Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор методов расчета энергооптимальных траекторий движения поезда 7
2. Численный метод определения энергооптимальных траекторий движения поезда 13
2.1. Формулировка задачи оптимального управления 15
2.2. Теоретическое обоснование основного алгоритма оптимизации 17
2.3. Конкретизация основного алгоритма оптимизации применительно к его эффективной численной реализации на эвм 33
2.3.1. Конкретизация основных расчетных соотношений 33
2.3.2. Численная реализация основного алгоритма оптимизации 41
2.3.2.1. Блок-схемы алгоритмов 41
2.3.2.2. Алгоритм интегрирования уравнений движения поезда 46
2.3.2.3. Мероприятия по повышению эффективности 48
3. Алгоритм подбора позиций контроллера для реализации энергооптимальных траекторий движения поезда 50
3.1. Аппроксимация дискретных тяговых характеристик непрерывными функциями 50
3.2. Аппроксимация непрерывного управления с помощью дискретных тяговых позици 51
4. Опытная проверка энергооптимальных траекторий движения поезда 60
4.1. Методика опытной проверки эффективности использования энергооптимальных траекторий движения 60
4.2. Опытная проверка энергооптимальных режимов управления на участке н. Новгород-владимир горьковской железной дороги 62
4.2.1. Общие сведения об участке 62
4.2.2. Цели поездных испытаний 63
4.2.3. Общие сведения по испытаниям 64
4.2.4. Выбор участков сравнения 65
4.2.5. Результаты сравнения опытных поездок 66
4.2.6. Оценка влияния вынужденных задержек (езда на "желтый") и выполнения ограничений скорости на расход энергии на тягу 70
4.3. Опытная проверка энергооптимальных режимов управления на участке орехово-владимир московской железной дороги 73
4.3.1. Общие сведения об участке 73
4.3.2. Результаты поездных испытаний 75
4.3.3. Общие сведения по испытаниям 75
4.3.4. Выбор участков сравнения 78
4.3.5. Результаты сравнения опытных поездок 78
4.3.6. Оценка влияния выполнения ограничений скорости на расход энергии 79
4.4. Опытная проверка энергооптимальных режимов, полученных в ходе сравнительных опытных поездок на юго-восточной, октябрьской, южно-уральской, западно-сибирской и забайкальской Ж.Д 82
4.4.1. Результаты проведения опытных поездок на участке Челябинск - Курган Южно-Уральской железной дороги 83
4.4.2. Результаты проведения опытных поездок на участке Инская - Тайга Западно-Сибирской железной дороги 83
4.4.3. Результаты проведения опытных поездок на участке Чита-Хипок Забайкальской железной дороги 84
4.4.4. Результаты проведения опытных поездок на участке С.Петербург Сорт. -Волховстрой Октябрьской железной дороги 85
4.4.5. Результаты проведения опытных поездок на участке Лиски-Поворино Юго-Восточной железной дороги 87
5. Методика практического использования программного комплекса ERG 90
5.1. Техническое обеспечение работы с ПК ERG 90
5.2. Программная структура ПК ERG 92
5.3. Организация ввода исходных данных 93
5.4. Расчет энергооптимальных траекторий движения 98
5.5. Результаты расчетов 99
5.6. Интегрированная справочная система 101
6. Применение методов оптимизации управления движением поезда на железных дорогах 104
6.1. Использование пк erg для обучения машинистов энергооптимальным методам управления движением поездов в локомотивных депо 104
6.2. Использование модифицированной программы ERG в бортовых системах автоведения 115
6.3. Использование модифицировавши программы ERG в автоматизированной системе нормирования, анализа и контроля за расходованием топливно-энергетических ресурсов на тягу поездов (АРМТ) 117
Заключение 120
Список литературы 122
Приложение 128
- Теоретическое обоснование основного алгоритма оптимизации
- Аппроксимация непрерывного управления с помощью дискретных тяговых позици
- Оценка влияния вынужденных задержек (езда на "желтый") и выполнения ограничений скорости на расход энергии на тягу
- Использование пк erg для обучения машинистов энергооптимальным методам управления движением поездов в локомотивных депо
Введение к работе
В современных условиях рыночной экономики для поддержания своей эффективности железнодорожному транспорту необходимо постоянное совершенствование всех технологий, обеспечивающих перевозочный процесс, на который приходится 74% расходов железных дорог на энергоресурсы.
