摘 要:在城市化進(jìn)程持續(xù)加速的宏觀背景下,地鐵和輕軌等城市軌道交通正面對(duì)客流猛增、線路繁復(fù)與時(shí)段高峰管理等多重考驗(yàn)。為提升運(yùn)力配置與運(yùn)營(yíng)效率,各國(guó)相繼將智能化調(diào)度系統(tǒng)引入城市軌道交通范圍,希冀憑借實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)決斷與協(xié)同管理,塑造更加安全、舒適、高效的出行環(huán)境。近年來(lái),基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與人工智能等前沿技術(shù)的智能調(diào)度方案在列車(chē)運(yùn)行圖優(yōu)化、行車(chē)間隔調(diào)控和突發(fā)情況預(yù)警方面都獲得了可觀的成果,并積累了大量可借鑒的工作經(jīng)歷。有學(xué)者強(qiáng)調(diào),在調(diào)度系統(tǒng)中高效處理多維海量數(shù)據(jù)、顧及系統(tǒng)的穩(wěn)固性與可拓展性,以及與既有信號(hào)系統(tǒng)互相匹配,依然是運(yùn)營(yíng)者與研究人員反復(fù)關(guān)注的難點(diǎn)與熱點(diǎn)。文章結(jié)合城市軌道交通的真實(shí)運(yùn)營(yíng)需求,對(duì)智能化調(diào)度系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景、原則與具體實(shí)踐策略進(jìn)行系統(tǒng)探究,并在吸收國(guó)內(nèi)外研究成果的根基上,提出了完善調(diào)度結(jié)構(gòu)與強(qiáng)化安全運(yùn)營(yíng)水平的新構(gòu)想,期望為城市軌道交通的可持續(xù)發(fā)展提供指引與參考。
關(guān)鍵詞:智能調(diào)度 軌道交通 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) 系統(tǒng)應(yīng)用
隨著城市規(guī)模不斷擴(kuò)大和人口密度持續(xù)攀升,軌道交通逐漸成為公共出行的主要方式。高峰時(shí)段乘客擁堵、非高峰時(shí)段資源浪費(fèi),以及瞬時(shí)突發(fā)故障的應(yīng)急處置等疑難,始終困擾著城市交通主管部門(mén)與運(yùn)營(yíng)企業(yè)。傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)通常借助人工經(jīng)驗(yàn)編制與微調(diào)列車(chē)運(yùn)行圖,既無(wú)法保證計(jì)劃與現(xiàn)實(shí)的同步,也易出現(xiàn)調(diào)度滯后與資源閑置。在該態(tài)勢(shì)下,依靠大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)鑄就的智能化調(diào)度系統(tǒng)開(kāi)始興起,通過(guò)實(shí)時(shí)采集列車(chē)、軌道與乘客流量等多維數(shù)據(jù),結(jié)合算法模型自動(dòng)優(yōu)化列車(chē)調(diào)度方案,為城市軌道交通提供更理想的行車(chē)間隔、班次分布與應(yīng)急部署。過(guò)去數(shù)年里,國(guó)內(nèi)外研究者與運(yùn)營(yíng)者對(duì)智能調(diào)度帶來(lái)的效率增益、成本壓縮與安全保障成效均進(jìn)行了大量探討,并獲得了一定成績(jī)。技術(shù)迭代雖持續(xù),在復(fù)雜多變的城市交通環(huán)境中讓智能調(diào)度系統(tǒng)展現(xiàn)更大潛力,依然面臨諸多技術(shù)與管理課題。文章力圖系統(tǒng)闡明智能化調(diào)度系統(tǒng)在城市軌道交通中的價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義,探尋相關(guān)策略與執(zhí)行原則,并結(jié)合實(shí)用案例探討應(yīng)用時(shí)的優(yōu)勢(shì)與瓶頸,為進(jìn)一步完善城市軌道交通的運(yùn)營(yíng)模式與創(chuàng)新走向提供啟示。
1 智能化調(diào)度系統(tǒng)在城市軌道交通中的應(yīng)用難點(diǎn)
1.1 客流變動(dòng)與高峰壓力:靈活響應(yīng)需求
