Это позволит снизить расход энергии и износ поездов на российских железных дорогах, сообщили в РНФ

Российские исследователи создали гибридную модель управления поездом, которая сочетает классические законы физики с алгоритмами машинного обучения. Она примерно на 10-15% превосходит традиционных методов в точности расчетов траектории движения состава, что позволит существенным образом снизить расход энергии и износ поездов на российских железных дорогах, сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

"Наш алгоритм позволит разрабатывать оптимальные стратегии управления железнодорожными составами, адаптированные к конкретным условиям - состоянию путей, загрузке состава, рельефу местности. В перспективе такие системы помогут железным дорогам экономить электроэнергию и продлить срок службы поездов, что особенно важно для дальних грузовых перевозок", - пояснил доцент Омского государственного университета путей сообщения Станислав Истомин, чьи слова приводит пресс-служба РНФ.

Как отмечают ученые, Россия входит в тройку стран с самыми протяженными железнодорожными путями, более трети которых при этом электрифицированы. Они активно используются как для пассажирских, так и грузовых перевозок, в результате чего на работу подвижного состава и всей железнодорожной инфраструктуры тратятся большие количества электроэнергии. Это побуждает инженеров и ученых искать пути оптимизации этих расходов.

В частности, расходы электричества можно существенным образом сократить при помощи алгоритмов, подбирающих оптимальную скорость и режим движения поезда с учетом особенностей рельефа, силы ветра, сопротивления на подъемах и других факторов, влияющих на количество затрачиваемой энергии. Существующие алгоритмы такого рода, построенные на базе физических моделей, не учитывают износ путей, погодные явления и особенности конкретного состава, что снижает их эффективность.

Для решения этой проблемы российские исследователи впервые объединили в одной модели управления движением поезда физические уравнения с методами машинного обучения. Так, помимо теоретических формул, исследователи заложили в алгоритм записи более чем 1 500 реальных поездок грузовых составов с электровозами, которые проходили на различных участках Западно-Сибирской железной дороги.

Эти данные были использованы для обучения алгоритма, способного вычислять сопротивление, которое испытывает поезд во время разных вариантов движения, в том числе те его составляющие, которые не могли предсказать теоретические модели. Это позволило математически точно описать движение поездов по заданным маршрутам: расхождение рассчитанного и реального времени движения не превышало одной минуты, что на 10-15% повысило качество расчетов. В ближайшее время работа алгоритма будет проверена в реальных условиях эксплуатации на российских железных дорогах.