Optimisasi Train Trajectory dengan Konsumsi Energi untuk Peningkatan Batas Kecepatan Maksimum Operasi
Iqbal1*, S. Malkhamah1, M.R.F. Amrozi1
1Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, INDONESIA
*Corresponding author: muhammad.iqbal.1714@mail.ugm.ac.id
INTISARI
Dalam era transportasi yang semakin berkembang, optimisasi operasi perkeretaapian menjadi krusial untuk mencapai efisiensi yang tinggi dan berkelanjutan. Salah satu aspek penting dalam pengembangan ini adalah analisis optimisasi train trajectory, yang fokus pada pengaturan kecepatan perjalanan kereta api untuk meningkatkan efisiensi konsumsi energi. Dalam konteks operasi perkeretaapian, pengaruh kenaikan batas kecepatan maksimum operasi menjadi elemen kritis yang memerlukan perhatian mendalam. Keputusan untuk meningkatkan batas kecepatan tidak hanya berpengaruh pada aspek waktu perjalanan, tetapi juga memiliki dampak yang signifikan pada efisiensi energi dan keseluruhan keberlanjutan sistem transportasi. Oleh karena itu, melihat secara cermat pengaruh dari peningkatan batas kecepatan operasi menjadi perhatian utama penelitian ini. Metode yang digunakan untuk melakukan optimasi adalah Radau-Pseudospectral Method yang sudah digunakan oleh beberapa peneliti untuk mengoptimasi train trajectory. Dengan mengimplementasikan peningkatan batas kecepatan maksimum operasi dari 80 km/jam ke 100 km/jam, hasil simulasi menunjukkan bahwa terdapat penghematan energi sebesar 5%. Hal ini menunjukkan bahwa adopsi kecepatan operasi yang lebih tinggi dapat memberikan keuntungan signifikan dalam efisiensi energi perjalanan kereta.
REFERENSI
REFERENSI
Albrecht, A.R., Howlett, P.G., Pudney, P.J. & Vu, X., 2013. Energy-efficient train control: From local convexity to global optimization and uniqueness. Automatica, 49, 3072-3078.
Bocharnikov, Y., Tobias, A. & Roberts, C., Year. Reduction of train and net energy consumption using genetic algorithms for trajectory optimisationed.^eds. IET Conference on Railway Traction Systems (RTS 2010)IET, 1-5.
Chevrier, R., Pellegrini, P. & Rodriguez, J., 2013. Energy saving in railway timetabling: A bi-objective evolutionary approach for computing alternative running times. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 37, 20-41.
Detiknews, 2023. Peta LRT Jabodebek: Info Rute dan Lokasi Stasiunnya [online]. Detiknews. Available from: https://news.detik.com/berita/d-6771793/peta-lrt-jabodebek-info-rute-dan-lokasi-stasiunnya [Accessed Access Date 2023].
Haahr, J.T., Pisinger, D. & Sabbaghian, M., 2017. A dynamic programming approach for optimizing train speed profiles with speed restrictions and passage points. Transportation Research Part B: Methodological, 99, 167-182.
Scheepmaker, G.M., Goverde, R.M.P. & Kroon, L.G., 2017. Review of energy-efficient train control and timetabling. European Journal of Operational Research, 257, 355-376.
Scheepmaker, G.M., Pudney, P.J., Albrecht, A.R., Goverde, R.M.P. & Howlett, P.G., 2020a. Optimal running time supplement distribution in train schedules for energy-efficient train control. Journal of Rail Transport Planning & Management, 14, 100180.
Scheepmaker, G.M., Willeboordse, H.Y., Hoogenraad, J.H., Luijt, R.S. & Goverde, R.M.P., 2020b. Comparing train driving strategies on multiple key performance indicators. Journal of Rail Transport Planning & Management, 13, 100163.
Su, Z., Year. Design of a train trajectory optimization method based on pseudo-spectral methoded.^eds. 2020 International Conference on Artificial Intelligence and Electromechanical Automation (AIEA)IEEE, 163-167.
Wang, Y., De Schutter, B., Van Den Boom, T.J. & Ning, B., 2013. Optimal trajectory planning for trains–a pseudospectral method and a mixed integer linear programming approach. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 29, 97-114.
Yang, S., Wu, J., Yang, X., Sun, H. & Gao, Z., 2018. Energy-efficient timetable and speed profile optimization with multi-phase speed limits: Theoretical analysis and application. Applied Mathematical Modelling, 56, 32-50.
Zhao, N., Tian, Z., Chen, L., Roberts, C. & Hillmansen, S., 2020. Driving strategy optimization and field test on an urban rail transit system. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 13, 34-44.