Представленный в материалах к заседанию Совета главных инженеров ОАО "РЖД" 10.10.2006 г. анализ динамики затрат на электроэнергию и топливо в расходной части бюджетов железных дорог показывает их неуклонный рост: 2003 г. - 50,5 млрд. руб., 2004 г. - 67,2 млрд. руб., 2005 г. -80,3 млрд. руб., 2006 г. - 101,9 млрд. руб. Доля затрат на топливно-энергетические ресурсы в эксплуатационных расходах ОАО "РЖД" также растет: в 2003 г. она составила 11,4%, в 2004 г. - 12,2%, в 2005 г. - 13,0% и в 2006 г. - 14,5%. Важность проблемы обусловила принятие ряда федеральных
и отраслевых целевых программ по ресурсосбережению, в частности, Программы энергосбережения на железнодорожном транспорте в 1998-2000, 2005 годах, Энергетической стратегии ОАО "РЖД" (2004 г.). С учетом того, что из затрат на топливно-энергетические ресурсы около 80 % приходится на тягу поездов, экономия энергозатрат на тягу поездов является важнейшей задачей.
Одним из механизмов решения задачи экономии энергозатрат на тягу поездов является использование оптимальных режимов управления поездами. Рассматриваемая в работе модель оптимизации управления движением поезда предусматривает выполнение графикового времени хода между отдельными пунктами и при этом обеспечивает минимум расхода энергии на тягу поезда. Получаемый за счет этого реальный эффект может достигать 3+5 % , что в целом по отрасли за год составит сумму около 0,5 млрд. руб. Для практической реализации такой оптимизации и получения значимого эффекта необходимо широкое применение на сети железных дорог РФ энергооптимальных режимов управления движением поездов. При
использовании математических методов оптимизации управления движением поездов требуется разработка и совершенствование алгоритмов их решения, автоматизация расчетов, разработка специальных программ для ЭВМ. Рассчитанные в результате траектории движения поезда должны быть экспериментально проверенными как в части возможности их реализации машинистами, так и в достижении экономии энергии, удобными в использовании машинистами в реальных поездках. Результаты энергооптимальных расчетов могут использоваться машинистами в виде энергооптимальных траекторий, приведенных на режимных картах, учитывающих особенности участков обращения поездов, характеристики поезда, а также условия пропуска поездопотоков.
Современные тенденции и практика развития локомотивостроения направлены на автоматизацию управления движением поездов. Достаточно широкое распространение получило использование в грузовом и пассажирском движении систем "автомашинистов". В этом случае максимальный эффект достигается при использовании энергооптимальных программ в бортовых системах автоведения, когда расчет и реализация энергооптимальных траекторий осуществляется в реальном времени в зависимости от постоянно меняющейся поездной обстановки с учетом постоянных и временных ограничений скорости, сигналов светофоров, условий проезда каждого конкретного участка, а также множества других факторов. Обеспечение такой возможности органического объединения основных расчетных модулей с другими подсистемами требует сочетания универсальности, низких требований к аппаратной части реализации с высоким быстродействием.
Таким образом, очерчивается круг задач по совершенствованию методов решения, алгоритмизации, автоматизации и разработке комплекса программ, направленных на достижение одной из самых актуальных для железнодорожного транспорта цели - экономии топливно-энергетических ресурсов на тягу поездов.
Целью диссертационной работы является разработка эффективного метода расчета энергооптимальных траекторий движения поезда, его численной реализации в виде программного комплекса промышленного типа с детальной экспериментальной проверкой и разработкой методики практического использования.
Для достижения поставленной цели в работе:
разработаны теоретическое обоснование основного алгоритма оптимизации и его конкретизация применительно к эффективной численной реализации для ЭВМ;
разработаны программный комплекс промышленного типа ПК ERG для получения энергооптимальных траекторий движения поезда и методика его практического использования;
разработан алгоритм подбора позиций контроллера для реализации энергооптимальных траекторий движения поезда;
разработана методика опытной проверки эффективности использования рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий движения поезда;
исследована эффективность использования рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий движения поезда в ходе сравнительных опытных поездок на участках постоянного и переменного тока сети железных дорог РФ;
выполнен анализ практического использования на сети железных дорог РФ программного комплекса ПК ERG и его модификаций применительно к бортовым системам автоведения (УСАВПП, УСАВПГ, ИСАВП-РТ) и к автоматизированной системе нормирования, анализа и контроля расходованием топливно-энергетических ресурсов на тягу поездов (АРМТ).
