時變環(huán)境下城市軌道交通靈活行車調(diào)度分析

禹丹丹，徐會杰，陳 文

（1.北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院，北京 100044； 2.地鐵運營安全保障技術(shù)北京市重點實驗室，北京 102208；3.北京市地鐵運營有限公司，北京 100044）

0 引言

目前，國內(nèi)外軌道交通列車是在信號系統(tǒng)和通信系統(tǒng)的支持下，根據(jù)計劃運行圖的安排自動運行的。城市軌道交通（簡稱“城軌”）計劃運行圖的編制基于階段均衡調(diào)度模式，即將全日劃分為若干個時段，線路在各時段內(nèi)采取等間隔均衡發(fā)車，而不同時段的發(fā)車間隔依據(jù)客流需求、裝備條件等進行綜合計算[1]。雖然城軌客流在較大的時間范圍內(nèi)相對穩(wěn)定，但受隨機、突發(fā)等因素影響，某些時段內(nèi)的客流存在動態(tài)時空波動性，致使客運需求和計劃運力供給不匹配，容易產(chǎn)生客流過度擁擠或運力浪費的現(xiàn)象[2]。現(xiàn)有城軌行車調(diào)度規(guī)章提出，行車調(diào)度人員應(yīng)負責(zé)監(jiān)視客流變化，根據(jù)客流需求及時采取相應(yīng)的行車組織和客運組織措施。由此可知，在保持列車運行圖大原則不變的前提下，根據(jù)客流的波動需求，適時采取靈活行車調(diào)度調(diào)整方法，縮小運力和運量差異，對提高運營效益和運輸服務(wù)水平具有十分重要的意義[3]。

本文通過分析時變環(huán)境下的城軌客流特征，結(jié)合北京地鐵現(xiàn)場行車調(diào)度指揮經(jīng)驗，從實時角度提出客流動態(tài)預(yù)測分析方法，有針對性地提出時變環(huán)境下基于客流導(dǎo)向的城軌行車調(diào)度調(diào)整方法，以提高運力和運量的動態(tài)匹配性，實現(xiàn)運營效益和運輸服務(wù)雙贏的目標(biāo)。

1 時變環(huán)境下城軌客流分布特征

客流是在一定時間內(nèi)，線路上乘客流動人數(shù)和流動方向的總和。根據(jù)流向不同，客流分為進站、出站和換乘客流；根據(jù)統(tǒng)計時間不同，客流分為年度、季度、月度、全日、小時等客流；根據(jù)產(chǎn)生位置和流向不同，客流分為線路上行和下行的進出站客流和區(qū)間斷面客流，以及換乘站不同方向的換乘客流?？土髟跁r間和空間上的集散過程具有一定波動分布特征，這些特征是列車運行計劃編制和靈活行車調(diào)度的基礎(chǔ)和關(guān)鍵[4]。

1.1 客流時間分布特征

隨著時間的變化，城軌網(wǎng)絡(luò)、線路、車站的客流量具有一定的時變不均衡特性。

1.1.1 全年各月客流波動特征

各月份存在天氣、節(jié)假日等差異，致使各月份客流量有所差異。據(jù)統(tǒng)計，全年內(nèi)我國各城市的城軌系統(tǒng)上半年客流量一般比下半年低，且最小月度客流一般發(fā)生在春節(jié)期間。

1.1.2 一周各天客流波動特征

一周中，周末客流量比周內(nèi)低，一般周五客流量最大，約比日均客流量高?10%（不同城市有所差異）。此外，全年客流量存在一個近似?7?天的波動周期，這與現(xiàn)行工作制度緊密相關(guān)。

1.1.3 全日各時客流波動特征

全日各小時的客流量也存在波動特征，且網(wǎng)絡(luò)、線路和車站?3?個層面的全日各小時客流分布波動特征不同。例如，網(wǎng)絡(luò)進站客流量在工作日呈現(xiàn)早晚高峰雙峰客流特性，周末的早晚高峰現(xiàn)象不明顯；根據(jù)線路性質(zhì)不同，線路進站客流一般呈現(xiàn)雙向雙峰、雙向全峰、三峰或多峰等特點；受車站功能及周邊用地性質(zhì)影響，車站進、出站客流量通常包括單向峰型、雙向峰型、全峰型、突峰型和無峰型?5?種類型。

