Metro Regenerative Braking Energy Optimization through Rescheduling: Mathematical Model and Greedy Heuristics Compared to MILP and CMA-ES

Résumé : La réutilisation de l’énergie de freinage est un facteur clé pour réduire la consommation énergétique d’une ligne de métro. Si cette énergie ne peut pas être stockée, la seule manière de l’utiliser est d’en faire bénéficier les métros qui accélèrent au même moment. Maximiser les transferts de puissance entre les métros qui accélèrent et ceux qui freinent est donc une stratégie simple pour profiter de l’énergie de freinage. Dans cette thèse, nous utilisons un modèle mathématique de table horaire qui permet de classer des problèmes variés d’optimisation énergétique dans les métros, étudiés dans la littérature, et de prouver leur NP-difficulté par des réductions polynomiales de SAT. Nous nous concentrons particulièrement sur le problème de la minimisation de la consommation énergétique globale d’une table horaire de métro en ne modifiant que les temps d’arrêt en stations. Nous présentons un algorithme glouton qui vise à synchroniser localement, tout au long de la table horaire, les métros qui freinent avec les métros qui accélèrent dans leur voisinage temporel, en utilisant une approximation non linéaire des transferts d’énergie. Une évaluation sur six tables horaires de petite taille montre que notre heuristique gloutonne donne de meilleurs résultats qu’un modèle PLNE résolu par CPLEX. Ce même quand ce dernier est capable de prouver l’optimalité de solutions dont la fonction objectif est une approximation linéaire de la consommation énergétique. Notre heuristique donne aussi des résultats dix fois plus rapidement qu’un algorithme évolutionnaire de l’état de l’art nommé covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES), en utilisant la même fonction objectif non linéaire. Sur des données réelles contenant 10000 variables de décisions et sur lesquelles ni CPLEX ni CMA-ES ne sont pas capables de calculer une solution, l’algorithme dédié présenté dans notre thèse donne des solutions réduisant de 5% à 9% la consommation d’énergie.
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Thèse
Computer Science [cs]. Paris-VIII, 2014. English
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Contributeur : David Fournier <>
Soumis le : lundi 12 janvier 2015 - 16:39:45
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Document(s) archivé(s) le : lundi 13 avril 2015 - 11:05:43

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David Fournier. Metro Regenerative Braking Energy Optimization through Rescheduling: Mathematical Model and Greedy Heuristics Compared to MILP and CMA-ES. Computer Science [cs]. Paris-VIII, 2014. English. 〈tel-01102408〉

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