城市軌道交通客流特征顯現(xiàn)了顯著的時(shí)段與空間失衡,早晚高峰時(shí)頻繁造成列車(chē)超員,非高峰時(shí)段運(yùn)力又被擱置。為了強(qiáng)化運(yùn)營(yíng)效率,傳統(tǒng)調(diào)度常采用“固定時(shí)刻表”或“經(jīng)驗(yàn)式加車(chē)”,難以及時(shí)反映偶發(fā)客流脈沖。智能化調(diào)度系統(tǒng)可通過(guò)自動(dòng)匯總閘機(jī)進(jìn)站客流信息、列車(chē)滿載率與乘客走向等數(shù)據(jù),配合預(yù)測(cè)算法在適配區(qū)段與時(shí)段增減列車(chē)班次或修正列車(chē)運(yùn)行間隔。外部學(xué)者也提出多種自適調(diào)度手法,借助多目標(biāo)求解或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)實(shí)時(shí)加開(kāi)列車(chē),明顯降低了峰值時(shí)段的車(chē)輛擁塞系數(shù),也減少了空駛資源的浪費(fèi)??土黝A(yù)測(cè)與車(chē)次分配本就相互制約,若感知數(shù)據(jù)不夠完備,系統(tǒng)就難以及時(shí)判斷何時(shí)該縮短發(fā)車(chē)間隔或強(qiáng)化編組。在某些線路高峰疊加特殊活動(dòng)時(shí),當(dāng)調(diào)度員觀察到客流即將越過(guò)安全閾值,便會(huì)配合算法建議立即啟用后備車(chē)組,避免站臺(tái)異常堵塞[1]。
1.2 列車(chē)編組與線路復(fù)雜:算法優(yōu)化難度
城市軌道交通規(guī)模擴(kuò)大后,各線路間的交叉銜接與編組模式更加多元,導(dǎo)致調(diào)度優(yōu)化的搜索范圍指數(shù)擴(kuò)張。運(yùn)營(yíng)部門(mén)需要在緊迫時(shí)間內(nèi)為多條線路同步生成或修正運(yùn)行圖,此過(guò)程涉及列車(chē)間隔、站臺(tái)調(diào)度、車(chē)輛編組長(zhǎng)度與交叉口優(yōu)先級(jí)等多重要素。不少傳統(tǒng)調(diào)度軟件只能在預(yù)先設(shè)定好的約束框架下進(jìn)行有限搜索,遇到突發(fā)事件或復(fù)雜線路沖突時(shí)往往難以及時(shí)產(chǎn)出較理想結(jié)果。算法若無(wú)法兼顧編組靈活度與運(yùn)行安全,就難以滿足對(duì)大規(guī)模線網(wǎng)的實(shí)時(shí)指揮。若在列車(chē)調(diào)度過(guò)程中遭遇信號(hào)異常或行車(chē)工況突變,自動(dòng)求解往往需消耗大量算力才能尋找可行解,這對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)速度造成極大壓力。
1.3 系統(tǒng)安全與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì):調(diào)度靈活度考驗(yàn)
身為城市公共交通的中樞,軌道交通調(diào)度既要面對(duì)客流和路線的統(tǒng)籌難題,也要在系統(tǒng)安全和應(yīng)急反應(yīng)層面符合嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。列車(chē)故障、信號(hào)紊亂、自然災(zāi)難或者大規(guī)模停電等事件,都可能打破原有調(diào)度秩序。智能化調(diào)度系統(tǒng)若過(guò)度集中或依靠單一算法策略,一旦關(guān)鍵系統(tǒng)發(fā)生延時(shí)或停擺,或會(huì)引發(fā)秩序的混亂與信息丟失。建設(shè)多層級(jí)冗余和安全防護(hù)是保障智能調(diào)度穩(wěn)健的重要措施,包含系統(tǒng)分布部署、異地備份和多通道通信保護(hù)。外部研究也指出,在多條線路互相交織的地鐵網(wǎng)絡(luò)中,需要采用動(dòng)態(tài)安全約束來(lái)統(tǒng)籌調(diào)度效率與安全可靠度。在事故多發(fā)地段若缺乏冗余與分流機(jī)制,一次突發(fā)問(wèn)題即可牽動(dòng)全網(wǎng)運(yùn)行。調(diào)度平臺(tái)的架構(gòu)若能兼容異步節(jié)點(diǎn)與并行處理,使風(fēng)險(xiǎn)分散到多處子系統(tǒng),則運(yùn)行可靠性會(huì)大幅攀升[2]。
2 智能化調(diào)度系統(tǒng)在城市軌道交通中的應(yīng)用原則
2.1 數(shù)據(jù)全面與及時(shí):奠定調(diào)度基礎(chǔ)
