CPS: Breakthrough: Collaborative Research: Transactive Control of Smart Railway Grid

CPS:突破:协作研究:智能铁路电网的交互控制

基本信息

  • 批准号:
    1644874
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-09-01 至 2021-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This project pursues a smart cyber-physical approach for improving the electric rail infrastructure in the United States and other nations. We will develop a distributed coordination of pricing and energy utilization even while ensuring end-to-end time schedule constraints for the overall rail infrastructure. We will ensure this distributed coordination through transactive control, a judicious design of dynamic pricing in a cyber-physical system that utilizes the computational and communication infrastructure and accommodates the physical constraints of the underlying train service. The project is synergistic in that it builds upon the expertise of the electric-train infrastructure and coordination at UIC and that of transactive control on the part of MIT. We will validate the approach through collaboration with engineers in the Southeastern Pennsylvania Transport Authority, where significant modernization efforts are underway to improve their electric-train system. The project also involves strong international collaboration which will also enable validation of the technologies.This project will formulate a multi-scale transitive control strategy for minimization of price and energy utilization in a geographically-dispersed railway grid with broader implications for evolving smart and micro grids. The transactions evolve over different temporal scales ranging from day-ahead offline transaction between the power grid and the railway system operators yielding price optimality to real-time optimal transaction among the trains or the area control centers (ACC). All of these transactions are carried out while meeting system constraints ranging from end-to-end time-scheduling, power-quality, and capacity. Our research focuses on fundamental issues encompassing integration of information, control, and power, including event-driven packet arrival from source to destination nodes while ensuring hard relative deadlines and optimal sampling and sensing; and formulation of network concave utility function for allocating finite communication-network capacity among control loops. The project develops optimization approaches that can be similarly applied across multiple application domains.
该项目采用智能网络物理方法来改善美国和其他国家的电力铁路基础设施。即使在确保整体铁路基础设施的端到端时间表限制的同时,我们也将开发定价和能源利用的分布式协调。我们将通过交易控制确保这种分布式协调,这是一种在网络物理系统中的动态定价的明智设计,该系统利用计算和通信基础架构,并适应基础火车服务的物理约束。该项目具有协同作用,因为它基于UIC的电训练基础设施和协调的专业知识以及MIT的交易控制。 我们将通过与宾夕法尼亚州东南部运输管理局的工程师合作来验证该方法,在那里正在进行重大的现代化努力以改善其电力训练系统。该项目还涉及强大的国际合作,这也将验证该技术。该项目将制定一种多规模的及时控制策略,以最大程度地限制价格和能源利用率在地理分散的铁路网格中,对不断发展的智能和微电网具有更广泛的影响。交易在不同的时间尺度上的发展,包括电网和铁路系统运营商之间的脱机脱机交易,可在火车或区域控制中心(ACC)之间产生价格最佳的最佳价格到实时最佳交易。所有这些交易都是在满足系统限制的同时进行的。我们的研究重点是涵盖信息,控制和权力集成的基本问题,包括事件驱动的数据包到达目的地节点的到达,同时确保艰难的相对截止日期以及最佳的采样和感知;以及用于在控制循环之间分配有限通信网络能力的网络凹面实用程序功能。 该项目开发了可以在多个应用程序域中类似应用的优化方法。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Cost-Reducing Optimization Strategies of Electrical Trains
电气列车成本降低优化策略
Transactive Control Approach to Trip Optimization in Electric Railways
电气化铁路行程优化的交互控制方法
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