智能化調(diào)度系統(tǒng)在城市軌道交通中的應(yīng)用

摘 要：隨著城市化進(jìn)程加速，城市軌道交通面臨客流量激增、運(yùn)營(yíng)復(fù)雜度提升等挑戰(zhàn)。文章以智能化調(diào)度系統(tǒng)為核心，探討其技術(shù)架構(gòu)與城市軌道交通場(chǎng)景的融合價(jià)值。通過分析大數(shù)據(jù)、人工智能等關(guān)鍵技術(shù)，論證其在提升運(yùn)營(yíng)效率、保障安全水平、優(yōu)化服務(wù)體驗(yàn)及推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展方面的綜合優(yōu)勢(shì)，并提出針對(duì)性實(shí)施建議，為智慧城軌建設(shè)提供理論參考。

關(guān)鍵詞：智能化調(diào)度 城市 軌道交通 大數(shù)據(jù) 人工智能 物聯(lián)網(wǎng)

1 緒論

在城市化進(jìn)程持續(xù)加速的當(dāng)下，城市人口規(guī)模不斷膨脹，交通擁堵問題日益嚴(yán)峻。城市軌道交通憑借運(yùn)量大、速度快、準(zhǔn)時(shí)性高等優(yōu)勢(shì)，已成為緩解城市交通壓力的關(guān)鍵力量。然而，隨著軌道交通網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)擴(kuò)張與客流量的迅猛增長(zhǎng)，傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)效率、安全保障以及乘客服務(wù)等方面逐漸暴露出諸多局限性。?與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等新興技術(shù)蓬勃發(fā)展，為城市軌道交通的智能化變革帶來了新契機(jī)。智能化調(diào)度系統(tǒng)作為融合多種前沿技術(shù)的創(chuàng)新成果，能夠?qū)壍澜煌ㄟ\(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、精準(zhǔn)分析與智能決策，有望從根本上突破傳統(tǒng)調(diào)度模式的瓶頸。深入探究智能化調(diào)度系統(tǒng)在城市軌道交通中的應(yīng)用，對(duì)提升城市軌道交通整體運(yùn)營(yíng)水平、滿足居民出行需求意義重大。

2 智能化調(diào)度系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)作為智能化調(diào)度系統(tǒng)的核心支撐，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、整合與分析，為城市軌道交通的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供了底層邏輯。在軌道交通場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)來源涵蓋列車運(yùn)行狀態(tài)、實(shí)時(shí)客流密度、環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo)以及設(shè)備故障記錄等多元維度。借助分布式存儲(chǔ)與流式計(jì)算框架，系統(tǒng)能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行高效清洗與標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除因數(shù)據(jù)碎片化導(dǎo)致的決策偏差。例如，基于歷史客流規(guī)律與實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的融合分析，可構(gòu)建高峰時(shí)段客流預(yù)測(cè)模型，輔助調(diào)度中心提前調(diào)整列車發(fā)車頻次，避免站臺(tái)擁擠或運(yùn)力浪費(fèi)[1]。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可深度挖掘設(shè)備運(yùn)行日志中的隱性關(guān)聯(lián)，識(shí)別軌道磨損、信號(hào)延遲等潛在風(fēng)險(xiǎn)，為預(yù)防性維護(hù)提供依據(jù)。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)反饋機(jī)制，系統(tǒng)能夠持續(xù)優(yōu)化調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)從“經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的范式轉(zhuǎn)變，顯著提升運(yùn)營(yíng)決策的科學(xué)性與前瞻性。

2.2 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)通過模擬人類認(rèn)知與決策能力，賦予智能化調(diào)度系統(tǒng)動(dòng)態(tài)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的核心競(jìng)爭(zhēng)力。在列車運(yùn)行控制領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法可解析多變量耦合關(guān)系，例如結(jié)合天氣條件、乘客行為模式與線路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)時(shí)刻表并實(shí)時(shí)修正偏差。強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的引入進(jìn)一步強(qiáng)化了系統(tǒng)的自主響應(yīng)能力，當(dāng)突發(fā)故障或極端客流沖擊發(fā)生時(shí)，算法可通過在線學(xué)習(xí)快速生成應(yīng)急方案，最小化對(duì)整體路網(wǎng)的影響。與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理技術(shù)為乘客服務(wù)場(chǎng)景提供了創(chuàng)新支持，如智能攝像頭識(shí)別站內(nèi)異常行為并觸發(fā)預(yù)警，語音交互系統(tǒng)解答乘客實(shí)時(shí)咨詢需求。值得注意的是，人工智能技術(shù)的應(yīng)用需兼顧可解釋性與魯棒性，避免因算法黑箱或過擬合導(dǎo)致決策失誤。