智能化調(diào)度的根基在于數(shù)據(jù)的高質(zhì)量采集與融合。要感知列車(chē)位置、速度、軌道占用狀況和乘客流動(dòng)模式,應(yīng)在信號(hào)系統(tǒng)、車(chē)載傳感器、安檢設(shè)施與閘機(jī)之間搭建無(wú)縫數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)??土黝A(yù)測(cè)對(duì)底層數(shù)據(jù)依賴深,數(shù)據(jù)越完整,動(dòng)態(tài)分析精度會(huì)越高。有運(yùn)營(yíng)者應(yīng)用云端集中處理思路,把海量的車(chē)站監(jiān)控視頻、進(jìn)出站刷卡統(tǒng)計(jì)與移動(dòng)設(shè)備定位等信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)判未來(lái)數(shù)小時(shí)或數(shù)日內(nèi)的客流分布。若部分車(chē)站仍停留在老舊采集方式,必將造成數(shù)據(jù)缺口,從而限制全局預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。運(yùn)維團(tuán)隊(duì)當(dāng)整合分散的數(shù)據(jù)源與多維接口,實(shí)現(xiàn)快速抓取并清洗可能含噪聲的乘客軌跡記錄,以便后續(xù)算法調(diào)用。
2.2 模型精細(xì)與操作:平衡效率與穩(wěn)定
面對(duì)多樣的調(diào)度訴求,海量數(shù)據(jù)仍難以獨(dú)自解決核心問(wèn)題,構(gòu)建合理且精細(xì)的模型并保障在實(shí)務(wù)環(huán)境中平穩(wěn)執(zhí)行才是關(guān)鍵。學(xué)術(shù)界在列車(chē)運(yùn)行圖編排、列車(chē)追蹤距離、客流預(yù)測(cè)以及能耗控制方向,已經(jīng)提出多種數(shù)學(xué)體系與算法框架。根據(jù)已有經(jīng)驗(yàn),過(guò)度理想或極其復(fù)雜的模型在實(shí)際運(yùn)行中常遇到系統(tǒng)資源不足或運(yùn)營(yíng)者對(duì)模型參數(shù)理解不深的難題。若優(yōu)化模型未能充分考慮司機(jī)習(xí)慣或沿線設(shè)備老化度,運(yùn)行圖看似完美卻難以在真實(shí)工況下落實(shí)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增長(zhǎng)過(guò)大而模型復(fù)雜度急劇攀升,調(diào)度部門(mén)可能需要取舍精度來(lái)?yè)Q取響應(yīng)速度,這在高峰應(yīng)急中尤為明顯[3]。
2.3 人機(jī)協(xié)同與應(yīng)急:提升動(dòng)態(tài)適應(yīng)力
智能化調(diào)度系統(tǒng)雖在一定程度上減輕人工負(fù)荷,但在城市軌道交通這種攸關(guān)公共安全的場(chǎng)合,完全去人工并不可行。人機(jī)協(xié)同成為使調(diào)度流程可控并保留柔性的重要抓手。一方面,調(diào)度員可直接監(jiān)視系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)與客流突變,依靠人工研判進(jìn)行應(yīng)急指令;另一方面,系統(tǒng)算法能持續(xù)輸出可行的調(diào)整建議與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào),輔助調(diào)度員做更客觀與綜合的決策。當(dāng)遇到重大故障或無(wú)法預(yù)知的情況時(shí),算法可能因超出訓(xùn)練區(qū)間或設(shè)定范圍而失效,此時(shí)人工經(jīng)驗(yàn)與隨機(jī)應(yīng)變會(huì)顯得更加寶貴。對(duì)系統(tǒng)做全自動(dòng)化的盲目信賴是危險(xiǎn)的,有調(diào)度員對(duì)異常征兆的敏銳嗅覺(jué)或能避免事故擴(kuò)大。在某些突發(fā)性災(zāi)害場(chǎng)景,算法給出的方案往往不及人工基于現(xiàn)場(chǎng)信息靈活調(diào)整的速度快,兩者結(jié)合才可最大程度保障安全。
3 智能化調(diào)度系統(tǒng)在城市軌道交通中的應(yīng)用途徑
3.1 智能監(jiān)控融合框架,穩(wěn)定數(shù)據(jù)交互協(xié)同
監(jiān)控和數(shù)據(jù)融合是城市軌道交通智能化調(diào)度的核心地基?!爸悄鼙O(jiān)控融合框架”指在車(chē)站、列車(chē)與軌道沿線布設(shè)多樣化感知終端,并接入中央控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)多源信息的實(shí)時(shí)匯集與同步交換。傳統(tǒng)監(jiān)控多依托單一信號(hào)或視頻系統(tǒng),無(wú)法整合對(duì)乘客移動(dòng)、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)和環(huán)境因素的深度信息。為了加強(qiáng)數(shù)據(jù)交互的穩(wěn)定與準(zhǔn)確,有必要在通信協(xié)議層面采用統(tǒng)一或可兼容的標(biāo)準(zhǔn),像基于5G或?qū)S霉饫w等手段,保證高帶寬、低延遲的數(shù)據(jù)傳送。也需在云端或邊緣節(jié)點(diǎn)部署數(shù)據(jù)融合組件,經(jīng)多維感知信息比對(duì)與關(guān)聯(lián)處理后,過(guò)濾重復(fù)數(shù)據(jù)與噪聲,為上層調(diào)度算法輸出更干凈且可信的基礎(chǔ)信息[4]。