1.2 客流空間分布特征

客流隨產(chǎn)生位置和流向變化而存在的特性稱為客流空間分布特征。受城市用地規(guī)劃、經(jīng)濟發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等因素影響，不同城軌線路、區(qū)間、車站的客流分布特征也有所差異。

1.2.1 線路客流方向不均衡性

受客流流向影響，線路上、下行方向的斷面客流表現(xiàn)出不均衡性，這種方向不均衡性在早晚高峰時期尤為明顯。以北京地鐵為例，市區(qū)線路（1?號線、2?號線等）上、下行客流相對均衡，表現(xiàn)出晚高峰雙向型均衡特性，而區(qū)域線（昌平線、八通線等）因通勤客流潮汐現(xiàn)象，上、下行客流差異大，表現(xiàn)出晚高峰單向型不均衡特性，如表?1?所示。

表1 北京地鐵部分線路晚高峰方向客流不均衡系數(shù)

1.2.2 斷面客流不均衡性

線路沿線可能經(jīng)過多個商務(wù)辦公區(qū)、居住區(qū)或旅游景點，不同區(qū)段吸引客流不同，則線路區(qū)間斷面客流量差異明顯。根據(jù)不同線路斷面客流量差異特點，這種不均衡特性通常表現(xiàn)為均等型、中間突增型、兩端萎縮型和逐漸縮小型?4?種類型。

1.2.3 換乘客流方向不均衡性

同一換乘站內(nèi)各換乘方向的客流在全日不同時段具有較大差異。以北京地鐵為例，一般位于市中心商業(yè)繁華區(qū)的換乘車站（如西單站），各換乘方向上的換乘客流量相差較??；處于區(qū)域線與市區(qū)線的換乘車站（如郭公莊站），工作日受通勤客流影響，早晚高峰時段各方向換乘客流相差較大，如表?2?所示。

表2 換乘站不同換乘方向換乘比例

據(jù)統(tǒng)計，客流在相對較長的時間范圍內(nèi)相對穩(wěn)定，如全年各月和一周各天的客流時空分布規(guī)律相對穩(wěn)定，因此定期客流分析有助于提高客流需求與運力供給的匹配性；但當(dāng)時間范圍較短時，客流分布規(guī)律將出現(xiàn)隨機性，如天氣變化、突發(fā)因素等對全日分時客流量產(chǎn)生影響，致使全日小時、半小時粒度下的客流時空分布規(guī)律產(chǎn)生明顯波動。以北京地鐵客流為例，2018?年?5?月?14?日（星期一）全日半小時粒度下?1?號線的進站客流量相比上期（2018?年?5?月?7?日）波動明顯，除早晚高峰外，非高峰時段（10?:?30～11?:?30）浮動量超過?3??000?人，如圖1?所示。同理，西二旗車站進出站客流量和換乘客流量存在較大波動，且換乘客流量波動尤為明顯，早晚高峰部分時段（7?:?00～7?:?30、18?:?00～18?:?30）浮動量超過1??750?人，如圖?2?所示。因此，動態(tài)監(jiān)測短時客流變化態(tài)勢，有助于提高實際運力對客運需求的適應(yīng)性。

2 基于客流波動的靈活行車調(diào)度策略

城軌客流隨天氣、節(jié)假日、大型活動等因素發(fā)生變化。某些客流變化可通過客流調(diào)查、分析和預(yù)測，提前制定相應(yīng)方案和列車運行圖，如編制節(jié)假日運行圖、大型活動期間加開臨客列車等。但受隨機性和突發(fā)性因素影響，一方面這種初期預(yù)測可能出現(xiàn)預(yù)測失準(zhǔn)，如節(jié)假日前的高峰客流出現(xiàn)時刻、大型活動客流聚散總流量及其產(chǎn)生時刻難以準(zhǔn)確預(yù)測；另一方面長大節(jié)假日前期、中期和后期的日客流總量和時空分布有所差異，現(xiàn)行單一節(jié)假日列車運行圖不適應(yīng)長大節(jié)假日各日的客流需求。行車調(diào)度人員有必要以動態(tài)客流需求為導(dǎo)向，綜合考慮線路通過能力、換乘站承載能力、出入段時間等條件，進行靈活行車組織。

