀況帶來(lái)的前車(chē)尾流對(duì)后車(chē)的遮蔽效應(yīng)，風(fēng)向效應(yīng)為鐵路貨運(yùn)裝備運(yùn)行過(guò)程中的相對(duì)風(fēng)攻角帶來(lái)的大氣阻力變化效應(yīng)，隧道效應(yīng)為隧道環(huán)境帶來(lái)的瞬態(tài)壓力波阻力效應(yīng)。
9、進(jìn)一步的，邊緣計(jì)算層中，還包括結(jié)合車(chē)輛速度、自然風(fēng)速風(fēng)向和隧道通風(fēng)參數(shù)計(jì)算得到等效合成風(fēng)速；等效合成風(fēng)速融合風(fēng)速矢量、車(chē)輛航向角以及軌道曲率，構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型，利用動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型通過(guò)實(shí)時(shí)修正大氣阻力系數(shù)對(duì)大氣阻力能耗計(jì)算過(guò)程進(jìn)行修正。
10、進(jìn)一步的，智能分析層還包括安全預(yù)警層，用于基于動(dòng)態(tài)臨界傾覆系數(shù)算法，融合風(fēng)載荷譜、軌道曲率與車(chē)輛質(zhì)心偏移量，預(yù)測(cè)脫軌風(fēng)險(xiǎn)概率；實(shí)時(shí)進(jìn)行異常檢測(cè)，對(duì)實(shí)時(shí)大氣阻力能耗進(jìn)行特征提取，根據(jù)實(shí)時(shí)大氣阻力能耗與動(dòng)態(tài)閾值對(duì)比結(jié)果預(yù)警異常工況。
11、進(jìn)一步的，還包括靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊，包括軌道gis數(shù)據(jù)庫(kù)和車(chē)輛特征數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)鐵路貨運(yùn)裝備的軌道和車(chē)輛靜態(tài)參數(shù)。
12、進(jìn)一步的，還包括環(huán)境感知與通訊模塊，利用沿線(xiàn)部署的分布式氣象監(jiān)測(cè)站、隧道入口風(fēng)速監(jiān)測(cè)裝置和軌道狀態(tài)監(jiān)測(cè)傳感器獲取環(huán)境感知信息，采用5g或lora混合組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)低延遲傳輸。
13、更進(jìn)一步的，反饋控制模塊通過(guò)環(huán)境感知與通訊模塊向司機(jī)提供實(shí)時(shí)大氣阻力變化趨勢(shì)和優(yōu)化后的鐵路貨運(yùn)裝備行進(jìn)策略。
14、本發(fā)明第二方面提供了一種基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法，包括以下步驟：
15、獲取鐵路貨運(yùn)裝備運(yùn)行過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；
16、利用多耦合效應(yīng)模型對(duì)實(shí)時(shí)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到鐵路貨運(yùn)裝備的大氣阻力能耗，其中，根據(jù)編組效應(yīng)、風(fēng)向效應(yīng)和隧道效應(yīng)構(gòu)建多耦合效應(yīng)模型；
17、根據(jù)鐵路貨運(yùn)裝備運(yùn)行狀態(tài)構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型，利用動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型對(duì)大氣阻力能耗計(jì)算過(guò)程進(jìn)行修正；
18、根據(jù)大氣阻力能耗對(duì)鐵路貨運(yùn)裝備行進(jìn)策略進(jìn)行優(yōu)化；
19、根據(jù)優(yōu)化后的鐵路貨運(yùn)裝備行進(jìn)策略對(duì)鐵路貨運(yùn)裝備進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋和控制。
20、本發(fā)明第三方面提供了一種介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第二方面所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法中的步驟。
21、本發(fā)明第四方面提供了一種設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第二方面所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法中的步驟。
22、以上一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案存在以下有益效果：
23、本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)，提出了一種全新的大氣阻力耗能計(jì)算模型，考慮了多種影響因素，如裝備的形狀、尺寸、編組方式、運(yùn)行速度、風(fēng)向風(fēng)速等。該模型能夠更準(zhǔn)確地反映編組狀態(tài)下鐵路貨運(yùn)裝備的大氣阻力耗能水平，并通過(guò)邊緣計(jì)算方式構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型，對(duì)構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型進(jìn)行修正，以得到更為準(zhǔn)確的大氣阻力實(shí)時(shí)能耗計(jì)算結(jié)果。根據(jù)大氣阻力實(shí)時(shí)能耗計(jì)算，鐵路貨運(yùn)企業(yè)可以更加科學(xué)地制定節(jié)能減排措施，降低運(yùn)營(yíng)成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。
