Design of collaborative eco-drive NMPC for railway vehicles in electric grid

Nowadays, there is an increasing interest on sustainable mobility, and in this framework railway vehicles play a crucial role. Indeed, electric railway vehicles are the most efficient means of transport among many others, thanks to their high passengers and goods transportation capacity, lack of local emissions, and ability to recover energy while braking. This thesis deals with an innovative ecodrive control approach based on collaboration between railway vehicles connected to the electrical grid, in order to reduce the overall energy consumption of the network. First, a Switched Non-Linear Model Predictive Control (SNMPC) for a single train is proposed and discussed. Solving a finite horizon optimal control problem in presence of velocity and track constraints, it allows to minimize the traction energy while providing an optimal velocity sequence to the train driver. Then this algorithm is extended to the case of multiple trains interfaced with the electric grid for collaborative purposes. To do this a model of the electrical substation is introduced as well as the model of the rheostat used to waste the residual braking power. The ecodrive technique is developed adding a new optimization variable in the definition of the SNMPC cost function to minimize all types of losses in the electrical grid and find an optimal scheduling solution for the input handle. Simulations results are finally presented to show the effectiveness of the proposed collaborative ecodrive control strategy, even in comparison with a non collaborative approach, with satisfactory results in terms of both travel times, and minimization of energy and electric line losses.

Oggi, un’interesse sempre più crescente verso la realizzazione di trasporti ecosostenibili ha preso piede, e in questo contesto i treni giocano certamente un ruolo cruciale. I treni elettrici rappresentano infatti uno dei mezzi di trasporto più efficienti grazie alla possibilità di trasportare molte persone con basse emissioni di inquinanti e consentire il recupero dell’energia di frenata. L’obiettivo di questa tesi è quello di proporre un approccio innovativo che consenta la collaborazione tra treni all’interno della stessa sottostazione affinchè il consumo di energia totale della rete elettrica sia minimizzato, nel rispetto di specifici vincoli di velocità e sul percorso da seguire. Nella prima parte della tesi viene quindi presentato un approccio in grado di minimizzare la forza di trazione del singolo treno sulla base di una strategia di controllo Switched Non-Linear Model Predictive Control (SNMPC). Risolvendo un problema di ottimizzazione su orizzonte finito in presenza di vincoli, viene minimizzata l’energia di trazione, fornendo al macchinista un opportuno profilo di velocità del treno. Nella seconda parte, questo algoritmo è esteso al caso di più treni che collaborano e si interfacciano alla stessa sottostazione elettrica. Per realizzare l’algoritmo è stato studiato il modello della rete elettrica e introdotto il modello del reostato per la dissipazione della potenza di frenata. L’algoritmo di ottimizzazione è sviluppato aggiungendo una variabile di ottimizzazione alla funzione di costo del SNMPC, in modo da minimizzare tutte le possibili perdite elettriche attraverso una sequenza ottimizzata della variable di controllo del treno. L’efficacia dell’algoritmo collaborativo proposto è dimostrata in simulazione, anche a confronto con una tecnica di tipo non collaborativo, con risultati soddisfacenti sia in termini di tempo di viaggio, sia di riduzione dell’energia e delle perdite sulle linee elettriche.