能源储存与有效载荷之间的权衡——面向货运列车配置的解析模型

为支持采用替代燃料技术（如电动 locomotives）以实现非电气化货运铁路的脱碳化目标，我们构建了一个具有闭式解的凸优化模型，用于确定列车最佳能源储存臂车数。该模型的结构与经济订购量（EOQ）模型相似。对于给定的市场特征、成本预测和技术参数，我们的模型捕捉了与行程时间相关的库存负担（包括因充电/加油导致的延迟）与与列车调度和运行相关的订购成本（能源、折旧设备和劳动力成本）之间的权衡。为说明该框架，我们在美国一级铁路公司的 22,501 个货运市场（起点-终点对和商品）中找出最佳电动能源臂车数。结果显示最优配置呈现异质性：轻质且时间敏感的运输（如公用物流）会利用更多电动臂车；对于重量较大的商品（如煤炭）且持有成本较低的市场，通常最优化单臂电动配置。结果还表明，最优列车配置对充电或更换臂车的延迟较为敏感。