城市軌道TACS系統(tǒng)在應(yīng)急響應(yīng)中的調(diào)度優(yōu)化研究

摘 要：文章聚焦基于全自動運行系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)化策略，探討其在城市軌道應(yīng)急響應(yīng)中的技術(shù)優(yōu)勢與應(yīng)用潛力。通過對比分析傳統(tǒng)調(diào)度方式與全自動運行系統(tǒng)的功能差異，提出全自動運行系統(tǒng)可通過實時數(shù)據(jù)整合、智能決策支持及動態(tài)資源分配等機制，顯著提升應(yīng)急響應(yīng)效能。在此基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化、技術(shù)協(xié)同融合等維度提出改進建議，為城市軌道應(yīng)急調(diào)度體系智能化轉(zhuǎn)型提供理論支撐。

關(guān)鍵詞：軌道交通 應(yīng)急響應(yīng) 調(diào)度優(yōu)化 智能決策

1 緒論

在城市化進程不斷加速的當下，城市軌道交通作為高效、便捷的公共交通方式，其規(guī)模持續(xù)擴張，承擔著愈發(fā)繁重的客運任務(wù)。然而，隨著運營線路增多、站點加密以及客流量的井噴式增長，城市軌道面臨的安全風險也日益復(fù)雜，各類突發(fā)事件時有發(fā)生。一旦遭遇緊急狀況，如設(shè)備故障、惡劣天氣或人為因素引發(fā)的事故，高效且精準的應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度便成為保障乘客生命安全、降低運營損失的關(guān)鍵所在。傳統(tǒng)調(diào)度方式在應(yīng)對復(fù)雜多變的應(yīng)急場景時，弊端逐漸顯現(xiàn)。在此背景下，具備先進技術(shù)特性的城市軌道 TACS 系統(tǒng)應(yīng)運而生，其在應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度中的應(yīng)用潛力巨大，對提升城市軌道應(yīng)急管理水平意義非凡，值得深入探究。

2 傳統(tǒng)調(diào)度方式在軌道應(yīng)急響應(yīng)中的局限性

2.1 信息傳遞較慢

傳統(tǒng)城市軌道應(yīng)急調(diào)度體系的信息傳遞機制主要依托層級化的人工交互模式。具體而言，當突發(fā)事件發(fā)生時，現(xiàn)場信息需通過站務(wù)人員或設(shè)備操作員逐級上報至區(qū)域調(diào)度中心，隨后由調(diào)度員匯總后提交至上級管理部門進行決策審批。這一過程中，信息流轉(zhuǎn)需經(jīng)過多個職能部門的交叉審核與人工確認，例如事件初步評估、影響范圍核定及資源需求測算等環(huán)節(jié)均依賴紙質(zhì)文檔或電子表格的填寫與傳遞。由于不同崗位人員對信息的理解可能存在偏差，且跨部門協(xié)同缺乏統(tǒng)一的信息交互平臺，關(guān)鍵數(shù)據(jù)在傳遞過程中易出現(xiàn)滯后甚至失真。例如，設(shè)備故障的具體參數(shù)、客流擁堵的實時規(guī)模等動態(tài)信息，往往需經(jīng)過多次電話溝通或會議討論才能達成共識，導(dǎo)致應(yīng)急響應(yīng)的黃金時間被大量消耗于信息核實階段。此外，傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的存儲與調(diào)用多采用分散式架構(gòu)，歷史案例庫與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)未能實現(xiàn)有效整合，進一步加劇了信息檢索與共享的效率瓶頸。

2.2 決策依賴人工經(jīng)驗

在傳統(tǒng)應(yīng)急調(diào)度實踐中，決策流程的核心邏輯高度依賴調(diào)度人員的個體經(jīng)驗積累與主觀判斷能力。面對突發(fā)事件，調(diào)度員需基于既有應(yīng)急預(yù)案手冊，結(jié)合自身對類似場景的處置記憶，進行響應(yīng)策略的快速選擇與調(diào)整。然而，此類預(yù)案通常以靜態(tài)文本形式存在，其內(nèi)容更新周期較長，難以覆蓋新型風險場景或復(fù)雜耦合事件[1]。針對極端天氣引發(fā)的多站點連鎖故障，或大客流與設(shè)備故障疊加的復(fù)合型危機，現(xiàn)有預(yù)案往往缺乏針對性指導(dǎo)，迫使調(diào)度人員臨時通過經(jīng)驗推演制定處置方案。同時，決策過程中對人員經(jīng)驗的過度倚重可能導(dǎo)致處置策略的標準化程度不足，不同班次或團隊的調(diào)度員對同一事件可能采取差異化的應(yīng)對措施，甚至因個人認知局限而忽視潛在風險關(guān)聯(lián)。此外，傳統(tǒng)模式下決策支持工具的匱乏使得風險預(yù)判、資源需求模擬等關(guān)鍵環(huán)節(jié)缺乏量化分析支撐，進一步放大了人因失誤對整體應(yīng)急效能的影響。

