城市轨道交通单位能耗低但能源消耗总量较大,因此,我们很有必要开展列车牵引节能方面的研究。传统节能方案均存在投入成本高、成本回收周期长、方案实施困难等问题,实际应用存在诸多限制。本文设计并实现了一套考虑运行时间最优分配的列车运行等级节能方案,满足城市轨道交通节能减排的需求。基于ATO系统基本结构及功能分析,研究列车运行过程中的受力情况,构建列车运行仿真及能耗计算模型,并对理想线路条件下区间运行时间与牵引电耗的关系进行了分析。其次,利用灰色关联分析法,对能耗各影响因素进行关联度排序,确定通过调节区间运行时间的节能方案,并基于分析结果建立线网牵引能耗测算模型。然后,根据列车区间运行速度曲线的影响因素分析,确定神经网络模型的输入变量,完成基于神经网络的列车ATO系统自学习模型的设计,获得各区间不同运行时长下对应的速度曲线。最后,基于运行时间组合优化算法,结合列车运行仿真模型和速度曲线学习模型,完成城市轨道交通列车运行等级节能方案的设计。基于上述模型分析和方案设计,在Visual Studio中调用由.m文件构造的动态链接库实现C++与Matlab混合编程开发。最后,以国内某地铁线路为对象,完成对总体方案的性能测试。仿真结果表明,论文所提出的列车运行等级节能方案是可行且优越的,对我国城市轨道交通实现运营智能优化管理的目标具有重要意义。