2.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過泛在感知與設(shè)備互聯(lián)，構(gòu)建了智能化調(diào)度系統(tǒng)的物理信息交互骨架。在軌道交通運(yùn)輸場(chǎng)景中，部署于列車、軌道、供電設(shè)備及環(huán)境中的傳感器節(jié)點(diǎn)，持續(xù)采集振動(dòng)幅度、溫濕度、電流強(qiáng)度等關(guān)鍵參數(shù)，形成覆蓋全路網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的嵌入大幅降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲，使得道岔狀態(tài)異?；蚪佑|網(wǎng)電壓波動(dòng)等隱患可在本地完成初步診斷并觸發(fā)應(yīng)急指令。此外，基于無線通信協(xié)議的設(shè)備協(xié)同機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了車載控制系統(tǒng)與地面調(diào)度中心的毫秒級(jí)信息同步，確保列車位置追蹤與間隔控制的精準(zhǔn)度。在設(shè)施維護(hù)層面，物聯(lián)網(wǎng)支持的預(yù)測(cè)性健康管理技術(shù)能夠動(dòng)態(tài)評(píng)估設(shè)備剩余壽命，結(jié)合故障傳播模型優(yōu)化維修資源配置，避免傳統(tǒng)周期檢修導(dǎo)致的過度維護(hù)或漏檢風(fēng)險(xiǎn)。

2.4 云計(jì)算技術(shù)

云計(jì)算技術(shù)通過虛擬化資源池與彈性服務(wù)架構(gòu)，破解了智能化調(diào)度系統(tǒng)對(duì)算力與存儲(chǔ)資源的剛性依賴。在城市軌道交通領(lǐng)域，云計(jì)算平臺(tái)可將分散的線路調(diào)度子系統(tǒng)整合至統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，利用容器化技術(shù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的快速部署與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。面對(duì)客流預(yù)測(cè)、路徑規(guī)劃等高并發(fā)計(jì)算任務(wù)，分布式并行計(jì)算框架能夠?qū)⑷蝿?wù)拆解至多個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)同步處理，顯著縮短響應(yīng)時(shí)間。此外，混合云架構(gòu)的引入兼顧了核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性與公共服務(wù)資源的靈活性，例如將實(shí)時(shí)控制指令保留于私有云以確保低時(shí)延，同時(shí)利用公有云彈性擴(kuò)容能力應(yīng)對(duì)突發(fā)性數(shù)據(jù)分析需求。在成本控制層面，云服務(wù)的按需付費(fèi)模式降低了中小規(guī)模城市的智能化轉(zhuǎn)型門檻，使其無需重資產(chǎn)投入即可獲得先進(jìn)調(diào)度能力。

3 城市軌道交通中應(yīng)用智能化調(diào)度系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)

3.1 提升運(yùn)營(yíng)效率

智能化調(diào)度系統(tǒng)通過技術(shù)集成與動(dòng)態(tài)優(yōu)化，顯著提升了城市軌道交通的運(yùn)營(yíng)效率。傳統(tǒng)調(diào)度模式下，列車運(yùn)行計(jì)劃多依賴固定時(shí)刻表與人工經(jīng)驗(yàn)，難以應(yīng)對(duì)高峰時(shí)段客流突變或突發(fā)事件的擾動(dòng)。智能化系統(tǒng)依托實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析，構(gòu)建了資源動(dòng)態(tài)匹配機(jī)制。例如，基于客流密度的時(shí)空分布特征，系統(tǒng)可自動(dòng)調(diào)整列車編組數(shù)量與發(fā)車間隔，避免車廂過度擁擠或運(yùn)力空置。在跨線路協(xié)同場(chǎng)景中，云計(jì)算平臺(tái)通過全局路網(wǎng)狀態(tài)推演，優(yōu)化換乘節(jié)點(diǎn)列車到發(fā)時(shí)序，減少乘客滯留與列車等待時(shí)間[2]。同時(shí)，系統(tǒng)通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法持續(xù)挖掘歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，逐步修正調(diào)度策略偏差，形成“感知-決策-執(zhí)行-反饋”的優(yōu)化體系。這種自適應(yīng)能力不僅降低了人工干預(yù)頻率，更將資源配置效率提升至分鐘級(jí)響應(yīng)水平，為高密度路網(wǎng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)提供了技術(shù)保障。

