Повышение эффективности использования магистральных грузовых электровозов посредством управления режимами эксплуатации

Во введении обоснована актуальность и указана степень разработанности темы исследования, приведены цель и задачи; научная новизна; практическая и теоретическая значимость работы; методология и методы исследования; положения, выносимые на защиту; степень достоверности и апробация полученных результатов.
Первый раздел посвящен анализу систем управления локомотивами и применяе- мых методов определения оптимальных управляющих воздействий.
По данным отчётной документации компаний АО «Системный оператор Единой энергетической системы» и ОАО «РЖД» потребление электрической энергии последней растёт на протяжении последних семи лет, увеличившись на более чем 6 процентов от- носительно 2012 года. При этом доля затрачиваемой на тягу поездов электроэнергии в структуре расходов топливно-энергетических ресурсов холдинга на конец 2019 года превышает 65% в единицах условного топлива, а затраты на её закупку составляют бо- лее половины от всех расходов на закупку ТЭР. Таким образом степень эффективности использования электрической энергии на тягу поездов оказывает ключевое влияние на величину затрат компании на приобретение ТЭР и в случае неизменности тренда её зна- чимость со временем будет лишь расти. По этой причине в долгосрочную программу развития открытого акционерного общества «Российские железные дороги» до 2025 го- да включен пункт о необходимости увеличения эффективности перевозочного процесса за счет повышения качественных показателей использования подвижного состава и за- дан высокий приоритет вопросам создания и внедрения динамических систем управле- ния перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта и формиро-
ванию сквозных цифровых технологий организации перевозочного процесса (“Цифро- вая железная дорога”).
На данный момент разработано множество методов определения оптимальных режимов эксплуатации локомотивов. Большинство из них строятся на применении по- ложений тягового расчёта для поиска энергооптимальных траекторий движения и ис- пользуют принцип максимума Понтрягина. Данные методы оперируют приближенными зависимостями, полученными обобщением экспериментальных данных и очень ограни- чено учитывают фактические значения меняющихся в процессе осуществления тяги по- ездов локомотивом факторов, оперируя в основном только доступными до начала по-
ездки сведениями. При существенных отклонениях от предложенных данными метода- ми траекторий требуется производить их перестроение для всей оставшейся поездки, что в ряде случаев нецелесообразно из-за высокой алгоритмической сложности расче- тов.
В настоящее время эксплуатация электровозов неразрывно связана с использова- нием бортовых систем регистрации параметров движения и автоведения (РПДА), среди прочего осуществляющих измерение и сохранение в памяти детализированных сведе- ний о состоянии локомотива. Несмотря на увеличивающиеся количество цифровых и информационных систем ОАО «РЖД» не имеет возможности оперативно выявлять участки пути, локомотивные бригады и электровозы с повышенной удельной энергоем- костью тяги поездов, а также определять степень влияния тех или иных факторов на по- требление электроэнергии для конкретных поездок.
Анализ данных об эксплуатации электровозов серии 2ЭС6 локомотивным депо ТЧЭ-2 Омск показал, что доля поездок с процентом использования режима автоведения не менее 50% составила 2%, а общая доля времени движения в режиме автоведения не превышает 30%. При этом в ряде случаев применение режима автоведения приводит к перерасходу электрической энергии, что свидетельствуют о недостаточном качестве управления режимами эксплуатации электровозов, осуществляемого бортовыми систе- мами.
На основе анализа применяемых бортовых систем и эффективности использования локомотивов сформулированы цель и задачи исследования.
Во втором разделе представлены результаты разработки методики контроля по- требления электрической энергии на тягу для оценки эффективности использования электровоза по данным об эксплуатации, фиксируемым бортовыми системами.
В соответствии с ГОСТ Р 56046 2014 в качестве показателя эффективности ис- пользования электровоза принята удельная энергоемкость тяги поездов локомотивом (УЭТПЛ). Анализ большого числа поездок за 2019–2021 года показал, что суммарный расход электроэнергии на тягу поездов локомотивом может отличаться для схожих условий эксплуатации более чем в два раза и слабо коррелирует с долей использования режима автоведения. Такие отклонения не могут быть объяснены исключительно тех- ническими причинами, а свидетельствуют и о значительном влиянии технологии экс- плуатации электровоза на потери электрической энергии.