圖1 半小時粒度下 1 號線進站客流同期波動情況（2018?年?5?月14日相比?2018?年?5?月7日）

圖2 半小時粒度下西二旗車站客流同期波動情況（2018?年5月14日相比?2018?年?5月7日）

2.1 線路客流量超過計劃運力

當(dāng)線路客流需求超過計劃運力時，根據(jù)客流超出部分產(chǎn)生位置可分為全線雙方向高客流、單方向高客流、部分區(qū)間和單個車站高客流?3?種情況。

2.1.1 全線雙方向高客流

當(dāng)全線雙方向出現(xiàn)突發(fā)大客流，行車調(diào)度人員需根據(jù)線路允許追蹤間隔時間、計劃運行圖發(fā)車間隔、備用車位置、出入段時間等條件及時加開臨客列車。此時，臨客列車采取全交路運行方式，且臨客列車之前的原計劃列車將被提前發(fā)車。除此之外，還應(yīng)增派站務(wù)人員對車站站臺客流進行引導(dǎo)，必要時通知公安協(xié)助引導(dǎo)。當(dāng)線路運輸能力達到極限，難以增加臨客列車時，可組織適量大站快車或甩站列車，以減輕部分區(qū)間或單個車站的過大客流壓力。

2.1.2 單方向高客流

當(dāng)單方向（線路的上行或下行方向）客流增加較大時，一般采用單向加開臨客列車的方式，以疏導(dǎo)該方向大客流，并組織列車反方向空駛回始發(fā)站，隨后酌情加開列車。若出現(xiàn)車組不夠且單方向客流相對集中在某些區(qū)段的情況，可適當(dāng)組織列車在中間站折返，以縮短運行周期，但這增加了清客作業(yè)。

2.1.3 部分區(qū)間或單個車站高客流

當(dāng)部分區(qū)間或單個車站的客流增加較大時，一般采取備用車或運用車不停站運行至大客流區(qū)間或車站疏導(dǎo)客流的方式，將乘客運送至終點后，再空駛至大客流區(qū)間或車站繼續(xù)載客。若車站客流超過站務(wù)人員可控制范圍，后續(xù)列車需考慮采取列車在本站不停車通過策略，甚至采取封站措施。

2.2 線路客流量低于計劃運力

當(dāng)線路客流需求低于計劃運力時，通常較少進行行車調(diào)度調(diào)整，除非全線客流明顯減少。

2.2.1 全線雙方向低客流

當(dāng)全線雙方向客流呈現(xiàn)明顯的減少趨勢，行車調(diào)度人員需綜合運營服務(wù)水平、運營成本、組織難易程度等進行綜合判斷，適時抽線停開列車。在這個過程中，務(wù)必確保不對乘客服務(wù)造成太大影響。

2.2.2 單方向、部分區(qū)間或單個車站低客流

為保證線路整體服務(wù)水平，當(dāng)出現(xiàn)單方向、部分區(qū)間或單個車站的客流減少的情況時，一般不采取停運或抽線措施。

3 實時客流分析與預(yù)測

客流分析與預(yù)測是交通系統(tǒng)運力資源優(yōu)化調(diào)配的前提。根據(jù)預(yù)測目的不同，客流預(yù)測可分為以交通規(guī)劃建設(shè)為目的的長期預(yù)測（10?年以上）、中期預(yù)測（5～10?年）、短期預(yù)測（1～5?年），以及以交通運營管理為目的的短期預(yù)測、短時預(yù)測和實時預(yù)測。