Диссертация содержит 6 глав.
В первой главе сформулирована общая оптимизационная задача, проведен анализ известных методов и обоснована необходимость разработки
эффективного метода расчета энергооптимальных траекторий движения поезда, его численной реализации в виде программного комплекса промышленного типа и методики практического использования.
Во второй главе представлены математическая формулировка задачи оптимального управления, теоретическое обоснование и описание основного алгоритма, его конкретизация применительно к эффективной численной реализации для ЭВМ, блок-схемы, описание мероприятий по повышению эффективности.
В третьей главе представлены алгоритмы аппроксимации дискретных тяговых характеристик непрерывными функциями, непрерывного управления с помощью дискретных тяговых позиций и обоснована возможность использования на практике принятой в работе последовательности этапов решения задачи без существенных потерь точности.
В четвертой главе представлены результаты опытной проверки эффективности использования рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий движения поезда на участках постоянного и переменного тока сети железных дорог РФ.
В пятой главе представлена методика практического использования ПК ERG, включая технические аспекты пользовательского интерфейса и порядка работы на уровне^конечного пользователя.
В шестой главе представлены данные по практическому использованию на сети железных дорог РФ программного комплекса ПК ERG и его модификаций применительно к бортовым системам автоведения и
к автоматизированной сиотеме нормирования.
I»,
В заключении сформулированы основные результаты и выводы.
В приложении представлен фрагмент документа ОАО; "РЖД" №Цтех-Ш6/с от 31.08.2006 за подписью Начальника ЦТех Н.Г. Шабалина "Об эффективности использования за 6 месяцев 2006г. технических средств, внедренных по Программ^ ресурсосбережения 2004-2005 годов".
Теоретическое обоснование основного алгоритма оптимизации
Метод локальных вариаций был разработан И.А.Крыловым и Ф.Л. Черноусько [31] и применен для расчета оптимальной траектории управления движением поезда A.M. Костроминым [28]. Этот метод является многошаговым методом оптимизации, который использует идеи последовательных приближений траектории к оптимальной. Метод локальных вариаций можно рассматривать одновременно как метод покоординатного спуска с фиксированным шагом на фиксированной сетке, заданной в области, определенной ограничениями. Данный метод более прост для программирования, чем метод "блуждающей трубки". Однако, как отмечено в [38], этот метод весьма чувствителен к локальным экстремумам, которые зачастую оказываются следствием погрешностей процесса вычислений.
Метод "бегущей волны" можно трактовать как обобщение метода локальных вариаций, когда по заданному начальному приближению осуществляется последовательное его улучшение на основе конечномерной аппроксимации непрерывной задачи. Недостаток метода "бегущей волны" тот же, что и метода локальных вариаций, -чувствительность к локальным экстремумам.
Аналитические методы основаны на классическом вариационном исчислении и на принципе максимума Л.С.Понтрягина.
Классическое вариационное исчисление для рассматриваемых задач использовано в работах [43,44,48], где решалась задача Лагранжа с закрепленным правым концом. При этом принимались ряд упрощающих модель допущений о линейности, не учитывался ступенчатый характер управления тягой. Э.С. Почаевец [46] использовал достаточные условия оптимальности в форме В.Ф. Кротова, однако, полное решение задачи получено не было. В этой связи следует отметить также работы [47,48,56]. Несомненным достоинством данного подхода является его эффективность, а основным недостатком - необходимость привлечения некоторых априорных предположений, упрощающих модель. Другой метод, используемый для решения поставленной задачи, основан на принципе максимума Л.С. Понтрягина [7,45]. А.А. Милютиным и А.Я. Дубовицким в [36] предложена формулировка принципа максимума, которая применительно к решению задачи оптимального ведения поезда по участку позволяет учитывать ограничения не только на управляющие воздействия, но и на фазовые координаты. Анализ оптимальных траекторий движения с помощью принципа максимума позволяет получить необходимые условия оптимальности в виде аналитических соотношений, которые могут быть использованы при отыскании оптимальных траекторий. Так, В.М. Максимов [34,35], а затем Я.Б.Кудрявцев [32] показали, что в предположении постоянства коэффициента полезного действия одним из оптимальных режимов является режим движения поезда с постоянной скоростью стабилизации. Задача оптимального управления движением поезда решалась также в предположении постоянства уклона на всем участке [1]. В предположении, что максимальные силы тяги и торможения постоянны, удалось получить достаточно простые соотношения оптимальной траектории движения [60]. В работе [29] предложен опирающийся на аппарат принципа максимума численный метод, который, как оказалось [14], не обладает высоким быстродействием. Наиболее полно и последовательно аппарат принципа максимума применительно к решению задачи оптимального ведения поезда по участку был развит Л.А Барановым и Я.М. Головичером [3,4,8-10]. В работах этих авторов исчерпывающим образом были исследованы структура оптимальной траектории, допустимые переключения оптимальных режимов, а также получены необходимые условия оптимальности. В целях повышения быстродействия при численной реализации ЯМ. Головичером получены и используются приближенные выражения для необходимых условий оптимальности, основанные на упрощающих дополнительных допущениях.