Анализ процессов регистрации, сбора и хранения необходимых параметров экс- плуатации локомотивов, осуществляемых информационно-измерительными системами, используемыми в ОАО «РЖД», показал отсутствие единого подхода к сбору и обработ- ке данных, недостаточно высокий уровень стандартизации и корректности определения контролируемых параметров. Тем не менее, множество параметров в настоящее время регистрируются хотя бы одной информационной системой, либо вычисляются из других регистрируемых ею параметров, что делает возможным определение фактических зна- чений УЭТПЛ непосредственно в процессе осуществления поездки.
Для этого был разработан представленный на рисунке 1а алгоритм, позволяющий вычислять фактические значения ряда эксплуатационных показателей грузовых элек-
тровозов постоянного тока в границах произвольных участков по данным системы РПДА МСУЛ–РПМ и ряда смежных информационных систем.
Для повышения качества управления режимами движения локомотива необходи- мо оперативно информировать машиниста о текущей энергетической эффективности тяги поезда локомотивом.
Предложена методика визуального контроля энергопотребления, алгоритм кото- рой представлен на рисунке 1б. Данная методика, включает в себя информирование ма- шиниста о ключевых значениях потребления электроэнергии за поездку (рисунок 2а), шкальный индикатор, демонстрируемый во время проследования участка (б) и сводные отчёты, которые отображаются вместо шкального индикатора при достижении границы участка (в) и по окончании поездки (г).
Рисунок 1 – Используемые методикой алгоритмы, а – работы программы определения эксплуатационных показателей электровозов постоянного тока в границах участков по данным МСУЛ-РПМ, б – контроля энергетической эффективности тяги
Нижней границе шкального индикатора соответствует нулевое значение, с после- дующим отображением таких величин как:
 потребление в данной точке маршрута при осуществлении лучшей поездки Wmin, достигающее значения Wсэ на границе участка;
 текущее потребление Wт, достигающее итогового значения Wти на границе участка;
 граница сверхэкономии Wсэ, равная наилучшему результату проследования те- кущего участка;
 граница экономии Wэ, равная наихудшему результату для 100 лучших просле- дований текущего участка;
 норма Wн, установленная для данной поездки;  граница перерасхода Wпр = 1,3 Wн.
Предложенная методика позволяет давать оценку эксплуатационных показателей электровоза относительно установленных норм и результатов других маршрутов на ос- нове фактических данных бортовых систем и информировать машиниста об эффектив- ности управления локомотивом непосредственно в процессе движения.
Рисунок 2 – Основные элементы методики контроля энергопотребления на тягу,
а – отчёт перед началом поездки, б – шкальный индикатор в – отчёт о проследовании участка, в – отчет о поездке
Данная методика может быть использована для определения участков железной дороги с высокой удельной энергоемкостью тяги поездов локомотивом, упрощения опе- ративного анализа осуществленных машинистом управляющих воздействий и снижения
вероятности некорректной интерпретации их результативности.
В третьем разделе представлены результаты разработки алгоритма обработки
данных о параметрах движения электровоза, позволяющего вычислять значения уставок силы тяги по данным бортовых систем, и метода управления магистральными грузовыми электровозами с корректировкой режимов движения локомотива.
Рассматривая работу грузового электровоза как последовательную смену состоя- ний, можно описать поездку в виде дискретного многомерного временного ряда. В та- ком случае задача определения рекомендуемых значений сил тяги представляется как итеративное определение уставок силы для нескольких последующих временных шагов
на основе совокупности заранее известных и описывающих прошлые состояния локомо- тива данных. Для решения данной задачи использованы искусственные рекуррентные нейронные сети (ИРНС) архитектуры долгой краткосрочной памяти (LSTM), нечувстви- тельные к временным разрывам между событиями и эффекту забывания.
На основании положений теории тяги поездов и анализа регистрируемых систе- мой РПДА–Г данных были выделены параметры, оказывающие наибольшее влияние на точность определения уставок силы тяги (таблица 1). Каждый из этих параметров под- вергается операции стандартизации (Z–оценка), а доступные до начала поездки пара- метры используются ИРНС без привязки по времени и определяются по данным о по- ложении поезда на маршруте.
Реализуемая на тележке сила ′ является обобщением сил тяги и торможения:
′ = [F>0]− [ >0],
(1)
где [ ] – скобка Айверсона.
