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        基于需求的CBTC列車自動運(yùn)輸控制解決方案

        2020-11-06 03:02:16
        現(xiàn)代城市軌道交通 2020年10期
        關(guān)鍵詞:停站客流量換乘

        對采用基于通信的列車控制系統(tǒng)(CBTC)的自動駕駛地鐵列車(以下簡稱“CBTC列車”)進(jìn)行運(yùn)輸控制,是通過列車自動監(jiān)控(ATS)子系統(tǒng)的列車自動調(diào)整(ATR)功能實(shí)現(xiàn)的。ATR功能可根據(jù)線路的實(shí)際運(yùn)營條件,使運(yùn)輸服務(wù)達(dá)到列車運(yùn)行時刻表所規(guī)定的理論效率。然而,列車運(yùn)行時刻表是根據(jù)客流量的平均估算值確定的,而該估算值無法準(zhǔn)確反映列車沿線路運(yùn)行時的實(shí)際客流量。本文提出一種基于需求的CBTC列車自動運(yùn)輸控制解決方案,該方案可根據(jù)站臺上候車乘客的實(shí)際需求對運(yùn)輸控制進(jìn)行實(shí)時優(yōu)化,并控制列車的出發(fā)和到達(dá)時間,以避免造成列車晚點(diǎn)。

        1 研究背景

        在地鐵線路的實(shí)際運(yùn)行條件下,實(shí)時運(yùn)輸控制的目的在于使列車的運(yùn)輸服務(wù)達(dá)到列車運(yùn)行時刻表所規(guī)定的理論效率。列車運(yùn)行時刻表包含為列車行車間隔和列車運(yùn)行所預(yù)留的運(yùn)營緩沖時間(即用于減少或處理事故/故障的時間)。如果列車晚點(diǎn)或發(fā)生事故/故障,則ATR功能可根據(jù)相應(yīng)的調(diào)整策略,實(shí)時調(diào)整列車在區(qū)間的運(yùn)行時間及在車站的停站時間。

        傳統(tǒng)的CBTC解決方案可基于列車運(yùn)行時刻表或列車行車間隔規(guī)則實(shí)現(xiàn)自動運(yùn)輸控制。為此,方案為每個車站都預(yù)定義了理論上的停站時間,并估算了乘客換乘的平均時間。然而,實(shí)際客流量不是固定的,有時甚至不可預(yù)測。因此,理論停站時間可能難以與實(shí)際客流量相適應(yīng),即低估或高估了實(shí)際客流量。如果停站時間相對于站臺上乘客的數(shù)量而言過短,則乘客或者在登車時擁擠導(dǎo)致列車車門故障或運(yùn)營事故發(fā)生,或者不登車等待下一列列車,致使其在站臺上的候車時間延長;相反,如果停站時間過長,則乘客在車上等待列車關(guān)門的時間會很長。此外,傳統(tǒng)的運(yùn)輸控制原則還可能影響停站時間的可用性,例如,列車為彌補(bǔ)晚點(diǎn)造成的影響經(jīng)常提前離站,這意味著其停站時間縮短,而未考慮乘客換乘的實(shí)際需要。在所有這些情況下,傳統(tǒng)的運(yùn)輸控制策略都沒有考慮站臺上的實(shí)際客流量,從而會對乘客舒適度產(chǎn)生負(fù)面影響。

        當(dāng)然,從運(yùn)營管理的角度看,僅根據(jù)乘客實(shí)際換乘時間調(diào)整停站時間,也不一定能實(shí)現(xiàn)地鐵線路運(yùn)輸控制的整體優(yōu)化。如果乘客換乘時間短,列車雖然可以提前離站,但可能會因前一趟列車而減速;相反,如果乘客數(shù)量多,乘客換乘時間延長,則會導(dǎo)致下一站乘客的候車時間相應(yīng)延長。

        而基于需求的CBTC列車自動運(yùn)輸控制解決方案可在動態(tài)優(yōu)化列車進(jìn)出站時間與運(yùn)行時刻表之間的偏差時,充分考慮上述運(yùn)營限制,不會導(dǎo)致整條線路發(fā)生更多的晚點(diǎn)和事故,在改善乘客體驗(yàn)的同時,保障地鐵穩(wěn)定、可靠、安全地運(yùn)營。

        2 解決方案概述

        本文提出的解決方案被設(shè)計為CBTC系統(tǒng)現(xiàn)有功能的擴(kuò)展,因此,其完全集成在CBTC解決方案中(無論地鐵系統(tǒng)的自動化程度(GoA)如何),僅通過補(bǔ)充和升級現(xiàn)有子系統(tǒng),便可實(shí)現(xiàn)其在地鐵運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用。該解決方案包括2個主要功能組件,即乘客換乘分析和基于乘客需求的調(diào)節(jié)功能組件,如圖1所示。