在工作情境中,一線工作者搭建了某城市新地鐵線路的智能監(jiān)控融合框架,事先完成車(chē)站安檢門(mén)、列車(chē)攝像頭和軌道感應(yīng)器之間的網(wǎng)絡(luò)銜接。他們選用了高速傳輸?shù)墓I(yè)級(jí)交換系統(tǒng),并預(yù)留帶寬給后期添加的環(huán)境監(jiān)測(cè)和人臉識(shí)別模塊。運(yùn)維團(tuán)隊(duì)聯(lián)合通信工程師協(xié)同校準(zhǔn)數(shù)據(jù)融合服務(wù)器,將不同來(lái)源且多樣格式的數(shù)據(jù)流標(biāo)準(zhǔn)化,讓它們一致導(dǎo)入調(diào)度平臺(tái)。借助機(jī)器學(xué)習(xí),他們?cè)诤笈_(tái)實(shí)時(shí)偵察乘客分布與行李狀態(tài),若某站臺(tái)客流量瀕臨設(shè)置的閾值,系統(tǒng)會(huì)向調(diào)度員發(fā)出提醒。在車(chē)載設(shè)備與供電參數(shù)更新后,有關(guān)車(chē)輛工況與牽引負(fù)荷的數(shù)據(jù)也被即時(shí)整合,讓調(diào)度中心具備多維度追蹤。當(dāng)監(jiān)測(cè)模塊判斷某列車(chē)車(chē)門(mén)閉合異?;蛑苿?dòng)失衡,就會(huì)立刻給檢修人員標(biāo)注該問(wèn)題,確保最短時(shí)間內(nèi)排查。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)局勢(shì)的把控因此更精準(zhǔn),也為隨后的自動(dòng)化決策奠定了堅(jiān)實(shí)支撐。
3.2 綜合列車(chē)運(yùn)行管理,靈活效率平衡時(shí)空
為了應(yīng)對(duì)城市軌道交通內(nèi)外在的多重壓力,綜合列車(chē)運(yùn)行管理注重時(shí)空資源的綜合調(diào)配與動(dòng)態(tài)分配。傳統(tǒng)列車(chē)運(yùn)營(yíng)常常基于固定時(shí)刻表,無(wú)法順暢應(yīng)對(duì)客流高峰、突發(fā)故障或臨時(shí)增車(chē)任務(wù)。城市軌道交通的運(yùn)行管理需要更多彈性,也要顧及安全與效率。在操作層面,綜合列車(chē)運(yùn)行管理包含兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):其一為分時(shí)或分區(qū)段精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng),依據(jù)客流特征和線路情況合理安排車(chē)輛編組與班次;其二借助高階算法與模型,及時(shí)調(diào)控列車(chē)發(fā)車(chē)間隔、交路編排和跟車(chē)距離。系統(tǒng)能夠利用車(chē)地通信、ATO以及CBTC等技術(shù),讓列車(chē)在安全條件內(nèi)接近理想速度曲線,縮減空跑或等待時(shí)間[5]。
在工作歷程中,一線工作者結(jié)合“綜合列車(chē)運(yùn)行管理”思想,對(duì)某地鐵干線的運(yùn)營(yíng)規(guī)劃做了優(yōu)化。他們先將全天24小時(shí)拆成早高峰、平峰、晚高峰和夜間階段,依據(jù)乘客習(xí)慣與線路情況匹配不同的運(yùn)行圖。早高峰時(shí)乘客多流向市中心,故他們提高列車(chē)編組級(jí)別并縮短發(fā)車(chē)間隔,當(dāng)某站臺(tái)的擁擠程度突破預(yù)設(shè)警戒值,系統(tǒng)會(huì)推送信息以便調(diào)度員調(diào)用額外車(chē)組參與該區(qū)段。平峰時(shí)收縮編組并拉大發(fā)車(chē)間隔,以節(jié)省能耗與人力。在每次調(diào)度更新的間隙,CBTC會(huì)自動(dòng)修訂列車(chē)限速與跟車(chē)距離,使調(diào)度員和乘客都能及時(shí)接收關(guān)鍵動(dòng)態(tài)。晚高峰過(guò)后,調(diào)度系統(tǒng)再度生成夜間運(yùn)行圖,讓維修與保潔車(chē)輛在部分區(qū)段利用空隙進(jìn)行作業(yè)。這類跨時(shí)段、跨線路的靈活方案不僅增強(qiáng)了干線運(yùn)力使用率,也令出行者擁有更順暢體驗(yàn)。
3.3 大數(shù)據(jù)運(yùn)算預(yù)測(cè)模型,動(dòng)態(tài)資源精準(zhǔn)配置
