近年来,城市轨道交通因其安全、舒适、高效、环保等特点得到迅速发展,如何降低地铁列车的牵引能耗成为研究重点。城市轨道交通系统结构复杂,列车控制系统需要满足多个目标,且列车运行过程中极易受到不同程度的外界扰动,同时多列车运行环境下各单列车的运行能耗存在相互影响。本文针对上述难题,在保证列车运行安全、准点、舒适、精准停车的约束条件下,提出了一种单列车节能运行策略在线优化方法和一种基于再生制动能的双列车节能运行策略协同优化方法。具体工作内容如下:1.为保证列车满足运行安全、准点、精准停车的约束条件,设计了多目标速度调整模型,包括结合实际信号控制系统的超速防护模型、基于剩余时间分配算法的准点速度调整模型和基于启发式学习调整策略的精准停车模型。实验结果表明,在该模型的约束下,列车运行安全性、准点性、停车精度均能满足要求。2.针对列车能耗离线优化算法不能对实际扰动进行在线响应的问题,以在线计算方式的城轨列车运行策略为研究对象,提出了单列车节能运行策略在线优化算法,该算法不需要目标速度曲线,根据列车实际运行状态信息,包括速度、位置、运行时间、限速信息等,结合多目标速度调整模型对列车运行能耗进行实时的在线动态控制和优化。实验结果表明,该算法能够在满足列车运行安全、准点、舒适、精准停车的约束条件下实时选择节能运行策略,在实验所选线路条件下,与追踪相同计划运行时间所对应的运行等级命令速度相比,能耗降低了35%,并能够对实际运行过程中的大小扰动进行在线响应,灵活性、可适用性强。3.在单列车节能运行策略在线优化的基础上,考虑再生制动能的利用,提出了以两列车总能耗最小为目标的双列车节能运行策略协同优化算法。通过对同一供电区段内两相邻列车运行过程进行分析并建立其整体动态模型,同时协同调整两列车的运行策略,增加一列车牵引时另一列车正处于制动工况的运行重叠时间,提高再生制动能的利用率,实现双列车节能运行策略的协同在线优化。实验结果表明,该方法能够继承单列车在线能耗优化算法的有效性,且相比于单独优化每一辆列车的运行策略,协同优化后两列车总运行能耗可再降低12.6%。