3.2 保障運(yùn)營(yíng)安全

智能化調(diào)度系統(tǒng)通過全鏈條風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制，為城市軌道交通構(gòu)筑了多層次的安全屏障。在設(shè)備監(jiān)控層面，物聯(lián)網(wǎng)傳感器實(shí)時(shí)采集軌道變形、接觸網(wǎng)電壓等關(guān)鍵參數(shù)，結(jié)合邊緣計(jì)算進(jìn)行異常模式識(shí)別，可提前數(shù)小時(shí)預(yù)警潛在故障。人工智能驅(qū)動(dòng)的故障診斷模型能夠快速定位問題根源，并生成分級(jí)處置方案，避免單一設(shè)備故障擴(kuò)散為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于列車運(yùn)行安全，系統(tǒng)通過多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)精確計(jì)算實(shí)時(shí)列車位置與速度曲線，動(dòng)態(tài)調(diào)整移動(dòng)閉塞間隔，確保緊急制動(dòng)距離始終符合安全閾值。在應(yīng)急管理領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建的虛擬路網(wǎng)可模擬極端場(chǎng)景下的連鎖反應(yīng)，輔助調(diào)度人員制定疏散預(yù)案與資源調(diào)配策略。這種從“被動(dòng)處置”向“主動(dòng)防御”的轉(zhuǎn)變，大幅降低了人為操作失誤概率與設(shè)備失效風(fēng)險(xiǎn)，為軌道交通大動(dòng)脈的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行提供了堅(jiān)實(shí)保障。

3.3 優(yōu)化乘客體驗(yàn)

智能化調(diào)度系統(tǒng)以乘客需求為核心重構(gòu)服務(wù)范式，實(shí)現(xiàn)了出行體驗(yàn)的全程優(yōu)化。在出行前階段，基于個(gè)體歷史出行數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)路況的智能推薦算法，可為乘客提供個(gè)性化路徑規(guī)劃與換乘方案，減少無效等待時(shí)間。進(jìn)入車站后，視頻分析技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)站廳客流密度，動(dòng)態(tài)調(diào)整閘機(jī)開放數(shù)量與安檢通道分配，有效緩解進(jìn)站擁堵。列車運(yùn)行過程中，車載信息屏與移動(dòng)終端同步推送車廂擁擠度、到站時(shí)間等關(guān)鍵信息，幫助乘客提前規(guī)劃下車路徑。針對(duì)特殊群體需求，系統(tǒng)通過生物識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)無障礙快速通行，并結(jié)合語音交互設(shè)備提供多語種導(dǎo)引服務(wù)。更為重要的是，智能調(diào)度平臺(tái)通過整合票務(wù)、安防、運(yùn)維等多子系統(tǒng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了乘客服務(wù)質(zhì)量的量化評(píng)估體系，持續(xù)追蹤候車時(shí)長(zhǎng)、換乘便捷性等核心指標(biāo)，驅(qū)動(dòng)服務(wù)細(xì)節(jié)的迭代改進(jìn)。這種以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的服務(wù)升級(jí)模式，使得軌道交通從“運(yùn)輸工具”逐步轉(zhuǎn)型為“智慧出行生態(tài)”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

