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A new timetable must be calculated in real-time when train operations are perturbed. Although energy consumption is becoming a central issue both from the environmental and economic perspective, it is usually neglected in the timetable recalculation. In this paper, we formalize the real-time Energy Consumption Minimization Problem (rtECMP). It finds in real-time the driving regime combination for each train that minimizes energy consumption, respecting given routing and precedences between trains. In the possible driving regime combinations, train routes are split in subsections for which one of the regimes resulting from the Pontryagin’s Maximum Principle is to be chosen. We model the trade-off between minimizing energy consumption and total delay by considering as objective function their weighted sum. We propose an algorithm to solve the rtECMP, based on the solution of a mixed-integer linear programming model. We test this algorithm on the Pierrefitte-Gonesse control area, which is a critical area in France with dense mixed traffic. The results show that the problem is tractable and an optimal solution of the model tackled can often be found in real-time for most instances.

Coupling a traffic microsimulation with an emission model is a means of assessing fuel consumptions and pollutant emissions at the urban scale. Dealing with congested states requires the efficient capture of traffic dynamics and their conditioning for the emission model. Two emission models are investigated here: COPERT IV and PHEM v11. Emission calculations were performed at road segments over 6 min periods for an area of Paris covering 3 km2. The resulting network fuel consumption (FC) and nitrogen oxide (NOx) emissions are then compared. This article investigates: (i) the sensitivity of COPERT to the mean speed definition, and (ii) how COPERT emission functions can be adapted to cope with vehicle dynamics related to congestion. In addition, emissions are evaluated using detailed traffic output (vehicle trajectories) paired with the instantaneous emission model, PHEM. COPERT emissions are very sensitive to mean speed definition. Using a degraded speed definition leads to an underestimation ranging from -13% to -25% for fuel consumption during congested periods (from -17% to -36% respectively for NOx emissions). Including speed distribution with COPERT leads to higher emissions, especially under congested conditions (+13% for FC and +16% for NOx). Finally, both these implementations are compared to the instantaneous modeling chain results. Performance indicators are introduced to quantify the sensitivity of the coupling to traffic dynamics. Using speed distributions, performance indicators are more or less doubled compared to traditional implementation, but remain lower than when relying on trajectories paired with the PHEM emission model.; Le couplage d'une microsimulation de trafic avec un modèle d'émissions est un moyen d'évaluer les consommations de carburant et les émissions polluantes à l'échelle urbaine. Le traitement des états congestionnés nécessite l'intégration efficace de la dynamique du trafic et son conditionnement pour le modèle d'émissions. Deux modèles d'émissions sont étudiés ici: COPERT IV et PHEM v11. Des calculs d'émissions ont été réalisés sur des tronçons routiers sur des périodes de 6 minutes pour une zone de Paris de 3 km2. La consommation de carburant (FC) et les émissions d'oxydes d'azote (NOx) du réseau qui en résultent sont ensuite comparées. Cet article analyse : (i) la sensibilité de COPERT à la définition de la vitesse moyenne, et (ii) la manière dont les fonctions d'émission de COPERT peuvent être adaptées pour faire face à la dynamique des véhicules liée à la congestion. De plus, les émissions sont évaluées à l'aide de données détaillées sur le trafic (trajectoires des véhicules) jumelées au modèle des émissions instantanées, PHEM. Les émissions de COPERT sont très sensibles à la définition de la vitesse moyenne. L'utilisation d'une définition de vitesse dégradée conduit à une sous-estimation allant de -13% à -25% pour la consommation de carburant en période de congestion (de -17% à -36% respectivement pour les émissions NOx). L'inclusion de la distribution de vitesse avec COPERT entraîne une augmentation des émissions, surtout en conditions de congestion (+13% pour le FC et +16% pour le NOx). Enfin, ces deux implémentations sont comparées aux résultats de la chaîne de modélisation instantanée. Des indicateurs de performance sont introduits pour quantifier la sensibilité du couplage à la dynamique du trafic. En utilisant des distributions de vitesse, les indicateurs de performance sont plus ou moins doublés par rapport à la mise en oeuvre traditionnelle, mais restent inférieurs à ceux qui reposent sur des trajectoires couplées au modèle d'émission PHEM.