截至2019年底,中国铁路营业总里程达13.9万公里以上,其中高速铁路近3.5万公里。随着我国高速铁路技术的快速发展以及全国交通需求的日益增长,同时高速铁路逐步呈现出运行线路网络化、行车条件复杂化的发展趋势,高速铁路的可持续发展面临交通需求不断增长的内部挑战,在积极发挥其安全、高效、准点等特点的同时,也带来了一个严峻的问题,即铁路能源消耗的提高。因此,在我国铁路大发展的背景下,减少能源消耗仍然是我国铁路建设需要解决的问题。本文通过研究国内外关于列车节能运行的现状与问题,结合高速列车的行车过程,建立高速列车单列车节能优化模型和追踪列车节能优化模型,分别设计优化算法对高速列车单列车和追踪列车进行速度运行曲线节能优化。论文的主要工作如下:(1)高速列车运行过程和节能运行模型分析。分析列车运行过程,然后,对高速列车运行过程中的工况转换原则以及高速列车控制策略进行详细介绍和分析说明;同时,分析高速列车移动闭塞系统原理以及高速列车的追踪运行过程,建立基于移动闭塞系统的高速列车追踪间隔运行模型,并且给出高速列车运行能耗的计算模型。(2)高速列车节能运行优化。首先,将列车运行线路进行离散化处理;然后建立以列车运行能耗和列车运行准时性的多目标优化函数,并给出多目标优化函数的约束条件;接着描述差分进化算法,结合基于启发式的多目标粒子群算法,提出了一种基于差分进化的多目标粒子群算法,对高速列车的站间运行速度曲线进行优化;最后,通过列车的选型和站间运行线路的选取,对所提出的算法进行仿真分析。(3)高速列车追踪列车节能运行优化。首先,将追踪列车运行线路进行离散化处理;然后,考虑在列车追踪运行过程中,后行列车会受到前行列车的影响,建立以追踪列车运行能耗和列车运行准时性的多目标优化函数,并给出多目标优化函数的约束条件;同时,根据前行列车对后行追踪列车的影响是动态变化的,提出一种动态多目标粒子群算法,对追踪列车的站间运行曲线进行优化;最后,对所提出的算法进行仿真分析。研究结果表明,本文提出的基于差分进化的多目标粒子群算法对单列节能运行有着明显的效果,同时,提出的动态多目标粒子群算法对追踪列车的节能运行有着明显的效果。