В основу данной работы положен разработанный А.Е. Илютовичем [23] алгоритм решения задач оптимального управления с различными видами ограничений на фазовые переменные: смешанными, терминальными, фазовыми. Эти работы явились развитием подхода [24-26], с использованием которого был разработан класс численных методов оптимизации динамики нелинейных управляемых систем с ограничениями на фазовые переменные различных типов. Разработанный А.Е. Илютовичем метод базируется на доказанном им общем принципе построения допустимой улучшающей вариации управления - принципе декомпозиции по времени, согласно которому построение вариации сводится к решению (точному или приближенному) конечномерных экстремальных задач, связанных с принципом максимума. Последние (как и в принципе максимума) формулируются для каждого момента времени из рассматриваемого временного интервала. Аналогичная процедура, опирающаяся на принцип максимума Л.С.Понтрягина [45], была предложена для задач оптимального управления без ограничений на фазовые переменные и известна как метод прогонки ИАКрылова - Ф.Л.Черноусько [30]. Выбор метода декомпозиции по времени А.Е. Илютовича для использования в данной работе обусловлен заложенными в нем возможностями универсальности и эффективности.
Проведенный анализ существующих численных методов расчета энергооптимальных траекторий движения поезда показывает, что существующие методы при их реализации на ЭВМ либо требуют весьма существенных затрат машинного времени и памяти, либо их использование связано с проблемами вычислительной точности и устойчивости, либо связаны с весьма существенной идеализацией математической модели. Рассмотрение работ, посвященных аналитическим методам оптимизации движением поезда, показывает, что наиболее существенные результаты были получены при использовании математического аппарата принципа максимума. Однако и эти работы не позволили создать промышленную программу для ЭВМ, которая бы осуществляла расчет экспериментально проверенных энергооптимальных траекторий движения поезда и сочетала в себе универсальность, высокое быстродействие, надежность и низкие требования к аппаратной части реализации для использования в бортовых системах автоведения. В свою очередь, создание такой программы для ЭВМ требует разработки эффективного метода расчета энергооптимальных траекторий движения поезда с детальной экспериментальной проверкой достижения экономии энергии в реальных поездках. Таким образом, разработка нового метода, отвечающего всем указанным требованиям, представляется актуальной.
Аппроксимация непрерывного управления с помощью дискретных тяговых позици
Очевидно, значение I зависит от точек переключения и от скачков. Ввиду того, что (F„ - F ) - кусочно-линейная функция (с разрывами в точках переключения, которые известны), то I = I(si, ..., SN) явно вычисляется. По той же причине явно вычисляется также интеграл (3.15).
В результате задача сводится к определению минимума функции N переменных с наложенной на переменные связью, определяемой и явно вычисляемым соотношением (3.15). Полученная таким образом задача является классической задачей вариационного исчисления и решается с помощью метода множителей Лагранжа [61,62]. Для следующих приближений вычисления аналогичны.
Теоретические предпосылки по оценке эффективности энергооптимальных траекторий движения поезда были проверены в ходе специальных опытных поездок на участках постоянного и переменного тока Московской и Горьковской ж. д. Для повышения точности и достоверности результатов при проведении испытаний использовался динамометрический вагон-лаборатория ВНИИЖТ, оборудованный средствами измерения и регистрации электрических параметров в силовых цепях локомотива, а также реализованной скорости движения. Для контроля экспериментально полученные результаты расхода электроэнергии сопоставлялись с показаниями счетчиков локомотивов.
