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[국가R&D연구보고서] 강화학습 기반의 고정밀·고효율 열차자동운행 제어기술개발
Development of high-precision and high-efficiency automatic train operation control technology based on reinforcement learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국철도기술연구원
Korea Railroad Research Institute
연구책임자 김정태
참여연구자 박종영 , 고경준 , 김성진 , 김형철 , 류준형 , 윤용기 , 정락교 , 조규정 , 조인호 , 이정우
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-12
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국철도기술연구원
Korea Railroad Research Institute
등록번호 TRKO202200004007
과제고유번호 1711152042
사업명 한국철도기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)
DB 구축일자 2022-06-25
키워드 강화학습.열차자동운행장치.에너지효율.정밀정차제어.모델링.Reinforcement Learning.ATO.Energy Efficiency.Precision Stop Control.Medeling.

초록

Ⅳ. 연구개발결과
1. 철도 차랑별 전력 DB 스키마 구축 및 상태기반 영향 분석
열차 전력 소모 및 효율 예측 모델을 구축함으로써 에너지 절감 운행방법을 도출할 뿐만 아니라 효율적인 관리 지원이 필요하다. 주요노선 차량별 전력 DB, 차량데이터 DB, 선로데이터 DB, 운행데이터 DB를 통해 차량별 전력 DB 스키마를 구축하였다. 또한, 차량 속도에 따른 전압 및 전류 데이터 처리하였으며, 전력 상태기반 영향 분석과 전력 소비 증가/감소 요소별 분석을 시행하였다.

2. 강화학습용 열차제어 및 전력소비 예측

Abstract

Ⅳ. Results
1. Construction of electric power DB schema for each railroad vehicle and analysis of state-based impact
By establishing a train power consumption and efficiency prediction model, it is necessary not only to derive an energy-saving operation method, but also to support efficient man

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 6
  • 보고서 요약서 ... 7
  • 요 약 문 ... 8
  • SUMMARY ... 10
  • Contents ... 13
  • 목차 ... 14
  • 표목차 ... 15
  • 그림목차 ... 18
  • 제1장 연구개발과제의 개요 ... 23
  • 제1절 연구개발 배경 ... 25
  • 제2절 연구개발 목표 및 내용 ... 28
  • 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 31
  • 제1절 기술개발 동향 ... 33
  • 제2절 연구개발 현황 ... 39
  • 제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 47
  • 제1절 철도 차량별 전력 DB 스키마 구축 및 상태기반 영향 분석 ... 49
  • 제2절 강화학습용 열차제어 및 전력소비 예측 시뮬레이터 제작 ... 97
  • 제3절 강화학습 최적구조 도출 ... 137
  • 제4장 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 163
  • 제1절 목표 달성도 ... 165
  • 제2절 관련 분야 기여도 ... 171
  • 제5장 연구개발 결과의 활용 계획 ... 172
  • 제1절 활용성 및 파급효과 ... 174
  • 제2절 기대효과 ... 175
  • 참고문헌 ... 177
  • 끝페이지 ... 178

표/그림 (171)

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참고문헌 (25)

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