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为了响应“节能减排”,我国正在大力发展城市轨道交通运输系统,而实际运行过程中,城市轨道交通依然存在着较大的能源消耗问题,因此研究城市轨道交通能耗特征,进而研究如何节能,十分有必要。本文梳理了城市轨道交通系统能耗的构成,将其分为列车能耗和车站能耗。在列车能耗中,牵引能耗占比较大,可达总能耗的50%左右,因此列为研究重点。对列车的牵引特性,包括牵引力、制动力、阻力等进行梳理,对目前的牵引能耗估算方法,以及部分车站能耗估算方法进行归纳总结。本文分析城市轨道交通系统列车牵引能耗的影响因素,包括列车自然属性、运输组织特性、轨道地理属性等。采用灰色关联度分析法,将日运营里程数、技术速度、日均发车班次、客流量、平均气温选取为对城市轨道交通系统列车牵引能耗重要的因素,并以此作为变量,分别使用多元线性回归和神经网络理论,运用SPSS19.0,以南京地铁3号线的月能耗数据构建牵引能耗估算模型,分析比较两个模型的精度和预测效果,多元线性回归模型的R~2=0.942、MAPE=12.35%,神经网络模型的R~2=0.982、MAPE=1.55%,选用神经网络模型更为合适。在表征区间内能耗状况的速度曲线部分,考虑牵引能耗进行研究,建立了考虑列车牵引能耗的单车节能驾驶模型,并基于极大值原理对问题进行求解,得到解集包含最大启动及最大牵引、部分牵引与部分制动、惰行与最大制动四个部分。选取合理加入惰行时间的方式节约能耗,并定量评估了考虑列车牵引能耗的单车节能驾驶策略和所节约的最大能耗。在简化模型下,当惰行时间取最大值16s时,节约的最大能耗约为19.2kWh。基于南京地铁3号线实际数据作出实例分析,绘制速度曲线,验证了节能驾驶模型的解集与节能状况评估的正确性。在选取的单区间给定的运行时分下,惰行时间达到最大值32s时,节约的能耗最大值为2.77kWh,节能19%;该线路在该区间内平均每月可节能3.1万kWh。