考虑计划分配优先级与干扰条件的编组站阶段计划自动编制研究

编组站到发线运用计划是编组站阶段计划核心工作之一,以适度降低现阶段人工编制计划工作量为切入点,将影响到发线运用计划分配优先级条件与干扰条件融入到发线占用资源分配优化模型中,设计股道分配规则,兼顾股道占用唯一性、均衡性等约束,以股道调整次数最少为目标,基于萤火虫算法,辅以计算机技术将其嵌入到现有的编组站调度自动化系统中对模型进行有效性验证及测试。通过选取国内某编组站一班次实际作业数据进行分析验证,实验结果表明,该模型其作业效率比常规未考虑股道优先级和股道干扰条件的自动编制方案作业效率提高近2倍,比人工编制方法效率提高近4倍,大大减少人工调整的次数,减轻作业人员的劳动强度,提升编组站运输生产效率,推动铁路调度智能化发展。     

重载铁路变电主设备关键状态参数趋势预测技术研究

变电主设备在铁路系统中起着至关重要的作用，准确预测其状态参数的趋势对于设备的维护和运行至关重要。从状态参数选取、解释分析、采集和预处理等方面，阐述重载铁路变电主设备关键状态参数分析方法。在此基础上，分析重载铁路变电所场景下的设备状态分类评估、设备状态趋势预测、设备缺陷处置和设备检修时点评估等4类算法场景，提出一种基于机器学习和数据挖掘的趋势预测算法，并根据数据的特点，完善特征提取方法，提高模型的准确性和泛化能力。针对设备状态趋势预测场景，通过实证分析对提出的预测算法进行验证和评估。通过预测关键状态参数的趋势，可以及时采取维护和保养措施，从而降低设备故障率，提高变电所的运行效率和可靠性。