В контрольных поездках, выполненных со специально отобранными лучшими машинистами депо, были зафиксированы режимы движения, управления и расхода электроэнергии. По результатам этих поездок были выполнены оптимизационные расчеты с помощью ПК ERG для тех же времен хода, ограничений скорости и составности поездов, которые позволили в следующих поездках рекомендовать по поездной радиосвязи из вагона-лаборатории ВНИИЖТ режимы управления локомотивом. В результате у тех же машинистов, управляющих локомотивами в соответствии с рассчитанными с помощью ПК ERG режимами, при тех же условиях движения с аналогичными поездами на тех же участках снизился расход энергии на тягу, по сравнению с контрольными поездками, на 4,6-г10,3% (без учета затрат на собственные нужды электровозов). Физическое объяснение снижения расхода энергии на тягу поездов при использовании энергооптимальныхтраекторий движения связано с увеличением времени езды по инерции. Следует отметить, что при использовании рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий движением поезда экономия расхода энергии на тягу складывается из двух составляющих: увеличение доли езды по инерции за счет собственно управления движением поезда; за счет перераспределения перегонных времен хода. Соотношение этих двух составляющих зависит от профиля, заданного общего времени хода, действующих ограничений скорости, массы поезда. В ходе специальных опытных поездок с использованием вагона лаборатории ВНИИЖТ проверялась исключительно первая из них, т.е. без перераспределения перегонных времен хода. Помимо опытных поездок с использованием вагона-лаборатории ВНИИЖТ для оценки эффективности использования рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий по аналогичной методике выполнялись сравнительные опытные поездки на Юго-Восточной, Октябрьской, Южно-Уральской, Западно-Сибирской и Забайкальской железных дорогах. В этих поездках, осуществляемых в условиях реальной эксплуатации, были также получены подтверждения высокой эффективности использования энергооптимальных траекторий движения. Снижение расходов электроэнергии на тягу составляло при этом от 3 до 14 %. Участок Горьковской ж.д. Н.Новгород - Владимир обслуживается локомотивным депо Горький - Сортировочный в основном локомотивами ВЛ80 переменного тока с реостатным торможением. Профиль пути участка Н.Новгород - Владимир характеризуется в основном как равнинный. Небольшие подъёмы величиной 4.5 - 6.0 %о и длиной до 3 км чередуются с аналогичными спусками (см. рис. 4.1).
Оценка влияния вынужденных задержек (езда на "желтый") и выполнения ограничений скорости на расход энергии на тягу
В поездке 4 была реализована оптимальная по энергозатратам траектория на участке 370.00 317.54 (длина 52.5 км ) для сравнения с поездкой 1.
Кроме того, для выяснения влияния времени хода на энергозатраты в этой поездке была реализована оптимальная по энергозатратам траектория на участке 245.0 -г 194.0 при заданном времени хода, увеличенном на 2мин. ( 4.6% ) по отношению ко времени хода на этом участке в поездке 3.
