Rolling optimization of flight-plan vertical profiles under corrected wind conditions

WANG Ke; LIN Yuanyin; CHEN Ding; WEI Dongdong

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Rolling optimization of flight-plan vertical profiles under corrected wind conditions

更新时间：2026-09-14

- Rolling optimization of flight-plan vertical profiles under corrected wind conditions
- Advances in Aeronautical Science and Engineering Pages: 1-14(2026)
- 作者机构：
  
  1.中国民用航空飞行学院飞行技术学院，广汉 618307
  2.成都航空有限公司运行风险控制中心，成都 610202
  3.上海飞机客户服务有限公司飞行工程中心，上海 200241
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： V212
- Received：28 February 2026，
  
  Revised：2026-09-04，
  
  Online First：14 September 2026，
- 稿件说明：
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王可,林媛茵,陈顶,等. 修正风影响下飞行计划垂直剖面滚动优化研究[J]. 航空工程进展.

WANG Ke,LIN Yuanyin,CHEN Ding, et al. Rolling optimization of flight-plan vertical profiles under corrected wind conditions[J]. Advances in Aeronautical Science and Engineering.(in Chinese)
王可,林媛茵,陈顶,等. 修正风影响下飞行计划垂直剖面滚动优化研究[J]. 航空工程进展. DOI：

WANG Ke,LIN Yuanyin,CHEN Ding, et al. Rolling optimization of flight-plan vertical profiles under corrected wind conditions[J]. Advances in Aeronautical Science and Engineering.(in Chinese) DOI：

摘要

航前预报风偏差显著影响飞行计划垂直剖面运行经济性，提出一种基于风修正的航行中垂直剖面滚动优化方法。首先通过滚动窗口提取已飞航段实测风与预报风，结合最优插值法修正未飞航段预报风，得到当前滚动更新时刻对应的修正风；然后在固定巡航高度层约束下，构建以油耗和飞行时间最小为目标的多阶段垂直剖面优化模型；最后在滚动更新过程中将生成的修正风作为未飞航段风输入，采用伪谱法对未飞航段垂直剖面进行重优化。通过仿真实验验证，结果表明：修正风相较预报风的风速平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别降低69.3%和66.1%，风向 MAE和RMSE分别降低74.9%和69.4%；逆风转强顺风和强逆风转顺风场景下，修正风方案最大节油率分别达到4.02%和7.68%，证明了该方法的有效性。

Abstract

Pre-flight wind forecast bias significantly affects the operational economics of flight plan vertical profiles. This paper proposes a wind-correction-based rolling optimization method for in-flight vertical profile adjustment. First， using a rolling window， measured and forecast winds over the flown segment are extracted； the forecast wind over the unflown segment is then corrected via optimal interpolation， yielding the corrected wind at each update. Second， under a fixed cruise altitude， a multi-stage optimization model is formulated with fuel consumption and flight time as objectives. Finally， the corrected wind is fed into the unflown segment during rolling updates， and the pseudospectral method re-optimizes the remaining vertical profile. Simulation results show that， compared with forecast wind， the corrected wind reduces MAE and RMSE of wind speed by 69.3% and 66.1%， and those of wind direction by 74.9% and 69.4%， respectively. In headwind-to-strong-tailwind and strong-headwind-to-tailwind scenarios， the corrected-wind scheme achieves maximum fuel savings of 4.02% and 7.68%， demonstrating the effectiveness of the proposed method.

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