24、本發(fā)明提出了一種全新的大氣阻力耗能水平的評(píng)價(jià)模型，結(jié)合了流體力學(xué)、多體動(dòng)力學(xué)和鐵路貨運(yùn)裝備的實(shí)際運(yùn)行特性，基于該模型能夠更準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)各編組狀態(tài)下鐵路貨運(yùn)裝備的大氣阻力耗能水平，便于優(yōu)化鐵路貨車(chē)的編組形式。
25、本發(fā)明通過(guò)高效的數(shù)據(jù)采集與處理，實(shí)時(shí)獲取鐵路貨運(yùn)裝備在編組狀態(tài)下的運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)。這些數(shù)據(jù)包括裝備的運(yùn)行速度、位置信息、風(fēng)向風(fēng)速等，通過(guò)系統(tǒng)的高效處理和分析，可以準(zhǔn)確得出的大氣阻力耗能水平。本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與反饋，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)鐵路貨運(yùn)裝備的大氣阻力耗能情況，并將數(shù)據(jù)反饋給相關(guān)人員或系統(tǒng)，以便及時(shí)采取措施進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。
26、本發(fā)明附加方面的優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。
1.一種基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，核心計(jì)算模塊中，編組效應(yīng)為鐵路貨運(yùn)裝備的編組狀況帶來(lái)的前車(chē)尾流對(duì)后車(chē)的遮蔽效應(yīng)，風(fēng)向效應(yīng)為鐵路貨運(yùn)裝備運(yùn)行過(guò)程中的相對(duì)風(fēng)攻角帶來(lái)的大氣阻力變化效應(yīng)，隧道效應(yīng)為隧道環(huán)境帶來(lái)的瞬態(tài)壓力波阻力效應(yīng)。
3.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，邊緣計(jì)算層中，還包括結(jié)合車(chē)輛速度、自然風(fēng)速風(fēng)向和隧道通風(fēng)參數(shù)計(jì)算得到等效合成風(fēng)速；等效合成風(fēng)速融合風(fēng)速矢量、車(chē)輛航向角以及軌道曲率，構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型，利用動(dòng)態(tài)風(fēng)攻角修正模型通過(guò)實(shí)時(shí)修正大氣阻力系數(shù)對(duì)大氣阻力能耗計(jì)算過(guò)程進(jìn)行修正。
4.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，智能分析層還包括安全預(yù)警層，用于基于動(dòng)態(tài)臨界傾覆系數(shù)算法，融合風(fēng)載荷譜、軌道曲率與車(chē)輛質(zhì)心偏移量，預(yù)測(cè)脫軌風(fēng)險(xiǎn)概率；實(shí)時(shí)進(jìn)行異常檢測(cè)，對(duì)實(shí)時(shí)大氣阻力能耗進(jìn)行特征提取，根據(jù)實(shí)時(shí)大氣阻力能耗與動(dòng)態(tài)閾值對(duì)比結(jié)果預(yù)警異常工況。
5.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，還包括靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊，包括軌道gis數(shù)據(jù)庫(kù)和車(chē)輛特征數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)鐵路貨運(yùn)裝備的軌道和車(chē)輛靜態(tài)參數(shù)。
6.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，還包括環(huán)境感知與通訊模塊，利用沿線(xiàn)部署的分布式氣象監(jiān)測(cè)站、隧道入口風(fēng)速監(jiān)測(cè)裝置和軌道狀態(tài)監(jiān)測(cè)傳感器獲取環(huán)境感知信息，采用5g或lora混合組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)低延遲傳輸。
7.如權(quán)利要求6所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，反饋控制模塊通過(guò)環(huán)境感知與通訊模塊向司機(jī)提供實(shí)時(shí)大氣阻力變化趨勢(shì)和優(yōu)化后的鐵路貨運(yùn)裝備行進(jìn)策略。
8.一種基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其中存儲(chǔ)有多條指令，所述指令適于由終端設(shè)備的處理器加載并執(zhí)行權(quán)利要求8所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法。
10.一種終端設(shè)備，其特征在于，包括處理器和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，處理器用于實(shí)現(xiàn)各指令；計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)多條指令，所述指令適于由處理器加載并執(zhí)行權(quán)利要求8所述的基于數(shù)據(jù)融合的編組鐵路貨運(yùn)裝備能耗優(yōu)化方法。