在城市軌道交通領(lǐng)域,客流波動(dòng)與突發(fā)事件要求調(diào)度系統(tǒng)具有超前預(yù)警功能。若能提前洞悉客流激增或故障端倪,運(yùn)營(yíng)方便可更平穩(wěn)地開(kāi)展資源部署與應(yīng)急協(xié)調(diào)。大數(shù)據(jù)運(yùn)算預(yù)測(cè)模型漸成智能調(diào)度的重要支撐,通過(guò)將歷史客流數(shù)據(jù)、節(jié)假日因素、天氣變化與城市活動(dòng)信息等輸入機(jī)器學(xué)習(xí)或深度網(wǎng)絡(luò)中,能獲得高精準(zhǔn)度的客流預(yù)測(cè)與故障概率分析。一些城市基于此構(gòu)建了“預(yù)判-決斷-執(zhí)行-回饋”的調(diào)度閉環(huán),利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)輸出的客流曲線或風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),提前向相關(guān)車(chē)站或線路調(diào)派運(yùn)力并準(zhǔn)備應(yīng)急預(yù)案。
在工作實(shí)踐中,一線工作者圍繞“大數(shù)據(jù)運(yùn)算預(yù)測(cè)模型”進(jìn)行城市軌道交通的客流管理改造。他們從多方渠道獲取天氣變化、節(jié)假日影響、旅游景點(diǎn)客流布設(shè)等信息,并與地鐵閘機(jī)記錄、充值卡消費(fèi)及手機(jī)信令數(shù)據(jù)對(duì)照,搭建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。其后,他們使用時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)(TCN)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)兩套模型分別測(cè)試客流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,并擇優(yōu)部署于調(diào)度系統(tǒng)。若預(yù)測(cè)得知某時(shí)段客流異常高漲或有大型活動(dòng),系統(tǒng)便提前發(fā)出警示,引導(dǎo)部分乘客分流至其他線路或鼓勵(lì)公交接駁。檢修組也可據(jù)模型把握設(shè)備負(fù)載動(dòng)態(tài),重點(diǎn)巡查潛在故障點(diǎn)。實(shí)施半年來(lái),工作人員統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),高峰擁堵大幅減少,加車(chē)效率提高,而故障率與投訴率也不同程度降低。實(shí)踐表明,大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型可在交通調(diào)度中扮演至關(guān)重要的前置角色,為深化智能化調(diào)度體系創(chuàng)造了必要條件。
4 結(jié)語(yǔ)
城市軌道交通正朝向智能化與精細(xì)化新階段邁進(jìn)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)匯總、算法迭代與人機(jī)互助相互配合,既提升日常運(yùn)營(yíng)效率,也為應(yīng)急防控提供支撐。多系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)與大數(shù)據(jù)計(jì)算雖面臨阻力,但已有工作證明智能調(diào)度在降低成本、提高效率和安全保障方面潛力值得期待。未來(lái)隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和5G等技術(shù)繼續(xù)交融,智能調(diào)度會(huì)與自動(dòng)駕駛列車(chē)、智慧車(chē)站形成更緊密的結(jié)合,為城市公共交通構(gòu)筑更靈活與可持續(xù)的圖景。
參考文獻(xiàn):
[1]侯劍偉.軌道交通行車(chē)調(diào)度智能化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].人民公交,2024(08):49-51.
[2]王宇陽(yáng).高速鐵路智能化調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用策略[J].運(yùn)輸經(jīng)理世界,2024(05):85-87.
[3]陳嘉豪,周揚(yáng)華.高速公路路側(cè)監(jiān)控技術(shù)智能化提升方向淺析[J].中國(guó)交通信息化,2021(S1):145-147.
[4]翁秉全.公共交通智能化系統(tǒng)應(yīng)用與實(shí)踐[J].城市公共交通,2017(08):15-18.
[5]梁展凡,韋海和,商小燕,等.城市智能化便民交通系統(tǒng)的研究初探[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2017(01):49-53.