36、基于 Electrum 验证混合 ERTMS/ETCS 3 级概念

基于 Electrum 验证混合 ERTMS/ETCS 3 级概念

1. 引言

欧洲铁路交通管理系统(ERTMS)是欧盟制定的一套铁路信号管理和互操作标准,旨在用无缝的欧洲铁路系统取代各国现有的铁路系统。欧洲列车控制系统(ETCS)作为 ERTMS 的控制指令部分,定义了系统可运行的 3 个信号级别,这取决于所使用的轨旁设备、车载系统与轨旁的通信方式,以及哪些功能由车载或轨旁处理。

在 3 级系统中,列车的正线检测(PTD)信息,包括列车位置和完整性信息,由车载系统直接检测并报告给轨旁。轨旁基于逻辑而非物理轨道区段,决定是否安全地发布移动授权(MA),并通过无线电将其反馈给车载系统。这种方式减少了对物理轨旁检测的需求,降低了实施成本,同时虚拟区段的使用允许任意小的区段划分,提高了系统的性能和适应性。

然而,要使 3 级系统可行,PTD 信息必须可靠,并且车载和轨旁系统之间的通信必须始终得到保证。这些前提条件并不容易满足,因此提出了混合 3 级概念,将 PTD 信息与有限的轨旁检测相结合。轨旁列车检测区段(TTD)被进一步划分为更小的虚拟子区段(VSS)。每个 VSS 除了被识别为空闲或占用外,当检测到信息不一致时,还可能变得模糊或未知。这使得设备不理想或存在通信问题的列车仍能使用线路,尽管无法达到满负荷运行。

2. 建模
2.1 静态结构组件

在 Electrum 中,与 Alloy 类似,结构通过声明签名和字段来引入。签名表示未解释原子的集合,字段则创建多个原子之间的关系。这些签名可以是静态的(默认)或可变的(标记为 var),并且可以通过简单的多重性约束进行限制。

静态签名代表系统可以操作

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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