After an introduction on the basic concepts of rail and electric traction, focusing mainly on automatic subway and the systems connected to it (ATC, ATP, ATO), a technique for energy optimization of the train movement through coast control us-ing genetic algorithms. Genetic algorithms are a heuristic search and iterative sto-chastic method used in computing to find exact or approximate solutions to opti-mization problems. It will be developed and simulated a version with the use of MATLAB to verify the potential of the method. The optimization technique pro-vides the optimization of the train’s movement through a coast control table creat-ed by the use of a genetic algorithm that minimizes the energy consumption and the train scheduled time. This table set points along the route where starting coast-ing, traction or braking. The obtained results, although preliminary, suggest that the method is promising.

Dopo aver richiamato i concetti base del trasporto ferroviario e della trazione elet-trica, soffermandoci principalmente sulle metropolitane automatiche ed i sistemi ad essa collegati (ATC, ATP, ATO), si presenta una tecnica di ottimizzazione energe-tica della guida del treno attraverso il controllo della marcia di inerzia con l’utilizzo degli algoritmi genetici. Gli algoritmi genetici sono un procedimento eu-ristico iterativo e di ricerca stocastica utilizzato in informatica per trovare soluzioni esatte o approssimate a problemi di ottimizzazione. Ne verrà sviluppata e simulata una versione con l’utilizzo di MATLAB per verificare le potenzialità del metodo. La tecnica di ottimizzazione prevede l’ottimizzazione del movimento del treno mediante l’utilizzo di una tabella di controllo della marcia d’inerzia creata median-te l’utilizzo di un algoritmo genetico che minimizza il consumo energetico e rispet-ta le condizioni di tempo di viaggio imposte. Questa tabella impone i punti lungo la tratta dove iniziare la marcia d‘inerzia, la trazione o la frenatura. I risultati otte-nuti, sebbene preliminari, suggeriscono che il metodo è promettente.

Ottimizzazione energetica della marcia automatica dei treni metropolitani tramite algoritmi genetici

CASTELLI, DARIO
2013/2014

Abstract

After an introduction on the basic concepts of rail and electric traction, focusing mainly on automatic subway and the systems connected to it (ATC, ATP, ATO), a technique for energy optimization of the train movement through coast control us-ing genetic algorithms. Genetic algorithms are a heuristic search and iterative sto-chastic method used in computing to find exact or approximate solutions to opti-mization problems. It will be developed and simulated a version with the use of MATLAB to verify the potential of the method. The optimization technique pro-vides the optimization of the train’s movement through a coast control table creat-ed by the use of a genetic algorithm that minimizes the energy consumption and the train scheduled time. This table set points along the route where starting coast-ing, traction or braking. The obtained results, although preliminary, suggest that the method is promising.
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
18-dic-2014
2013/2014
Dopo aver richiamato i concetti base del trasporto ferroviario e della trazione elet-trica, soffermandoci principalmente sulle metropolitane automatiche ed i sistemi ad essa collegati (ATC, ATP, ATO), si presenta una tecnica di ottimizzazione energe-tica della guida del treno attraverso il controllo della marcia di inerzia con l’utilizzo degli algoritmi genetici. Gli algoritmi genetici sono un procedimento eu-ristico iterativo e di ricerca stocastica utilizzato in informatica per trovare soluzioni esatte o approssimate a problemi di ottimizzazione. Ne verrà sviluppata e simulata una versione con l’utilizzo di MATLAB per verificare le potenzialità del metodo. La tecnica di ottimizzazione prevede l’ottimizzazione del movimento del treno mediante l’utilizzo di una tabella di controllo della marcia d’inerzia creata median-te l’utilizzo di un algoritmo genetico che minimizza il consumo energetico e rispet-ta le condizioni di tempo di viaggio imposte. Questa tabella impone i punti lungo la tratta dove iniziare la marcia d‘inerzia, la trazione o la frenatura. I risultati otte-nuti, sebbene preliminari, suggeriscono che il metodo è promettente.
Tesi di laurea Magistrale
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