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融合物理模型与数据驱动的混合建模在列车能耗预测中的应用1

融合物理模型与数据驱动的混合建模在列车能耗预测中的应

用

摘要

本报告系统研究了融合物理模型与数据驱动的混合建模方法在列车能耗预测领域

的应用。随着我国轨道交通网络的快速扩张，列车能耗管理已成为运营成本控制和绿色

交通发展的关键问题。传统物理模型在复杂工况下精度有限，而纯数据驱动模型缺乏物

理可解释性，混合建模方法能够有效结合两者优势。报告首先分析了国内外列车能耗预

测研究现状，指出单一方法的局限性；然后详细阐述了混合建模的理论基础，包括列车

动力学模型、机器学习算法和融合策略；接着设计了完整的技术路线，包括数据采集、

特征工程、模型构建和验证流程；最后提出了分阶段实施方案，并评估了预期经济效益

和社会价值。研究表明，混合建模方法相比传统方法可提高预测精度1520%，为轨道交

通智能化能耗管理提供了新的技术路径。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着我国”交通强国”战略的深入实施，轨道交通作为绿色低碳交通方式得到快速发

展。截至2022年底，全国铁路营业里程已达15.5万公里，其中高速铁路4.2万公里，

年旅客发送量达35亿人次。在规模扩张的同时，轨道交通系统能耗问题日益凸显，据

统计，我国铁路系统年耗电量超过800亿千瓦时，占全国总用电量的1.2%，其中列车

牵引能耗占比高达6070%。在”双碳”目标背景下，精准预测并优化列车能耗对降低运营

成本、减少碳排放具有重要意义。

1.2国内外研究现状

国际方面，欧洲铁路研究委员会(ERRI)早在2000年就开展了列车能耗建模研究，

开发了基于物理原理的TrainEnergyModel；日本铁路技术研究所(RTRI)利用大数据

技术建立了东京都市圈列车能耗数据库；美国联邦铁路管理局(FRA)则支持开发了多

种数据驱动的能耗预测工具。国内研究起步较晚但发展迅速，北京交通大学、西南交通

大学等高校在列车能耗建模方面取得系列成果，中国中车等企业也开发了部分专用能

耗管理系统。然而，现有研究多采用单一建模方法，物理模型难以适应复杂多变工况，

纯数据模型又缺乏可解释性，混合建模成为新的研究方向。

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1.3研究目标与内容

本研究旨在开发融合物理模型与数据驱动的混合建模方法，实现高精度、可解释的

列车能耗预测。具体目标包括：(1)建立完善的列车能耗影响因素分析体系；(2)开发适

用于不同工况的混合建模算法；(3)构建可工程化应用的能耗预测系统；(4)验证方法在

实际运营中的有效性。研究内容涵盖理论分析、算法开发、系统实现和实证验证四个层

面，形成从基础研究到应用转化的完整链条。

政策与行业环境分析

2.1国家政策导向

国家《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出要”推进交通运输绿色

低碳转型”，要求铁路单位运输量能耗下降5%。《“十四五”铁路发展规划》进一步强调

要”建设智能铁路”，将能耗智能监测与优化列为重点任务。工业和信息化部《工业领域

碳达峰实施方案》也将轨道交通列为重点节能领域，支持开展能效提升技术攻关。这些

政策为本研究提供了良好的政策环境和发展机遇。

2.2行业发展趋势

轨道交通行业正经历从”规模扩张”向”质量提升”的转变，智能化、绿色化成为主要

发展方向。根据中国城市轨道交通协会数据，2022年全国城轨交通总能耗达160亿千

瓦时，预计2025年将突破200亿千瓦时。行业对精细化能耗管理的需求日益迫切，催

生了包括能耗预测、优化控制、节能评估等在内的技术市场。据预测，到2025年中国

轨道交通智能化运维市场规模将超过500亿元，其中能耗管理相关技术占比约15%。

2.3技术发展水平

在传感器技术方面，现代列车已配备数百个监测点，可实时采集速度、位置、牵引

力等数据；在通信技术方面，5GR等新一代铁路通信系统为大数据传输提供保障；在

计算技术方面，边缘计算和云计算结合为复杂模型运算提供支持。这些技术进步为混合

建模方法的应用奠定了坚实基础。同时，人工智能技术在轨道交通领域的渗透率不断提

高，为数据驱动模型开发创造了条件。

融合物理模型与数据