3.4 促進(jìn)綠色環(huán)保

智能化調(diào)度系統(tǒng)通過能源精細(xì)化管理與低碳技術(shù)融合，推動(dòng)了城市軌道交通的可持續(xù)發(fā)展。在列車牽引能耗控制方面，系統(tǒng)基于線路坡度、載客量及信號(hào)狀態(tài)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化列車加速曲線與制動(dòng)能量回收策略，最大限度降低無效功耗。供電網(wǎng)絡(luò)層面，通過預(yù)測(cè)各時(shí)段負(fù)荷波動(dòng)趨勢(shì)，智能調(diào)度平臺(tái)可協(xié)調(diào)儲(chǔ)能裝置充放電時(shí)序，平抑電網(wǎng)峰谷差，提升再生能源利用率。在環(huán)境友好性維度，系統(tǒng)結(jié)合空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)節(jié)車站通風(fēng)強(qiáng)度，在保障乘客舒適度的前提下減少空調(diào)系統(tǒng)能耗。此外，基于碳足跡追蹤模型，調(diào)度決策模塊可優(yōu)先選擇清潔能源占比高的運(yùn)行方案，并將碳排放數(shù)據(jù)納入線路規(guī)劃評(píng)估體系。這種從微觀操作到宏觀戰(zhàn)略的全流程綠色化改造，不僅降低了軌道交通系統(tǒng)的環(huán)境負(fù)荷，更通過示范效應(yīng)帶動(dòng)城市交通體系的低碳轉(zhuǎn)型，助力“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

4 推動(dòng)智能化調(diào)度系統(tǒng)在城市軌道交通中應(yīng)用的建議

4.1 依據(jù)城市實(shí)際情況差異化搭建智能調(diào)度系統(tǒng)

城市軌道交通系統(tǒng)的智能化轉(zhuǎn)型需摒棄“一刀切”的技術(shù)移植模式，轉(zhuǎn)而構(gòu)建與城市稟賦深度契合的定制化調(diào)度體系。對(duì)于超大城市或路網(wǎng)高度復(fù)雜的區(qū)域，應(yīng)聚焦多層級(jí)協(xié)同調(diào)度能力建設(shè)，通過分布式人工智能架構(gòu)實(shí)現(xiàn)核心線路與支線列車的動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)整，既保障主干運(yùn)輸效率，又兼顧郊區(qū)客流的可達(dá)性需求[3]。中小型城市則需避免過度追求技術(shù)復(fù)雜度，重點(diǎn)圍繞客流潮汐特征優(yōu)化基礎(chǔ)功能模塊，如采用輕量化算法提升單線列車的時(shí)刻表彈性，降低系統(tǒng)部署與維護(hù)成本。在技術(shù)選型層面，需綜合評(píng)估既有設(shè)備數(shù)字化水平、財(cái)政投入能力及技術(shù)團(tuán)隊(duì)成熟度，優(yōu)先選擇可平滑升級(jí)的開放式技術(shù)框架。例如，歷史悠久的既有線路可通過邊緣智能網(wǎng)關(guān)逐步接入新型傳感器，而新建線路則可直接部署全生命周期數(shù)字孿生平臺(tái)。此外，應(yīng)建立動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制，定期結(jié)合城市發(fā)展規(guī)劃調(diào)整系統(tǒng)功能權(quán)重，確保技術(shù)演進(jìn)與城市交通戰(zhàn)略同頻共振。

4.2 完善相關(guān)智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

智能化調(diào)度系統(tǒng)的效能釋放高度依賴底層基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同進(jìn)化。在感知層需構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)隧道、高架等特殊場(chǎng)景研發(fā)耐候性更強(qiáng)的復(fù)合傳感器，確保全天候環(huán)境下的數(shù)據(jù)完整性。通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)應(yīng)突破傳統(tǒng)車地?zé)o線傳輸?shù)膸捚款i，通過5G切片技術(shù)為列車控制、視頻監(jiān)控等業(yè)務(wù)劃分專屬信道，同時(shí)部署量子加密模塊防范網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)。在計(jì)算資源布局方面，需依據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性要求分級(jí)配置算力節(jié)點(diǎn)：核心控制指令處理采用車站級(jí)邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，海量歷史數(shù)據(jù)分析則依托區(qū)域云計(jì)算中心完成[4]。除此之外，基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃需預(yù)留充分的冗余度，例如通過雙環(huán)網(wǎng)架構(gòu)保障通信鏈路可靠性，配置移動(dòng)式應(yīng)急電源應(yīng)對(duì)突發(fā)斷電事件。更為關(guān)鍵的是，應(yīng)建立跨部門基礎(chǔ)設(shè)施共享機(jī)制，推動(dòng)軌道供電、市政管網(wǎng)等領(lǐng)域的傳感數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，避免重復(fù)建設(shè)造成的資源浪費(fèi)。