實時客流預(yù)測要求借助客流數(shù)據(jù)實時采集設(shè)備，結(jié)合若干歷史同期客流數(shù)據(jù)，采用科學(xué)的預(yù)測方法推測當(dāng)前時段或未來低時間粒度（15??min）下路網(wǎng)不同位置的客流分布情況。當(dāng)預(yù)測粒度超過?15??min?但不超過1??h?時，稱為短時客流預(yù)測[5]；短期客流預(yù)測以日或月為預(yù)測粒度，當(dāng)難以進行實時和短時預(yù)測時，該方法能相對穩(wěn)定地反映一段時間內(nèi)的客流分布趨勢。由于行車調(diào)度屬于實時實施層面，因此高時效的實時客流預(yù)測成為保障靈活行車調(diào)度的關(guān)鍵要素。

3.1 客流分析和數(shù)據(jù)采集

定期、深入地分析客流變化影響因素（沿線土地利用性質(zhì)、人口、政策等），有助于明確客流變化發(fā)展的原因，指導(dǎo)后期客流預(yù)測。然而，實時客流預(yù)測精度和可靠性在很大程度上取決于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和即時性。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算及人工智能技術(shù)的發(fā)展，城軌相關(guān)數(shù)據(jù)的實時自動采集成為可能。例如，AFC（Automatic?Fare?Collocation）系統(tǒng)可實時采集城軌車站進出站客流數(shù)據(jù)；智能視頻監(jiān)控分析技術(shù)可實現(xiàn)車站站臺、通道、出入口、樓扶梯、列車內(nèi)等重點位置交通流參數(shù)（流量、密度、速度等）的自動檢測與統(tǒng)計[6]；移動定位技術(shù)可實時獲取城軌車站和列車各位置乘客數(shù)量或乘客出行軌跡[7]。此外，車輛彈簧測力系統(tǒng)可動態(tài)采集車輛滿載率數(shù)據(jù)[8]；ATS（Automatic?Train?Supervision）可實時報送列車運行信息，包括列車車次、位置和運行狀態(tài)等。

但是，智能視頻監(jiān)控分析技術(shù)的交通流統(tǒng)計精度受視頻攝像頭安裝位置、客流密度、環(huán)境光線、遮擋等影響，一般僅用于關(guān)鍵車站特定位置的客流安全風(fēng)險監(jiān)控和預(yù)警（如換乘通道、出入口等）；移動定位技術(shù)受個人信息安全和成本影響，較少應(yīng)用到城軌實時客流數(shù)據(jù)的采集中。從數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和即時性角度出發(fā)，目前動態(tài)客流數(shù)據(jù)采集主要包括?AFC?數(shù)據(jù)和?ATS?列車運行數(shù)據(jù)，這為實時客流預(yù)測提供了良好的動態(tài)數(shù)據(jù)輸入條件。

3.2 實時客流分布預(yù)測方法

城軌實時客流分布預(yù)測的目的是獲取未來短時間內(nèi)城軌車站、區(qū)間、列車等不同位置客流的分布情況，以進行運力資源動態(tài)優(yōu)化調(diào)配。預(yù)測參數(shù)涉及車站、區(qū)間、列車三大主體，包括車站進出站和換乘（各換乘方向）客流總量、區(qū)間斷面客流量、列車載客量和滿載率等。

最經(jīng)典的交通預(yù)測方法是四階段法預(yù)測[9]。當(dāng)確定基于某種交通方式的客流需求預(yù)測時，該方法可調(diào)整為“交通生成-交通分布-交通分配”三階段預(yù)測。然而，一方面由于低維度時間范圍內(nèi)客流的產(chǎn)生量和吸引量不一定相等，難以完成嚴(yán)格意義上的交通分布預(yù)測（或稱客流?OD?分布預(yù)測），另一方面，由于城軌以通勤客流為主，客流?OD?分布結(jié)構(gòu)在一定時間段內(nèi)相對穩(wěn)定，因此，實時客流預(yù)測可充分利用?AFC?數(shù)據(jù)獲取歷史各車站的進出站客流量及?OD?客流分布規(guī)律，進行廣泛意義上的客流?OD?分布預(yù)測。