Во всех сравниваемых поездках для всех конечных координат пути перечисленных участков было обеспечено практическое равенство скоростей движения. Экспериментальные данные по поездкам представлены в табл. 4.3 и на рис. 4.2 + 4.6. Комментарии к табл. 4.3. а) проценты вычислялись по отношению к данным той из двух сравниваемых поездок, которая проходила без вмешательства из вагона-лаборатории; б) в поездке 2 на участке 289.99 -г 245.00 превышено время хода по сравнению с поездкой 1 ввиду того, что выполнялось новое ограничение 40 км/ч (255 пк2); в) при сравнении поездок 1 и 3 участок 324.50 + 319.33 был исключен из-за того, что выполнялось новое ограничение 40 км/ч (324км пкі); г) при сравнении поездок 3 и 4 участок 219.67 -г 217.56 был исключен из-за того, что в поездке 4 машинисту не удалась точная имитация ограничения 40 км/ч (220км пк2.), имевшегося в поездке 3 и отсутствующего в поездке 4. Для оценки влияния вынужденных задержек (езда на "желтый") был использован участок 370.0 -ь 193.0 (длина 52 км) в 1-ой поездке, выполненный локомотивной бригадой без вмешательства из вагона-лаборатории. Проводилось сравнение между экспериментальными данными этой поездки и данными, полученными в результате расчета оптимальной по расходу энергии траектории с тем же временем хода. Результаты сравнения представлены в табл. 4.4. Для оценки влияния выполнения ограничений скорости на расход энергии на тягу было использовано ограничение скорости 40 км/ч (324км пкі) на участке 370.0 245.0 (длина 125 км). Это ограничение скорости было в 3-й поездке и отсутствовало в 1-й. Были использованы как теоретические, так и экспериментальные данные. Теоретически (с помощью ПК ERG), были проведены расчеты оптимальных по расходу энергии на тягу траекторий с вышеуказанным ограничением скорости и без него; при этом время хода и другие исходные данные были взяты из 1-й поездки. Было получено: Работа на колесе: - при наличии ограничения 40 км/ч (324км пкі)- 4381 кВт- ч; - без ограничения 40 км/ч (324км пкі)- 4148 кВт- ч. Итого: (1 -А2/А! 100% - 5.3% Анализ экспериментальных данных по поездкам показал, что работа на колесе, затраченная непосредственно на выполнение вышеуказанного ограничения в 3-ей поездке, оказалась равной 291 кВт-ч, что на 167кВт-ч больше, чем в 1-ой поездке, где ограничения не было. Эта разница составила 4.1 % по отношению к общей работе на колесе в 3-ей поездке на участке 370.0 -s- 245.0 (длина 125 км). Кроме того, было затрачено дополнительно 202 с. Оценка работы на колесе по нагону этого времени увеличивает эту разницу до 5.4 %. Для оценки влияния величины ограничения скорости на расход энергии на тягу было использовано ограничение скорости 40 км/ч (220км пк2) на участке 245.0 -г-193.0 (длина 52 км). Теоретически (с помощью ПК ERG), были проведены расчеты оптимальных по расходу энергии на тягу траекторий с вышеуказанным ограничениями скорости 40 км/ч и 60 км/ч; при этом время хода и другие исходные данные были взяты из 2-ой поездки. Было получено: а) при наличии ограничения 40 км/ч (220км пк2) Работа на колесе -1792.3 кВт- ч Процент выбега - 31.2 % б) при наличии ограничения 60 км/ч (220км пк2) Работа на колесе -1551.1 кВт- ч; Процент выбега - 39.3 % Итого: (1 - Аг/АО-100% = 13.4 % Таким образом в результате выполненных опытных поездок и расчетов было установлено, что а) полученные теоретически с помощью ПК ERG оптимальные по расходу энергии на тягу траектории действительно могут быть на практике реализованы машинистом в поездках на участках переменного тока с допустимой точностью по скорости; б) при обеспечении движения поезда без вынужденных задержек по оптимальной траектории экономия расхода энергии на тягу без учета затрат на собственные нужды электровоза составляет 8-г10,3% по сравнению с результатами машинистов высокого класса; при этом проценты времени выбега увеличиваются на 6,3 -г 11,5%; в) возможна оценка с помощью ПК ERG влияния вынужденных задержек (езда на "желтый") и ограничений скорости на расход энергии на тягу.
Использование пк erg для обучения машинистов энергооптимальным методам управления движением поездов в локомотивных депо
Первая поездка. Участок Инская - Тайга, масса поезда 3970т, время следования при безостановочном пропуске 4ч 30м, режимы управления - предыдущий опыт, накопленный в депо Тайга, расход электроэнергии 8800 кВт ч.
Вторая поездка. Участок Тайга - Инская, масса поезда 4012т, время следования в движении 4ч 35м, остановка у входного сигнала ст.Болотная, режим управления - предыдущий опыт, накопленный в депо Тайга, расход электроэнергии 6500 кВт ч.
