전 세계적으로 환경 친화적인 철도의 장점으로 인해 철도에 대한 관심이 높아지고 있으며, 우리나라는 1974년 수도권 전동열차가 개통한 이래 1994년 회생제동을 사용하는 VVVF 인버터제어 전동열차가 도입되었고, 2004년 고속철도가 개통되면서 철도의 르네상스 시대를 열고 있다. 철도는 다른 교통수단에 비해 에너지 효율성이 높음에도 대량교통 수단인 특징으로 인해 운행 시 많은 에너지를 소비하게 됨에 따라 국내․외에서 열차 운행 시 소비되는 에너지를 절감하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 ...
전 세계적으로 환경 친화적인 철도의 장점으로 인해 철도에 대한 관심이 높아지고 있으며, 우리나라는 1974년 수도권 전동열차가 개통한 이래 1994년 회생제동을 사용하는 VVVF 인버터제어 전동열차가 도입되었고, 2004년 고속철도가 개통되면서 철도의 르네상스 시대를 열고 있다. 철도는 다른 교통수단에 비해 에너지 효율성이 높음에도 대량교통 수단인 특징으로 인해 운행 시 많은 에너지를 소비하게 됨에 따라 국내․외에서 열차 운행 시 소비되는 에너지를 절감하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 최적화 기법을 사용하여 회생제동을 사용하는 전동열차 운행 시 소비에너지 절감을 위한 주행패턴에 관한 연구는 미미한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 열차주행 시 에너지 소비를 절감하는 주행패턴을 찾기 위해 자연계의 진화와 유전을 모방한 유전 알고리즘을 적용하여 최적해를 찾고자 한다. 이를 위해 첫째, 실제 운행하고 있는 전동열차의 소비 에너지를 측정하고 이를 분석하여 열차 주행과 관련된 파라미터들이 에너지 소비에 미치는 영향을 분석한다. 둘째, 회생제동을 사용하는 VVVF 인버터제어 전동열차를 모델링하고, 매틀랩 시뮬링크를 이용하여 주행 시뮬레이션 프로그램을 작성하고, 가상의 선로와 실제 선로 조건에서 다양한 시뮬레이션을 수행한다. 셋째, 유전 알고리즘을 실행하기 위한 매틀랩 m파일 소스 코드를 작성하고, 열차주행 시뮬레이션 프로그램과 연계하여 유전 알고리즘을 적용하기 위한 유전 연산자와 각종 파라미터를 민감도 분석을 통해 제시한다. 넷째, 제시된 유전 연산자와 파라미터를 적용하여 전동열차 주행 시 에너지소비를 최소화하는 최적해(타행시작시점, 제동시작시점, 제동력)를 제시한다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 실제 선로와 운행조건하에서 회생제동을 사용하는 전동열차 주행 시 에너지 소비를 최소화 하는 최적주행패턴을 제시하고자 한다.
전 세계적으로 환경 친화적인 철도의 장점으로 인해 철도에 대한 관심이 높아지고 있으며, 우리나라는 1974년 수도권 전동열차가 개통한 이래 1994년 회생제동을 사용하는 VVVF 인버터제어 전동열차가 도입되었고, 2004년 고속철도가 개통되면서 철도의 르네상스 시대를 열고 있다. 철도는 다른 교통수단에 비해 에너지 효율성이 높음에도 대량교통 수단인 특징으로 인해 운행 시 많은 에너지를 소비하게 됨에 따라 국내․외에서 열차 운행 시 소비되는 에너지를 절감하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 최적화 기법을 사용하여 회생제동을 사용하는 전동열차 운행 시 소비에너지 절감을 위한 주행패턴에 관한 연구는 미미한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 열차주행 시 에너지 소비를 절감하는 주행패턴을 찾기 위해 자연계의 진화와 유전을 모방한 유전 알고리즘을 적용하여 최적해를 찾고자 한다. 이를 위해 첫째, 실제 운행하고 있는 전동열차의 소비 에너지를 측정하고 이를 분석하여 열차 주행과 관련된 파라미터들이 에너지 소비에 미치는 영향을 분석한다. 둘째, 회생제동을 사용하는 VVVF 인버터제어 전동열차를 모델링하고, 매틀랩 시뮬링크를 이용하여 주행 시뮬레이션 프로그램을 작성하고, 가상의 선로와 실제 선로 조건에서 다양한 시뮬레이션을 수행한다. 셋째, 유전 알고리즘을 실행하기 위한 매틀랩 m파일 소스 코드를 작성하고, 열차주행 시뮬레이션 프로그램과 연계하여 유전 알고리즘을 적용하기 위한 유전 연산자와 각종 파라미터를 민감도 분석을 통해 제시한다. 넷째, 제시된 유전 연산자와 파라미터를 적용하여 전동열차 주행 시 에너지소비를 최소화하는 최적해(타행시작시점, 제동시작시점, 제동력)를 제시한다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 실제 선로와 운행조건하에서 회생제동을 사용하는 전동열차 주행 시 에너지 소비를 최소화 하는 최적주행패턴을 제시하고자 한다.