為便于對車站、區(qū)間、列車等不同位置客流狀態(tài)進行實時（5～15??min）統(tǒng)計和分析，本文提出基于計算機仿真技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)客流分布預(yù)測方法。該方法涉及進站客流總量預(yù)測、進站客流?OD?生成預(yù)測、客流分配?3?個縱向階段，以及數(shù)據(jù)輸入、預(yù)測模型、參數(shù)輸出?3?個橫向流程，如圖?3?所示。

（1）數(shù)據(jù)輸入。一般包括列車時刻表、列車編組與定員、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、區(qū)間長度、車站結(jié)構(gòu)和規(guī)模、車站乘客走行時間、AFC?歷史?OD?客流分布數(shù)據(jù)、歷史客流清分數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及?AFC?實時進站量觀測數(shù)據(jù)。

圖3 城軌實時客流分布預(yù)測方法技術(shù)流程示意圖

（2）進站客流總量預(yù)測。利用上一時段（AFC?最小統(tǒng)計時段為?15??min）和上周同期同一時段的車站進站客流量，采用自回歸模型和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相組合的預(yù)測方法，預(yù)測下一時段各車站的進站客流量，以提高進站客流預(yù)測精度。

（3）進站客流?OD?生成預(yù)測。依據(jù)上一步選定的歷史日期，計算基于?AFC?數(shù)據(jù)下一時段的車站進站客流OD?分布量。首先統(tǒng)計該時段內(nèi)車站進站客流的?OD?分布概率矩陣，隨后結(jié)合上一步車站進站客流量預(yù)測結(jié)果，依據(jù)概率矩陣預(yù)測生成下一時段各車站進站客流?OD?分布量。

（4）基于多智能體仿真建模技術(shù)的客流分配。利用計算機仿真技術(shù)，建立乘客、列車、車站（區(qū)間）各主體自身屬性及其交互作用的仿真模型，模擬所有乘客自進站到出站的全過程的行為。在這一過程中，采用基于乘客出行效益的可行路徑分配模型進行?OD?客流分配。當(dāng)獲得所需進站客流?OD?分布預(yù)測量后，隨著仿真時鐘的推進，系統(tǒng)可實時輸出路網(wǎng)不同位置客流的分布情況，如各列車載客量、站臺留乘人數(shù)等。一般，可統(tǒng)計預(yù)測較短時間（2??min、5??min、10??min、15??min）內(nèi)車站、線路和網(wǎng)絡(luò)的進出站量和換乘量、區(qū)間斷面客流量、列車平均滿載率、站臺滯留人數(shù)等參數(shù)值。

此外，為進一步提高預(yù)測精度，還可對比分析仿真所得的動態(tài)斷面客流數(shù)據(jù)與歷史清分客流，以及列車平均滿載率與車輛彈簧測力系統(tǒng)所測列車滿載率情況，進一步修正斷面客流預(yù)測量。

4 行車調(diào)度調(diào)整

利用該仿真預(yù)測方法可實時監(jiān)測路網(wǎng)客流分布狀態(tài)，通過建立運力和客流需求匹配性指標(biāo)可動態(tài)評估線路客流和運力的匹配性，及時協(xié)助行車調(diào)度人員進行行車調(diào)度調(diào)整。

4.1 評估指標(biāo)

從區(qū)間和線路角度出發(fā)，本文提出區(qū)間擁擠度和線路運力匹配度?2?個指標(biāo)綜合評估線路運力和需求的匹配情況。其中，區(qū)間擁擠度用區(qū)間列車平均滿載率衡量，如式（1）所示；線路運力匹配度用各區(qū)間列車平均滿載率指代，如式（2）所示。

為便于調(diào)度調(diào)整提醒，用黑、紅、黃、綠?4?色依次顯示由高至低的區(qū)間擁擠度，用紅、黃、綠?3?色顯示線路由高至低的運力匹配度，如圖?4?所示。

