高铁司机存在一个微小的操作差异，每年这样子的情况有可能造成数十万度电被浪费，而在这背后隐晦地潜藏着巨大的能够降低成本、增加效益的空间。
高速列车能耗分析
牵引系统是能耗大头
当高速列车以300公里每小时 的时速快速飞驰前行的时候 ，每一趟列车的牵引系统所消耗的电能占比超过了80%。拿京沪高铁作为例子来说 ，一趟复兴号列车运行6个小时 ，仅仅是牵引系统就需要消耗将近2万度电。辅助系统像是照明 、空调 、旅客信息系统尽管是必不可少的 ，不过只是占能耗的一小部分。把牵引系统的能量消耗控制好了 ，就等同于抓住了节能的关键要点！
速度与能耗的非线性关系
很多人觉得速度越快那么能耗就越高，然而实际数据表明并非是那种简单的正比关系。就在列车从250公里提速成为300公里的时候，速度已然提升出20%，可是牵引能耗却增加了差不多40%。但是当速度超过350公里之后么，持续提速以致带来的能耗增长反而就变慢了。这就表明在300到350公里这个区间位置存在着一个能耗效率相对来说平衡的区域，从而为速度优化提供了依据。
加速制动隐藏的浪费
频繁启停最耗电
数据表明，列车由静止状态加速至300公里的时速，会耗费诸多电能，此阶段的能量消耗等同于以匀速行驶几十公里的能耗。以成渝高铁来举例，途中历经多个站点，频繁地启动与停止使得牵引系统的能耗相较于直达线路高出15%至20%的比率。每逢制动之际，动能借助电阻耗散转变为热量进而白白地消耗浪费，虽说如今已然具备再生制动技术，然而回收效率依旧存在着能够提升的空间。
坡度曲线影响阻力
列车运行阻力受线路条件直接改变。于京张高铁某些路段，当遭遇千分之十二的上坡道之际，牵引系统为维持速度需多输出30%的功率。列车行经隧道时，空气阻力会急剧增大，以300公里的时速穿越5公里的隧道，额外产生的能耗等同于多行驶8公里。优化控制时，这些地形因素必须进行精确计算，不然能耗会显著攀升。
速度曲线优化策略
平滑运行减少波动
传统驾驶依靠司机经验，速度曲线常常存在波动。优化之后的策略旨在使列车尽可能维持匀速状态，削减不必要的加速与制动情况。举例而言，在广深港高铁测试期间，借助预先开展的线路坡道计算工作，于下坡之前适度降低牵引力，从而让列车依靠重力自然实现增速，而上坡之际提前储备动能，最终全程能耗降低了8%，运行时间仅仅增加了2分钟。
精准控制巡航速度
不是全程都得一直以最高速度去跑，在沪宁城际铁路的实践当中，经过对时刻表余量加以分析，在无需赶点的时间段把巡航速度从300公里减到280公里，单趟能够节省电能1200度，这种微调对乘客而言几乎没什么感觉，然而一年累计节省的电费十分可观，这充分表明精准控制相较于盲目追求极速而言更为合理。
智能调度系统应用
实时监测动态调整
现代智能调度中心，能够实时获取每列车之载重数据，还能获取风速数据，以及轨道湿滑程度等数据。遇到大风天气时，此系统会自动降低通过桥梁区域的速度，这样做既能保证安全，又可避免无效牵引。在武广高铁，调度系统依据早高峰客流密集的特点，对发车间隔进行了优化，同时也优化了运行曲线，进而使单位客运量的能耗下降了12%。
协同运行减少干扰
在多列车于同一线路上运行的情况下，前后车的速度会对彼此造成影响。智能调度能够对车距予以协调，得以避免因为前车速度降低致使后车频繁进行制动然后又加速的繁复情状。在针对京沪高铁所开展的测试之中，借助对三列追踪列车的速度匹配加以优化的方式展现效用之后，此后两列列车出现了能耗情况分别降低了6%以及9%的结果成效，清晰证实了此次针对协同控制运用成效的显著证明意义价值。
节能技术改造方向
轻量化与低阻力
新一代列车启用了碳纤维复合材料，致使车体重量减轻了15%，进而直接削减了维持速度所需的牵引力。与此同时，全包覆的裙板以及优化后的受电弓外形，使得气动阻力进一步得以减小。经实测表明，这些改进能够让列车于相同速度下能耗降低7%到10%。
辅助系统智能化
空调，于车厢之内，其节能潜能亦隐埋其中。灯光，于车厢之中，节能之处仍有寻探之地，传感器，凭借其敏锐目光，时刻紧贴载客量之变化。进而，基于此变动，新风量得以自动调适。温度设定，亦依情况适时加以调节，于夜间时分乘车，若车次客流量出现稀少之状。照明系统，欣然关闭部分车厢之光源。空调系统，亦悄然停止部分车厢之运转。仅此项节能措施，每列车于每年，均可节省数万度电力，技术改造凭借智能设计得以悄然实现，速度控制鉴于科学规划得以稳步达成，二者协同作用，整体能效由此得以共同迈进提升之阶梯。
实施效果与未来展望
综合优化效益显著
用了上述优化策略之后，试点线路的列车平均能耗下降了12%至18%。按照每天开行100对列车的繁忙线路来算，全年节省的电费能够达到数千万元。更为关键的是，此优化并没有牺牲运行时间，甚至鉴于减少了并非必要的加减速，准点率存在小幅提高，达成了经济效益跟服务质量方面的双赢。
技术迭代永无止境
随着人工智能以及大数据技术往后的深层次运用，列车便能够进行自主学习，以获取最优驾驶策略。举例来说，可结合气象预报去预先判断风阻的变化情况，接入电网负荷信息，当清洁能源充裕之时实施适当提速。这些新的技术会致使高速列车变得越发聪慧，于绿色以及高效间寻找到越发精准的平衡点。
在日常出行期间，你可曾思考过，是期望列车以相对更快的速度行驶从而节省时间，还是更注重铁路部门借助节能方面的优化举措以此来降低票价？欢迎于评论区一同交流，分享出属于你的观点看法。