Railway system has been getting world's attention due to its eco-friendliness. Since its first launch of metro service in 1974, VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) interver-controlled EMU was introduced into Korea, and the KTX (Korean Train Express) has opened up the age of Railway Renaissanc...
Railway system has been getting world's attention due to its eco-friendliness. Since its first launch of metro service in 1974, VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) interver-controlled EMU was introduced into Korea, and the KTX (Korean Train Express) has opened up the age of Railway Renaissance. As the railway gets into the world-wide spotlight due to its environmentally-friendly railroad strongpoint, Korea introduced the Seoul metropolitan metro service in 1974, VVVF(Variable Voltage Variable Frequency) inverter-controlled EMU service which uses regenerative braking, and high speed train(KTX) in 2004, which opened the Renaissance of Railraod. Although railway system is highly energy-effiecient compared to other mass transit systems, due to its frequent and massive transport volume, the railway system takes a big portion of the total energy consumption. Therefore, methods to reduce this energy consumption rate have been a frequent topic of a number of researches domestically and also internationally. Even though the railroad service is high energy efficiency compared with those of other transport modes, it consumes a lot of energy due to its mass transportation. So the active domestic and foreign researches are being carried out to reduce the energy consumption during the train operation. However, few researches on energy-saving driving patterns of EMUs equipped with regenerative braking system using optimization method have been conducted. But it is still insignificant that with optimization method being, the researches about the running pattern to reduce the energy consumption of metro train with regenerative braking are conducted. Therefore, this paper discusses the optimal solution to find energy-saving driving patterns using an algorithm which has been derived from evolution and heredity of the natural world. So, this paper focuses on the optimal solution applied by genetic algorithm which is being modelled on evolution and heredity of the natural world. For this purpose, this study firstly analyzes the effect of train driving-related parameters on energy consumption by measuring and analyzing the energy consumption during an actual EMU operation. Secondly, it models on the VVVF inverter-controlled EMU train with regenerative braking system, writes a train running simulation program using Matlab Simulink, and performs various simulation on virtual and actual track conditions. Thirdly, it prepares Matlab m file source codes to implement genetic algorithm, and presents genetic operation and various parameters using sensitivity analysis in connection with a train driving simulation program designed to apply genetic algorithm. Fourthly, it suggests the optimal solution (the starting point of coasting, braking, and braking power) to minimize energy consumption during the EMU operation by applying proposed genetic operation and parameters. This paper is to present optimized driving pattern of EMUs equipped with regenerative braking system to minimize energy consumption under the actual track conditions by using genetic algorithm.
Railway system has been getting world's attention due to its eco-friendliness. Since its first launch of metro service in 1974, VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) interver-controlled EMU was introduced into Korea, and the KTX (Korean Train Express) has opened up the age of Railway Renaissance. As the railway gets into the world-wide spotlight due to its environmentally-friendly railroad strongpoint, Korea introduced the Seoul metropolitan metro service in 1974, VVVF(Variable Voltage Variable Frequency) inverter-controlled EMU service which uses regenerative braking, and high speed train(KTX) in 2004, which opened the Renaissance of Railraod. Although railway system is highly energy-effiecient compared to other mass transit systems, due to its frequent and massive transport volume, the railway system takes a big portion of the total energy consumption. Therefore, methods to reduce this energy consumption rate have been a frequent topic of a number of researches domestically and also internationally. Even though the railroad service is high energy efficiency compared with those of other transport modes, it consumes a lot of energy due to its mass transportation. So the active domestic and foreign researches are being carried out to reduce the energy consumption during the train operation. However, few researches on energy-saving driving patterns of EMUs equipped with regenerative braking system using optimization method have been conducted. But it is still insignificant that with optimization method being, the researches about the running pattern to reduce the energy consumption of metro train with regenerative braking are conducted. Therefore, this paper discusses the optimal solution to find energy-saving driving patterns using an algorithm which has been derived from evolution and heredity of the natural world. So, this paper focuses on the optimal solution applied by genetic algorithm which is being modelled on evolution and heredity of the natural world. For this purpose, this study firstly analyzes the effect of train driving-related parameters on energy consumption by measuring and analyzing the energy consumption during an actual EMU operation. Secondly, it models on the VVVF inverter-controlled EMU train with regenerative braking system, writes a train running simulation program using Matlab Simulink, and performs various simulation on virtual and actual track conditions. Thirdly, it prepares Matlab m file source codes to implement genetic algorithm, and presents genetic operation and various parameters using sensitivity analysis in connection with a train driving simulation program designed to apply genetic algorithm. Fourthly, it suggests the optimal solution (the starting point of coasting, braking, and braking power) to minimize energy consumption during the EMU operation by applying proposed genetic operation and parameters. This paper is to present optimized driving pattern of EMUs equipped with regenerative braking system to minimize energy consumption under the actual track conditions by using genetic algorithm.
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