2.3 資源調(diào)配不靈活

傳統(tǒng)調(diào)度體系中的資源調(diào)配機制通常遵循預(yù)設(shè)的固定化流程與剛性分配原則。在應(yīng)急響應(yīng)啟動后，車輛、人員及設(shè)備的調(diào)度指令多基于既定的分區(qū)管理規(guī)則與優(yōu)先級列表生成，例如按線路劃分救援車輛責任范圍，或依據(jù)歷史數(shù)據(jù)設(shè)定各站點備用物資的最低庫存閾值。這種模式雖能保障常規(guī)情況下的資源供給穩(wěn)定性，但在動態(tài)多變的應(yīng)急場景中，卻易因需求預(yù)測偏差導(dǎo)致資源錯配。當某區(qū)間突發(fā)大規(guī)模客流滯留時，鄰近站點的支援力量可能因管轄權(quán)限限制無法及時跨區(qū)調(diào)度；又如，備用列車與檢修團隊的部署往往需等待上級指令，難以根據(jù)實時故障影響范圍進行彈性調(diào)整。更為關(guān)鍵的是，傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏對資源狀態(tài)的全域感知能力，車輛位置、設(shè)備可用性、人員到崗時間等關(guān)鍵信息更新滯后，致使調(diào)度指令與實際情況存在脫節(jié)風險，部分情況下甚至出現(xiàn)重復(fù)派單或資源閑置現(xiàn)象。

2.4 難以識別潛在風險

傳統(tǒng)應(yīng)急調(diào)度體系對潛在風險的識別能力受限于其被動式、片段化的監(jiān)測手段。日常運營中，軌道設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測主要依賴定期人工巡檢與固定點位傳感器的閾值報警，此類方式僅能捕捉顯性故障或已超出安全范圍的異常參數(shù)，對設(shè)備性能退化、隱性缺陷積累等漸進性風險缺乏持續(xù)追蹤。接觸網(wǎng)絕緣材料的慢性老化、信號系統(tǒng)軟硬件的兼容性隱患等深層問題，往往在引發(fā)嚴重故障前難以被傳統(tǒng)檢測手段有效察覺。在客流管理方面，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控與人工計數(shù)相結(jié)合的方式雖可獲取斷面客流密度，但對乘客流動趨勢、站內(nèi)聚集熱點及換乘壓力的時空演變規(guī)律缺乏動態(tài)建模能力，導(dǎo)致高峰時段的局部擁堵風險常被低估。

3 TACS系統(tǒng)在軌道應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度中的優(yōu)勢

3.1 快速響應(yīng)能力

TACS系統(tǒng)通過高度集成的自動化控制架構(gòu)，顯著提升了城市軌道應(yīng)急調(diào)度的時效性。該系統(tǒng)依托分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)與邊緣計算節(jié)點，能夠在毫秒級時間尺度內(nèi)完成對軌道設(shè)備狀態(tài)、列車運行參數(shù)及客流動態(tài)的全方位感知。當突發(fā)異常事件觸發(fā)預(yù)設(shè)閾值時，系統(tǒng)無需人工介入即可自主啟動應(yīng)急協(xié)議，同步向調(diào)度中心、車載設(shè)備及車站終端推送預(yù)警信號。例如，接觸網(wǎng)斷電或信號系統(tǒng)故障等緊急工況下，TACS可實時生成列車降速、區(qū)間封鎖或備用電源切換等多重指令，并通過冗余通信通道確保指令的可靠傳輸[2]。同時，系統(tǒng)內(nèi)置的優(yōu)先級判定算法可對多并發(fā)事件進行影響范圍與緊急程度的量化評估，確保關(guān)鍵資源的調(diào)配始終與風險等級動態(tài)匹配，從而在復(fù)雜場景中維持應(yīng)急響應(yīng)的整體效率。