Максимально допустимая скорость поезда:
= ( п, в, к) ,
(2)
где п, в – соответственно постоянное и временное ограничения скорости; к – максимальная конструкционная скорость.
На основании матрицы , содержащей наблюдения указанных в таблице 1 пара- метров за последние h = 30 секунд, определяются рекомендованные значения реализу- емой на тележке силы ̂ для следующих = 10 секунд:
̂ = h+ , = ,
h h = ∘ tanh( ),
= ∘ + ∘ tanh( + h + ), −1 −1
= ( + h + ), −1
= ( + h + ), −1
= ( + h + ), −1
где , – матрица весов и вектор смещения полносвязного слоя, соответвенно; h – вектор скрытого состояния блока LSTM;
– вектор состояния ячейки состояния блока LSTM;
– вектор со значениями параметров локомотива;
, f, o – выходные значения вентилей блока LSTM: входного, забывания и выходного, соответственно
, , – матрицы весов вентилей блока LSTM для вектора : входного, забыва- ния и выходного, соответственно;
, , – матрицы весов вентилей блока LSTM для вектора : входного, забывания и выходного, соответственно;
, , – вектора смещений вентилей блока LSTM: выходного, входного, забыва- ния и выходного, соответственно;
– сигмоида;
tanh – гиперболический тангенс;
∘ – покомпонентное произведение (произведение Адамара).
11
(3)

По результатам расчета ̂ определяются рекомендуемые для реализации на те- лежке силы тяги F и торможения B:
̂̂
F = [ > 0],
̂̂
B = [ < 0]. Перед применением модель была подвергнута процедуре так называемого «обу- чения», заключающейся в подборе таких значений внутренних параметров θ (матриц весов , и векторов смещений ), при которых обеспечивается минимизация функ- ционала ошибки , определяемого на основе функции потерь С. Обучение осуществля- ется методом градиентного спуска, представляющего собой итеративное движение по гиперповерхности функции ошибки в направлении её антиградиента до достижения ло- кального минимума, причем в случае выпуклой гиперповерхности данная точка будет Максимально допустимая скорость движения , км/ч (4) (5) соответствовать глобальному минимуму функции. В качестве функции ошибки исполь- зуется среднеквадратическая ошибка 1n MSE= ∑( − ̂ )2, i=1 где – истинное значение реализуемой на тележке силы; ̂ – рекомендованное значение реализуемой на тележке силы; n – количество сравниваемых пар значений. Таблица 1 – Параметры, необходимые для расчета уставки силы тяги Тип параметра Параметр Уклон элемента профиля пути , ‰ Известные до начала поезд- ки Скорость движения , км/ч Фиксируется в процессе со- вершения поездки бортовы- ми системами Напряжение контактной сети кс, В Давление в тормозном цилиндре , атм тц Реализуемая на тележке сила ′, кН Для осуществления процедуры градиентного спуска были сформированы три набора обучающих примеров размером , каждый из которых представляет пару из входной матрицы и вектора (истинные значения силы ′ в следующие секунд). Для этого был разработан и применен алгоритм для формирования обучающих приме- ров на основе детализированных данных о поездке, экспортированных из картриджей системы РПДА–Г (рисунок 3а), реализуемый следующими выражениями: =( 0+ + h =( 0+ +( h−1) h+1+ + где n – номер обучающего примера; – временной ряд параметров, используемых для настройки ИРНС; – временной ряд прогнозируемого параметра; 0 – ширина отступа от начала временного ряда; |0≤ < , ∈ ), h |0≤ < , ∈ ), 12 (6) (7) (8) – ширина отступа от начала предыдущего примера; h – ширина окна тренировки, h = ( h − 1) h + 1; – ширина окна прогноза, = ( − 1) + 1; g – ширина отступа между окнами тренировки и прогноза; h – число наблюдений в тренировочном окне; h – ширина отступа между тренировочными наблюдениями; – число прогнозируемых наблюдений в обучающем примере; – ширина отступа между прогнозируемыми наблюдениями. Рисунок 3 – Алгоритмы метода управления электровозом, а – подготовки обуча- ющих примеров, б – корректировки режимов движения с учётом сложившихся условий Результирующая точность определения ̂ представлена в таблице 2. Таблица 2 – Точность определения ̂ относительно ′ Тренировочный Набор примеров н 1 Тестовый 36 782 36,44 где – квартиль распределения; – наблюдаемый экстремум; н = 1 − 1,5( 3 − 1); в = 3 + 1,5( 3 − 1); – среднее арифметическое. Абсолютная ошибка 2 71,83 122,53 250,88 88,74 √ 3 в 115 776 31,08 62,41 118,37 248,96 86,49 116,12 114,42 Контрольный 19 155 26,41 55,66 110,16 235,67 75,28 101,74 Тренировочные и тестовые наборы используются для вычисления оптимальных параметров искусственной рекуррентной нейронной сети, а контрольный – исключи- тельно для оценки точности настроенной ИРНС. В результате была сформирована математическая модель, способная на основании данных о 30 последних секундах работы локомотива выдавать рекомендованные значе- ния уставок силы тяги и торможения для последующих 10 секунд с учётом профиля пу- ти и ограничений скорости. Данной моделью предлагается дополнять микропроцессор- ные системы управления электровозом (МПСУЭ), что обеспечит возможность учёта по- следней рекомендованных уставок сил тяги и позволит как формировать и выдавать на пульт управления рекомендации по режимам движения, так и самостоятельно осу- ществлять корректировку заданных управляющих воздействий. Алгоритм управления локомотивом при использовании рекомендованных значений уставок сил тяги и тормо- жения представлен на рисунке 3б. Необходимо отметить, что возможен рост точности метода при увеличении объе- мов доступных данных, т. к. алгоритм способен обучиться на большем спектре поезд- ных ситуаций и улучшить качество обобщения применяемых в лучших поездках прак- тик эксплуатации электровозов. Полученный алгоритм обработки данных о параметрах движения электровоза поз- воляет вычислять значения уставок силы тяги, обеспечивающих повышение эффективности его использования, по данным бортовых систем посредством методов искусственного интеллекта. Разработанный метод управления магистральными грузовыми электровозами, поз- воляет на основе рекомендованных значений уставок силы тяги осуществлять корректи- ровку режимов движения с учётом сложившихся поездных условий для повышения экс- плуатационных показателей локомотива. В четвертой главе представлены результаты экспериментальной проверки эф- фективности метода управления магистральными грузовыми электровозами на реаль- ном участке железной дороги с целью определения снижения удельной энергоемкости тяги поездов локомотивом. На основе анализа 51 полных суток в рамках эксперимента на участке Фадино – Новоселецк – Стрела Западно-Сибирской железной дороги установлено, что в 90% слу- чаев разница определения суточного потребления электроэнергии тяговой подстанции по данным системы АСКУЭ и показаниям установленных на питающих фидерах изме- рительных систем производства ОмГУПС (ИС ОмГУПС) не превышает уровня потерь электроэнергии в понижающих и преобразовательных трансформаторах и сглаживаю- щих фильтрах тяговых подстанций c учётом погрешностей измерений, а в оставшихся 10% случаев не превышает 1%. Анализ временных рядов энергии, отпущенной в межподстанционную зону (МПЗ) по данным ИС ОмГУПС и потребленной локомотивом по данным РПДА-Г, пока- зал, что при отсутствии других единиц ЭПС и с учётом перетоков электрической энер- гии между МПЗ значения мгновенной мощности по данным бортовой системы в боль- шинстве случаев превышают подобные значения по данным с фидеров подстанций, при этом формы кривых практически полностью совпадают. На основании этого сделан вы- вод о недостаточной точности фиксации абсолютных значений параметров системой РПДА–Г, вызванной, вероятно, наличием постоянной погрешности измерений. Данная погрешность не оказывает влияния на точность определения рекомендуемых значений уставок сил тяги, т. к. может быть скорректирована путём уточнения значений векторов смещений ИРНС. Таким образом, регистрируемые системой РПДА–Г данные достаточ- но корректны для апробации метода управления локомотивом. На основе анализа данных о поездках с массой поезда не менее 7000 тонн, совер- шенных электровозами 2ЭС6, оборудованными системой РПДА-Г, по маршруту Ир- тышское – Входная, были отобраны 15 поездок с наименьшими значениями УЭТПЛ и на их основе произведена настройка внутренних параметров предлагаемой модели. Для оценки ожидаемого уровня снижения УЭТПЛ было осуществлено имитаци- онное моделирование 60 поездок, в ходе которого производился последовательный по- секундный расчет параметров локомотива при реализации полученных значений уста- вок силы тяги