Третья поездка. Участок Инская - Тайга, масса поезда 4015т, время следования при безостановочном пропуске 4ч 30м, режимы управления - рекомендованные ПК ERG, расход электроэнергии 8500 кВт ч. Четвертая поездка. Участок Тайга - Инская, масса поезда 4011т, время следования в движении 4ч 35м, остановка и длительная стоянка по ст. Жеребцово, режимы управления -рекомендованные ПК ERG, расход электроэнергии 5600 кВт ч. Согласно Протоколу результатов проведения опытных поездок "Сравнение результатов, что в направлении движения Инская - Тайга энергооптимальная траектория позволила достичь экономии электроэнергии в размере 300кВт ч, что составляет 3,4% от расходов на тягу, полученных на основании предыдущего опыта управления движением поезда. В направлении Тайга - Инская экономия составила 900 кВт ч, что составляет 13,9%". Для оценки эффективности использования рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий были выполнены три опытных поездки. Поездки осуществлялись с электровозом ВЛ80т с использованием тягово-энергетического вагона-лаборатории Забайкальской ж.д., из которого осуществлялся контроль за выполнением режимов движения и расходом электроэнергии. Первая поездка. Участок Чита 1 - Хипок, масса поезда 1995т, время следования при безостановочном пропуске 5ч 00м, режимы управления - предыдущий опыт, накопленный в депо Чита 1, расход электроэнергии 8700 кВт ч. Вторая поездка. Участок Чита 1 - Хипок, масса поезда 2100т, время следования в движении 5ч 07м, остановка у входного сигнала ст. Болотная, режим управления - рекомендованные ПК ERG, расход электроэнергии 9250 кВт ч. На участке Кардапа - Черновская движение осуществлялось по удалению за впереди идущим поездом, что не позволило выполнить заданный режим. Кроме того, в этот день на участке были дополнительно введены временные ограничения скорости 25 км/ч на 6180 км и на 6120 км. Третья поездка. Участок Чита 1 - Хипок, масса поезда 1920т, время следования при безостановочном пропуске 5ч 06м, режимы управления - рекомендованные ПК ERG, расход электроэнергии 7630 кВтч. Согласно Протоколу результатов проведения опытных поездок "В 3-й поездке масса поезда была меньше массы поезда в первой поездке на 3,8%, а расход электроэнергии оказался ниже на 12,3%. Фактическая экономия электроэнергии в 3-й поездке составила 8,5%". 4.4.4. Результаты проведения опытных поездок на участке С.Петербург Сорт. - Волховстрой Октябрьской железной дороги Для оценки эффективности использования рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий были выполнены пять опытных поездок. Поездки осуществлялись с электровозами ВЛ10 и ВЛП. Расход электроэнергии фиксировался штатным счетчиком электровоза. Во всех поездках реализовывались режимы управления рекомендованные ПК ERG. Первая поездка. Участок С.Петербург Сорт. - Волховстрой, масса поезда 1166т, осей 212, электровоз ВЛП, расход электроэнергии 2000 кВт ч. Вторая поездка. Участок С.Петербург Сорт. - Волховстрой, масса поезда 1273т, осей 212, электровоз ВЛ10, расход электроэнергии 2000 кВт ч. Третья поездка. Участок Волховстрой - С.Петербург Сорт., масса поезда 3994т, осей 240, электровоз ВЛ10, расход электроэнергии 2900кВт ч. Четвертая поездка. Участок С.Петербург Сорт. - Волховстрой, масса поезда 1258т, осей 228, электровоз ВЛП, расход электроэнергии 1900 кВт ч. При этом было отклонение от рекомендованной траектории из-за остановки перед ст. Мгой. Пятая поездка. Участок Волховстрой - С.Петербург Сорт., масса поезда 5115т, осей 252, электровоз ВЛП, расход электроэнергии 2800 кВтч. Для сравнения были проанализированы маршрутные листы за период времени проведения опытных поездок по деповским режимным картам с исходными данными (масса поезда, время движения, предупреждения, условия пропуска) примерно соответствующим опытным поездкам на основании режимов, рекомендованных ПК ERG. Согласно Протоколу результатов проведения опытных поездок "Экономия электроэнергии для порожних составов составила 1,5%... Экономия энергии для груженных составов массой 4000т-5000т составила 7,8%". Для оценки эффективности использования рассчитанных с помощью ПК ERG энергооптимальных траекторий были выполнены шесть опытных поездок. Поездки осуществлялись с электровозом ВЛ80С. Первая поездка. Участок Лиски - Поворино, масса поезда 3645т, осей 276, время следования при безостановочном пропуске 5ч 01м, режимы управления - предыдущий опыт, накопленный в депо Лиски, расход электроэнергии 9380 кВт ч. Вторая поездка. Участок Поворино - Лиски, масса поезда 4462т, осей 224, время следования в движении 4ч 52м, режим управления -предыдущий опыт, накопленный в депо Лиски, расход электроэнергии 9300 кВт ч.