（1）當(dāng)區(qū)間擁擠度超過?1.2?時，顯示黑色，表示區(qū)間列車嚴(yán)重擁擠，表現(xiàn)為一列車開走后，站臺上仍有乘客滯留；當(dāng)區(qū)間擁擠度在（1.0，1.2）時，顯示紅色，表示區(qū)間列車擁擠，乘客難以在車內(nèi)移動；當(dāng)區(qū)間擁擠度在（0.6，1.0）時，顯示黃色，表示區(qū)間列車比較擁擠，乘客車內(nèi)移動有困難；當(dāng)區(qū)間擁擠度低于?0.6?時，顯示綠色，表示區(qū)間列車內(nèi)舒適，乘客可在車內(nèi)走動。

（2）當(dāng)線路運力匹配度低于?0.3?時，說明線路運力有浪費，應(yīng)進一步根據(jù)上、下行運力匹配度和客流量情況，合理組織停運或抽線；當(dāng)線路運力匹配度高于0.5?且區(qū)間擁擠度超過?1.2?時，應(yīng)根據(jù)資源條件合理加開列車。

圖4 城軌靈活行車調(diào)度輔助決策系統(tǒng)

4.2 調(diào)度調(diào)整方法

靈活行車調(diào)度要求在堅持基本調(diào)度原則的基礎(chǔ)上，結(jié)合列車出入庫時間、線路中間站折返條件等信息，及時發(fā)布相關(guān)線路的列車發(fā)車間隔調(diào)整信息，以提前應(yīng)對下一時段動態(tài)客流需求。正常情況下偶發(fā)性大客流行車調(diào)度調(diào)整通常包括以下?4?種情況。

（1）當(dāng)線路上、下行雙方向的運力匹配度（高于50%）和區(qū)間擁擠度（高于?120%）均較高時，首先根據(jù)線路最大區(qū)間斷面客流量，初步提出線路列車發(fā)車間隔調(diào)整建議；隨后，結(jié)合線路通行能力及其銜接換乘站承載能力的限制條件、列車出入庫時間、次大區(qū)間斷面客流量等進行驗算，確定下一時段增開列車數(shù)量和增開時刻，并做好銜接線路對應(yīng)的行車組織和客運組織措施。

（2）當(dāng)線路單方向的運力匹配度（高于?50%）和區(qū)間擁擠度（高于?120%）較高時，首先參考情況（1）計算線路合理的列車發(fā)車間隔，并確定下一時段增開列車數(shù)量和增開時刻；隨后，根據(jù)線路另一方向動態(tài)客流特點和中間站折返條件，確定列車的折返位置和反方向停站方案（合理組織大站快車）；最后考慮當(dāng)臨接線路的換乘站承載能力受限制時，還須做好銜接線路對應(yīng)的行車組織和客運組織措施。

（3）當(dāng)線路運力匹配度中等（30%～50%）且部分區(qū)間擁擠度（高于?120%）較高時，該情況的處理方法跟情況（2）基本一致，但一般較少出現(xiàn)臨接線路的換乘站承載能力不足的情況。

（4）當(dāng)線路上下行運力匹配度（30%?及以下）和區(qū)間列車擁擠度（低于?50%）均很低時，根據(jù)線路最大區(qū)間斷面客流量，結(jié)合成本效益分析法和乘客運輸服務(wù)影響分析，提出線路列車發(fā)車間隔調(diào)整建議方案。

5 結(jié)語

隨著我國城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化、規(guī)?；蛷?fù)雜化發(fā)展，安全、高效、舒適、節(jié)約的運營需求日益突出。然而，受隨機性、突發(fā)性等因素影響，客流存在時空動態(tài)波動特性，容易造成運力供給和客流需求動態(tài)匹配性不足，產(chǎn)生客流過度擁擠或運力浪費的現(xiàn)象。為提高運輸服務(wù)水平和運營效益，研究時變環(huán)境下城軌靈活行車調(diào)度調(diào)整方案，對促進我國城市軌道交通安全、舒適、高效、節(jié)約、創(chuàng)新型運營生產(chǎn)的良性發(fā)展意義重大。本文后期還將繼續(xù)開展關(guān)于突發(fā)事件、極端天氣等條件下城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)實時客流預(yù)測和應(yīng)急調(diào)度調(diào)整研究。