3.2 精準調(diào)度功能

TACS系統(tǒng)的精準調(diào)度能力源于其對多維度運營數(shù)據(jù)的深度融合與智能解析。通過構(gòu)建高保真數(shù)字孿生模型，系統(tǒng)能夠?qū)崟r映射列車位置、供電負荷、客流密度等關(guān)鍵參數(shù)的時空分布特征，并基于動態(tài)優(yōu)化算法生成精細化調(diào)度方案。例如，在區(qū)間突發(fā)大客流積壓時，系統(tǒng)可結(jié)合實時進站人數(shù)、車廂滿載率及鄰近線路運力冗余，自動調(diào)整列車發(fā)車間隔與停站時間，實現(xiàn)運力供給與客流需求的精準適配。對于設(shè)備故障場景，系統(tǒng)可依據(jù)故障類型、影響范圍及維修資源分布，在秒級時間內(nèi)規(guī)劃最優(yōu)的列車越行路徑或臨時交路方案，最大限度降低對全線運營的干擾。此外，系統(tǒng)通過機器學習技術(shù)持續(xù)優(yōu)化調(diào)度策略的歷史表現(xiàn)數(shù)據(jù)，使資源分配決策逐漸逼近理論最優(yōu)解，顯著提升了應(yīng)急調(diào)度過程的科學性與可預(yù)測性。

3.3 促進信息共享

TACS系統(tǒng)構(gòu)建的多層級信息交互平臺，有效打破了傳統(tǒng)調(diào)度體系中部門間數(shù)據(jù)壁壘的制約。該系統(tǒng)通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準與接口協(xié)議，將信號、供電、車輛、安防等子系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)整合至共享數(shù)據(jù)庫，并利用區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)溯源與權(quán)限管理的可信度。在應(yīng)急響應(yīng)過程中，調(diào)度中心可實時調(diào)取跨專業(yè)設(shè)備的運行日志、故障代碼及維護記錄，結(jié)合地理信息系統(tǒng)呈現(xiàn)風險熱力圖與資源分布態(tài)勢，為協(xié)同決策提供全景式信息支撐。例如，當列車因軌道異物入侵緊急制動時，系統(tǒng)可同步激活視頻監(jiān)控、巡更系統(tǒng)與工務(wù)檢修記錄，快速定位異物來源并評估軌道結(jié)構(gòu)完整性。

3.4 輔助調(diào)度決策

TACS系統(tǒng)通過嵌入智能決策支持模塊，將人工智能技術(shù)與領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗深度融合，構(gòu)建了具有自學習能力的應(yīng)急決策體系。系統(tǒng)基于歷史案例庫與實時工況數(shù)據(jù)，運用模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法模型，可自動生成包含處置步驟、資源需求與預(yù)期效果的多套備選方案，并量化評估各方案的風險收益比[3]。面對供電系統(tǒng)短時波動引發(fā)的列車延誤，系統(tǒng)可模擬不同調(diào)度策略下的客流疏散效率與設(shè)備恢復(fù)周期，通過蒙特卡洛方法預(yù)測潛在連鎖風險，最終推薦綜合成本最優(yōu)的決策路徑。同時，系統(tǒng)具備動態(tài)知識更新能力，能夠從每次應(yīng)急實踐中提取特征向量并優(yōu)化模型參數(shù)，使決策邏輯持續(xù)適應(yīng)運營環(huán)境的變化。

4 優(yōu)化TACS系統(tǒng)在城市軌道應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度中應(yīng)用的建議

4.1 完善應(yīng)急響應(yīng)計劃制定

需構(gòu)建多層次、多場景聯(lián)動的智能預(yù)案體系，實現(xiàn)應(yīng)急響應(yīng)計劃從靜態(tài)文本向動態(tài)知識庫的轉(zhuǎn)型。首先應(yīng)基于TACS系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)采集能力，建立涵蓋設(shè)備故障、客流突變、自然災(zāi)害等典型場景的預(yù)案模板庫，每個模板內(nèi)置差異化處置邏輯與觸發(fā)條件。針對信號系統(tǒng)失效場景，預(yù)案需預(yù)設(shè)降級運行模式下的列車追蹤間隔調(diào)整策略，并與供電系統(tǒng)、乘客信息系統(tǒng)形成聯(lián)動指令鏈。其次，引入動態(tài)風險評估引擎，結(jié)合歷史運營數(shù)據(jù)與實時環(huán)境參數(shù)，自動修正預(yù)案中的資源需求系數(shù)與響應(yīng)優(yōu)先級。例如，在暴雨預(yù)警期間，系統(tǒng)可動態(tài)提升排水設(shè)備巡檢頻率并預(yù)置接觸網(wǎng)防閃絡(luò)策略。此外，需建立預(yù)案有效性驗證機制，通過數(shù)字孿生技術(shù)對高發(fā)風險場景進行三維仿真推演，識別預(yù)案邏輯漏洞并迭代優(yōu)化，同時將驗證結(jié)果反饋至軌道交通行業(yè)標準修訂流程，推動應(yīng)急管理體系的持續(xù)完善。

