面向可持续与节能运行的实时动态列车调度：基于自动机的滚动时域控制框架

提高能效对城市公共交通的可持续发展至关重要。再生制动在城市轨道交通中被广泛应用，用于将制动动能回馈至牵引网络，从而提升系统效率。然而，若缺乏有效调度，过多的回馈能量可能引发瞬时电压尖峰，导致线路过热并加速设备老化。由于物理模型简化以及对实时环境的适应能力有限，现有研究往往无法充分解决这些挑战。为了克服这些局限性，本研究提出了一种用于列车车队内高效利用再生制动能量的动态调度方法。构建了具有“网络-列车-控制”三层架构的物理仿真系统。通过形式化描述网络拓扑、运行规则与列车运动学之间的物理耦合，该系统能够在现实阻抗和信号约束下实现精确的能耗特征分析。此外，利用有限状态自动机（FSA）将连续的列车动力学抽象为离散状态，从而构建了基于制动事件触发的模型预测控制（MPC）框架。该框架在滚动时域内预测并动态调整车队运行，以最大化对再生能量的即时吸收。实验结果表明，所提方法实现了列车间的主动能量协同，使再生能量利用率提高了约11%，从而为低碳城市交通提供了可行的技术解决方案。