随着城市人口的迅速增长,人们的出行压力越来越大,城轨列车以运量大、安全准时、方便快捷等特点受到人们的青睐。与此同时,列车在运行过程中能耗巨大,因此通过优化列车运行,降低列车运行过程中的能量消耗意义非凡。在以往的单列车研究中,仅仅将能耗和运行时间加权求和后进行单目标优化,无法提供不同运行时间下的能耗最优运行方法。本文在分析了单列车最短时分运行曲线的特性后,提出在单列车最短时分运行策略中引入惰行,实现能耗和运行时间的多目标优化,可为运营人员提供不同运行时间下的能耗最优运行方法。在单列车节能优化研究的基础之上,研究多列车再生制动能量利用,通过调整列车的停站时间实现多列车再生制动能量利用的优化,引入全线运行时间不变性约束条件,解决了以往研究中因优化后全线运行时间延长,导致线路运行能力下降的问题。该研究方法具有较高的创新性和实际意义。本文首先建立城轨列车多质点模型,分析列车运行过程中受力以及运动学方程,定义了衡量列车运行过程中的性能指标。结合实际线路特性,对列车安全运行参考线以及最短时分运行曲线的求取方法进行了阐述,为后续的研究奠定基础。基于单列车最短时分曲线,提出在高速段引入惰行策略,将单列车节能优化问题刻画为考虑能耗和运行时间的多目标优化问题。建立单列车多目标节能优化模型,采用改进NSGA-Ⅱ优化算法求解问题。最后,依据实际线路数据开展仿真,结果验证了该方法的可行性。在单列车节能优化研究的基础上,开展考虑再生制动能量利用的多列车节能运行研究,分析对再生制动能量利用产生影响的供电区间、发车间隔、上下行同步时间以及停站时间等因素,研究多列车能耗计算方法。基于实际线路数据,在固定供电区间以及列车停站时间的基础上,分析发车间隔对再生制动能量利用的影响。基于多列车的节能运行研究,提出通过调整多列车的停站时间优化再生制动能量的利用,建立基于停站时间调整的多列车节能优化模型,并引入全线运行时间不变性约束条件,运用多种群遗传算法(MPGA)求解问题。最后,基于实际线路数据开展仿真,验证方法的可行性。本文的研究建立在大量的线路数据计算之上,计算过程复杂,且单纯的计算结果数据直观性不够。因此,本文开发了列车自动驾驶(ATO)仿真平台,仿真平台具有安全运行参考线计算和追随目标线的ATO自动驾驶控制功能,实现了一键式计算和计算结果可视化,为城轨列车的能耗研究打下了基础。