4.2 構(gòu)建動態(tài)資源調(diào)配模式

應(yīng)研發(fā)具備自組織特征的彈性資源調(diào)度算法，突破傳統(tǒng)分區(qū)管理帶來的空間約束。該算法需集成車輛實時定位、設(shè)備健康狀態(tài)、人員技能矩陣等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)資源池并實施效能畫像[4]。當某區(qū)間發(fā)生列車脫軌事故時，算法可綜合故障點周邊可用工程車的續(xù)航里程、隨車人員資質(zhì)等級及救援設(shè)備兼容性，生成最優(yōu)救援力量派遣方案。同時，需設(shè)計資源優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整模型，根據(jù)事件演化趨勢實時重計算資源需求，如在大客流場景中自動將備用列車從檢修狀態(tài)切換至臨客加開模式。為提升執(zhí)行效率，建議在車站級部署邊緣計算節(jié)點，使資源調(diào)度指令可在區(qū)域?qū)用孀灾鲄f(xié)調(diào)，減少中心系統(tǒng)的決策延遲。

4.3 加強通信網(wǎng)絡(luò)冗余設(shè)計

須構(gòu)建異構(gòu)融合的多制式通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，確保極端工況下應(yīng)急指令的可靠傳輸。物理層應(yīng)采用光纖環(huán)網(wǎng)與無線Mesh網(wǎng)絡(luò)雙通道覆蓋，在隧道段增設(shè)漏纜中繼節(jié)點以消除信號盲區(qū)。當?shù)罔F隧道發(fā)生火災(zāi)導(dǎo)致主干光纖熔斷時，系統(tǒng)可自動切換至抗干擾無線頻段維持關(guān)鍵數(shù)據(jù)的低延時傳輸。邏輯層需實施通信協(xié)議棧的動態(tài)重構(gòu)技術(shù)，允許不同制式網(wǎng)絡(luò)按業(yè)務(wù)優(yōu)先級分配帶寬資源，如應(yīng)急指揮指令可搶占視頻監(jiān)控通道的傳輸資源[5]。同時，應(yīng)在區(qū)域控制中心部署智能路由決策引擎，實時監(jiān)測各鏈路負載率與誤碼率，當檢測到通道性能劣化時自動觸發(fā)備用路由切換。對于車載移動終端，建議采用軟件定義無線電技術(shù)實現(xiàn)多模通信，確保列車在跨區(qū)段運行時無縫接入最佳通信網(wǎng)絡(luò)。

4.4 合理聯(lián)用數(shù)字信息技術(shù)

需探索新興數(shù)字技術(shù)與TACS系統(tǒng)的深度耦合路徑，打造智能應(yīng)急調(diào)度生態(tài)系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)治理層面，可引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建分布式事件日志系統(tǒng)，確保應(yīng)急響應(yīng)過程中操作指令、設(shè)備狀態(tài)變更記錄的可追溯性與防篡改性。例如，調(diào)度指令的簽發(fā)、傳輸與執(zhí)行全過程均生成時間戳區(qū)塊，為事后責任追溯提供可信證據(jù)鏈。在信息交互層面，建議采用5G網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)創(chuàng)建應(yīng)急專用虛擬通道，為高清視頻回傳、遠程專家會診等業(yè)務(wù)提供服務(wù)質(zhì)量保障。對于復(fù)雜風險識別，可融合知識圖譜與時空大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建多源風險耦合預(yù)警模型，如將地質(zhì)沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)與軌道振動頻譜關(guān)聯(lián)分析，提前預(yù)判基礎(chǔ)設(shè)施疲勞風險。

5 結(jié)語

城市軌道的應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度直接關(guān)系到運營安全與乘客利益。傳統(tǒng)調(diào)度方式受限于信息傳遞緩慢、決策依賴人工經(jīng)驗、資源調(diào)配不靈活及風險識別能力不足，難以應(yīng)對復(fù)雜多變的突發(fā)狀況。TACS 系統(tǒng)憑借快速響應(yīng)、精準調(diào)度、信息共享及輔助決策等顯著優(yōu)勢，為城市軌道應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度帶來革新。通過完善應(yīng)急計劃、構(gòu)建動態(tài)資源調(diào)配模式、強化通信網(wǎng)絡(luò)冗余及聯(lián)用數(shù)字信息技術(shù)等優(yōu)化措施，TACS 系統(tǒng)的應(yīng)用效能可進一步提升。未來，隨著技術(shù)的持續(xù)進步與研究的深入拓展，有望在城市軌道應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更大突破，切實保障城市軌道運營的安全與高效。

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