4.3 加強(qiáng)復(fù)合型專業(yè)人才培訓(xùn)管理

智能化調(diào)度系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)行需要突破傳統(tǒng)學(xué)科邊界，培育兼具交通工程、信息科學(xué)與運(yùn)營(yíng)管理能力的復(fù)合型人才梯隊(duì)。在高等教育階段，應(yīng)推動(dòng)校企聯(lián)合開發(fā)交叉學(xué)科課程體系，例如在軌道交通專業(yè)中嵌入機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)模塊，在計(jì)算機(jī)學(xué)科增設(shè)運(yùn)輸系統(tǒng)仿真實(shí)踐項(xiàng)目。對(duì)于在職人員，需建立分層次、多周期的繼續(xù)教育機(jī)制，通過虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)構(gòu)建列車脫軌、網(wǎng)絡(luò)攻擊等典型場(chǎng)景的沉浸式培訓(xùn)環(huán)境，強(qiáng)化應(yīng)急處置能力。在人才評(píng)價(jià)維度，應(yīng)創(chuàng)新考核標(biāo)準(zhǔn)體系，將算法優(yōu)化貢獻(xiàn)度、跨系統(tǒng)故障診斷效率等新型指標(biāo)納入職稱評(píng)審要素[5]。同時(shí)，需完善技術(shù)與管理雙通道晉升機(jī)制，避免具備深厚技術(shù)積累的業(yè)務(wù)骨干陷入職業(yè)發(fā)展瓶頸。針對(duì)尖端技術(shù)領(lǐng)域的人才缺口，可探索國(guó)際專家柔性引進(jìn)模式，通過短期技術(shù)指導(dǎo)、聯(lián)合攻關(guān)項(xiàng)目等方式實(shí)現(xiàn)知識(shí)轉(zhuǎn)移。唯有構(gòu)建人才培養(yǎng)、使用與激勵(lì)的全周期管理體系，方能破解智能化轉(zhuǎn)型中“技術(shù)超前、人才滯后”的結(jié)構(gòu)性矛盾。

5 結(jié)語

智能化調(diào)度系統(tǒng)整合大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等技術(shù)，在城市軌道交通領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。其有效應(yīng)用能夠提升運(yùn)營(yíng)效率，保障了運(yùn)營(yíng)安全，優(yōu)化了乘客體驗(yàn)，還推動(dòng)了綠色環(huán)保進(jìn)程。搭建智能調(diào)度系統(tǒng)需依據(jù)城市實(shí)情，完善智能基礎(chǔ)設(shè)施，加強(qiáng)人才培養(yǎng)。未來，隨著技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新，智能化調(diào)度系統(tǒng)將在城市軌道交通中進(jìn)一步深化應(yīng)用，為城市交通發(fā)展注入源源不斷的活力，助力構(gòu)建更高效、便捷、安全的城市出行體系。

參考文獻(xiàn)：

[1]林遵虎，蔡秉江，薛松，等.一種智能化的樞紐站軌道交通換乘線路調(diào)度方法[J].電子設(shè)計(jì)工程，2024，32（24）：167-170+175.

[2]王清永，陳旭，常利，等.面向一體化和智能化的城軌應(yīng)急調(diào)度指揮平臺(tái)構(gòu)建[J].都市快軌交通，2024，37（04）：130-135.

[3]侯劍偉.軌道交通行車調(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.

[4]李靜瑜，丁菊霞.軌道交通智能化發(fā)展現(xiàn)狀及關(guān)鍵系統(tǒng)分析[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2024，44（S2）：316-322.

[5]熊太振.智能化技術(shù)在城市軌道交通安全運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用與探索[J].人民公交，2024（24）：65-67.