지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.11
- 수록면
- 2,353 - 2,360 (8page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
High speed trains having 20 electric-rail cars need very high power supply near 10[㎿] and energy saving is an important topic for railway operators. This paper presents train operation strategies for energy saving with minimum increasing of train running time. Train performance simulation and artificial intelligence techniques are applied to investigate the optimum solution of the train operation strategy for energy saving.
Studies are made on energy saving strategies of train operation such as reduction of maximum speed, acceleration rate, anticipatory coasting for minimum breaking, and saw-tooth coasting. Among the train operation strategies, the anticipatory coasting for minimum breaking is most effective as it has considerable reduction of energy consumption and small running time loss.
Artificial intelligence approach is applied to improve the train operation strategies and derive a more practical solution. It is reported that veteran drivers can save 20 percents of energy consumption while keeping train schedule, compared with that of inexperienced drivers. An expert system is established from the know-how of veteran drivers, which can make energy saving operation while keeping train schedule. The proposed expert system can be embedded in train control and monitoring system(TCMS) to achieve optimal operation of train by assisting drivers.
Studies are made on energy saving strategies of train operation such as reduction of maximum speed, acceleration rate, anticipatory coasting for minimum breaking, and saw-tooth coasting. Among the train operation strategies, the anticipatory coasting for minimum breaking is most effective as it has considerable reduction of energy consumption and small running time loss.
Artificial intelligence approach is applied to improve the train operation strategies and derive a more practical solution. It is reported that veteran drivers can save 20 percents of energy consumption while keeping train schedule, compared with that of inexperienced drivers. An expert system is established from the know-how of veteran drivers, which can make energy saving operation while keeping train schedule. The proposed expert system can be embedded in train control and monitoring system(TCMS) to achieve optimal operation of train by assisting drivers.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 열차운전에너지 사용현황
3. 에너지소비 최소화를 위한 운전전략
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
에너지절약을 위한 열차운행전략에 관한 시뮬레이션 연구
한국철도학회 학술발표대회논문집
2007 .11
-
친환경 에너지 절약을 위한 열차운전 최적화 연구
한국철도학회 학술발표대회논문집
2011 .10
-
A Study of the Train Running Simulation for Train Propulsion System Performance Analysis
ICPE(ISPE)논문집
2007 .10
-
전동열차의 주행에너지 소비를 최소화하는 최적운전
한국철도학회 학술발표대회논문집
2002 .05
-
한국형 고속열차 소비전력량 측정 분석
대한전기학회 학술대회 논문집
2010 .10
-
A Study of Train Power Consumption Pattern of Tilting Train
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2011 .10
-
전동차의 전기제동 성능향상 방안 연구
한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집
2007 .06
-
컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 열차운행제어 분석에 대한 기초검토
한국철도학회 학술발표대회논문집
2004 .10
-
전동차의 자동운전제어 시스템에 관한 시뮬레이션 기술
한국철도학회 학술발표대회논문집
1998 .11
-
위험통제기반의 구원열차운전에 관한 연구
한국안전학회지
2014 .01
-
최적열차운전 에너지 효율화 알고리즘을 이용한 철도 운전 지원 장치 시스템
대한전기학회 학술대회 논문집
2010 .04
-
차세대 고속열차 통신네트워크 기술개발 동향
한국철도학회 학술발표대회논문집
2005 .11
-
GA를 이용한 열차속도 프로파일 생성
정보 및 제어 논문집
2009 .10
-
A study on Train Operator’s Behavior in the Automated Train
IJAR
2014 .09
-
Design of Train Integrity Monitoring System for Radio based Train Control System
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2012 .10
-
도시철도용 무선통신기반 열차제어시스템 기능배치 연구
한국철도학회 학술발표대회논문집
2011 .10
-
에너지 효율적인 속도 프로파일 생성을 위한 Simulink 기반 열차 성능 시뮬레이션
전기학회논문지
2010 .10
-
전동열차 소비전력 측정을 통한 최적주행 연구
한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집
2007 .06
-
전동열차 운행에너지를 최소화 하는 운전모드 결정
한국자동차공학회논문집
2007 .01
-
Use Case를 활용한 열차제어시스템의 ATS기능 분석
대한전기학회 학술대회 논문집
2009 .04
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-326-019167155