《表4 干扰情况下的再生制动能利用量Tab.4 REU under disturbances》

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《面向再生制动能利用的地铁列车时刻表优化模型》

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在干扰情况下的鲁棒性是通过时刻表优化提高REU的方法所面临的最大问题[20]，而小幅度的实时干扰在地铁系统中是难以避免的[21].因此，对优化时刻表在不同幅度干扰情况下的REU进行了仿真分析.实验过程中，本文对每一个决策变量（即间隔时间和停站时长）均施加了一定程度的随机干扰.随机干扰的取值方式是在-{δ，0，δ}中随机取一个值.δ取不同数值时的实验结果如表4所示.其中:REUδ为存在干扰δ时的REU.每一组实验均进行了100次，表4中展示的为其平均值.增长率是指优化后时刻表在干扰情况下的REU相对于既有时刻表中REU的增长率.