по следующим формулам: ̂̂′ ̂= ( , ̂ ,F), ∈N, =F, −1 00 ̂ Ft = ( , , ̂ −1), ∈ N, ̂0 = 0, (9) (10) где ̂ – матрица смоделированных значений параметров локомотива; – функция расчета параметров локомотива в следующую секунду на основании положений теории тяги; – матрица измеряемых бортовыми системами параметров; – ранее предложенная модель определения ̂; – шаг моделирования, 0′ – вектор значений силы тяги на тележке локомотива в начале поездки; 0 – матрица состояния локомотива в начале поездки. Далее было произведено сравнение оценочных значений УЭТПЛ при реализации фактических и рекомендуемых управляющих воздействий. Распределение значений снижения УЭТПЛ для смоделированных поездок представлено на рисунке 4. Рисунок 4 – Распределение поездок по уровню снижения УЭТПЛ при применении ре- комендованных сил тяги Экспериментальная проверка эффективности метода управления магистральными грузовыми электровозами на реальном участке железной дороги показала, что примене- ние рекомендованных значений уставок силы тяги позволяет снижать значение удель- ной энергоемкости тяги поездов локомотивом в среднем на 1,0 % за поездку. Согласно графику движения на участке Иртышское-Входная за год в нечётном направлении осуществляется порядка 11 тыс. поездок, в ходе которых потребляется приблизительно 70 млн кВт∙ч (6135 кВт∙ч в среднем на поездку) электроэнергии. В слу- чае обеспечения среднего уровня снижения УЭТПЛ в 1,0 % экономия электрической энергии составит приблизительно 709 тыс. кВт∙ч, что при тарифе 4 руб. за один кВт∙ч обеспечит экономию 2,83 млн рублей в год. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате проведенных исследований получены новые научно обоснованные технические и технологические решения и разработки, направленные на совершенство- вание технологии эксплуатации магистральных грузовых электровозов. Их применение позволит повысить эксплуатационные показатели и эффективность использования маги- стральных грузовых электровозов. Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем: 1. Выполнен анализ систем управления локомотивами и алгоритмов формирова- ния управляющих воздействий. Установлено, что в настоящее время в системах управ- ления магистральными грузовыми электровозами практически не используются факти- ческие значения параметров движения локомотива, что, в свою очередь, снижает эффек- тивность вырабатываемых управляющих воздействий. 2. Разработана методика контроля потребления электрической энергии электрово- зом, позволяющая проводить оценку удельной энергоемкости тяги поездов локомоти- вом и оперативно информировать машиниста об эффективности выбранных им техноло- гических режимов эксплуатации. 3. Предложен алгоритм обработки данных о параметрах движения электровоза, позволяющий вычислять значения уставок силы тяги, обеспечивающих повышение эф- фективности его использования за счет снижения удельной энергоемкости тяги поездов локомотивом. 4. Создан метод управления магистральными грузовыми электровозами, позво- ляющий выполнять корректировку режимов движения с учётом сложившихся поездных условий для повышения эксплуатационных показателей локомотива. В результате экс- периментальных исследований на участке Входная-Иртышское установлено, что при движении электровоза по траектории, определенной предложенным методом управле- ния, удельная энергоемкость тяги поездов локомотивом снижается в среднем на 1,0 % за поездку. 5. Разработанный метод управления магистральными грузовыми электровозами принят к использованию в эксплуатационном локомотивном депо Омск Западно- Сибирской дирекции тяги – структурного подразделения Дирекции тяги – филиала ОАО «РЖД». Ожидаемый расчетный экономический эффект для участка Иртышское-Входная в нечётном направлении составляет 2,83 млн рублей в год. В качестве рекомендаций и перспективы дальнейшей разработки темы диссерта- ции предлагается исследование методов построения энергооптимальных траекторий движения локомотива в режиме реального времени, а также повышение эффективности их эксплуатации посредством построения комплексных систем, способных управлять магистральными электровозами и системой электроснабжения, для обеспечения энерго- оптимальных условий тяги поездов.