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應用運轉策略於臺鐵列車之節能研究

為了解決tucson油電的問題，作者宋鴻康 這樣論述：

目前全球能源日漸短缺及環保意識提升，各國均面臨節能減碳之課題，我國核四廠停建、深澳燃煤發電機廠擴充及台中火力發電廠之爭議，顯示台灣電力之缺乏有逐漸升高之趨勢。因此，開源與節流為政府當務之急，而軌道運輸包括：臺鐵、高鐵及各地捷運之廣泛使用，雖是大眾運輸最佳選項，然而交通運具亦是消耗電力能源之大宗，電氣化鐵路使用大量電力，如何將列車煞車時轉為再生電能回收送到電車線或第三軌再利用的計算方式，使得營運機構清楚電力消耗，以便能尋求正確運轉方法而降低能源消耗，為本論文主要目的。城際鐵路之快速及大量運輸是我國大眾交通的主要選項，臺鐵自1978年開始鐵路電氣化，電力的使用、列車班次日益增加，相對能源消耗亦增

加，本論文係利用蜘蛛覓食最佳路徑法，建立列車運行時的能源使用公式，針對列車總體能源使用與阻力，以及列車運行之參數，完成整體能源消耗公式與阻力參數，模擬列車整體模型運轉狀態，將列車性能與路線狀態之輸入，進行能源消耗分析，由於智慧型列車能源消耗與舊有列車有明顯差別。本論文利用列車運轉條件及能源消耗態樣，將其區分為三種狀態分析，分別為交錯加速、滑行、減速，針對全程的耗能進行分析，因為列車運行模式的不同，以及坡道參數的變化，能源消耗的變動會受到很多的因素影響，將列車的能源消耗以最佳化演算法，再以快速的最佳化運算結果，能減少人為運轉所產生的較多能源消耗與誤差，又能夠在表定時間抵達目的地，藉由能源公式、列

車參數，能計算能源的使用，亦能使得列車在準確的時間內到達。本論文主要經由蜘蛛網內獵物傳遞之振動強度，進而統計掌握最豐富食物位置，即等效列車加速的最佳解。在演算模型中，加入隨機移動之行為模式，本演算法可兼具對於路段的搜尋機制，增加最佳解之機率。本論文所提方法之可行性方面，利用臺鐵進行模擬測試，再與實際的量測數值進行比較。經由實際的量測結果可知，本論文所提方法確實具有列車節能運行規劃之應用潛力，應可以提供司機員運轉之參考，本論文亦與TLBO(Teaching-Learning-Based Optimize, TLBO)演算法進行分析比較，證明本方法的優越性，求解最佳列車省能運行的電力能源使用，亦能

確保列車的運行時間的成本，以期邁向高運轉效能之列車運轉。