        乘客換乘分析功能組件用于實(shí)時測量和分析換乘客流量,集成在具有視頻處理功能的閉路電視監(jiān)控子系統(tǒng)(CCTV)中,通過識別人體輪廓(不是人臉識別),對站臺區(qū)域的客流量進(jìn)行實(shí)時測量和分析。該功能組件會在列車關(guān)門離站后生成“乘客換乘完畢”的顯示信息;如果列車離站后站臺上仍有乘客,該組件會識別出客流量大,并生成站臺擁擠的報警信息。上述2個輸出信號隨即會傳輸給基于乘客需求的調(diào)節(jié)功能組件。

        基于乘客需求的調(diào)節(jié)功能組件是對現(xiàn)有ATR功能的補(bǔ)充,集成在ATS系統(tǒng)中。ATS系統(tǒng)根據(jù)乘客換乘分析功能組件提供的實(shí)時客流量信息,生成調(diào)節(jié)指令并傳輸給CBTC列車,該指令由列車自動控制系統(tǒng)(ATC)執(zhí)行,而ATC系統(tǒng)會將列車的實(shí)際到發(fā)時間反饋給ATS系統(tǒng),并向乘客換乘分析功能組件發(fā)送列車正在駛近的信息及其具體的到達(dá)時間。

        3 優(yōu)化的運(yùn)輸控制

        3.1 乘客換乘分析

        乘客換乘時間的優(yōu)化對于制定有效的運(yùn)輸方案至關(guān)重要。其中,乘客數(shù)量是一個關(guān)鍵參數(shù),因?yàn)轭A(yù)測和實(shí)際乘客數(shù)量之間的偏差會影響列車運(yùn)營,從而影響乘客的體驗(yàn)。然而,由于無法對站臺上候車的乘客數(shù)量進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測,該參數(shù)也很難評估。為優(yōu)化具有ATR 功能的運(yùn)輸控制系統(tǒng),以及調(diào)整列車行車時刻表,必須獲取準(zhǔn)確的乘客數(shù)量信息。

        乘客換乘分析功能組件利用CCTV系統(tǒng)以及先進(jìn)的圖像處理算法,連續(xù)監(jiān)視和分析站臺上的換乘客流。該組件會利用安裝在站臺上的2~4個攝像機(jī)(具體數(shù)量由站臺長度決定),對2個站臺區(qū)域(即乘客換乘區(qū)域和乘客等候區(qū)域)進(jìn)行監(jiān)控,如圖2所示。這些攝像機(jī)的分辨率為704像素 × 576像素,每秒最低幀數(shù)為25幀,可以安裝在既有或新的CCTV系統(tǒng)中。

        該組件的乘客換乘(PEX)分析軟件會對視頻圖像以及從ATC系統(tǒng)接收到的列車狀態(tài)信息進(jìn)行實(shí)時處理,以檢測乘客數(shù)量、乘客換乘時間及列車離站后站臺上剩余乘客密度等。獲取的信息會存儲在一個數(shù)據(jù)庫中,用于離線制定列車行車時刻表及確定其參數(shù)(如沿線的預(yù)定義停站時間)。當(dāng)實(shí)時檢測數(shù)據(jù)異常時,該組件會向控制中心人員發(fā)出報警信號,并幫助他們選擇最有效的控制策略。PEX分析軟件還為基于乘客需求的調(diào)節(jié)功能組件提供數(shù)據(jù),幫助其根據(jù)站臺上的乘客人數(shù)調(diào)整列車停站時間和區(qū)間運(yùn)行時間。

        乘客換乘分析功能組件已在模擬的復(fù)雜環(huán)境中(即車站站臺較長,在換乘區(qū)域有多方向的客流,且室外站臺光線變化強(qiáng))成功通過測試。

        3.2 基于乘客需求的調(diào)節(jié)

        基于乘客需求的調(diào)節(jié)功能組件可以根據(jù)乘客換乘分析功能組件測得的乘客換乘狀態(tài)和站臺上乘客密度數(shù)據(jù),動態(tài)計算最佳控制指令并將其傳輸給CBTC列車,以實(shí)時調(diào)整列車停站和區(qū)間運(yùn)行的時間,如圖3所示。

        該功能組件可根據(jù)列車延遲或提前到達(dá)的時間動態(tài)計算出列車停站時間的最小值和最大值,從而優(yōu)化列車車門的開啟時間,實(shí)現(xiàn)更有效率的乘客換乘;此外,還能夠在收到下一站臺擁擠的警報后,實(shí)時控制列車行駛到下一站的時間(一般要求列車縮短行駛到下一站的時間,以相應(yīng)地延長乘客換乘時間),這是對動態(tài)調(diào)整換乘時間功能的補(bǔ)充。通過上述方式,該功能軟件可提供更多的運(yùn)營緩沖時間,在保證旅行時間可靠性的同時,提高運(yùn)輸服務(wù)質(zhì)量。

        4 案例分析

        為驗(yàn)證上述解決方案的有效性,研發(fā)人員已在各種運(yùn)營環(huán)境中對其進(jìn)行了大量測試。測試結(jié)果表明,采用該解決方案可使運(yùn)輸?shù)某丝蛿?shù)量平均增加18%,乘客候車時間平均縮短20%。下面將介紹該解決方案的一個應(yīng)用案例。

        4.1 背景

        本案例分析的目的是在實(shí)際運(yùn)營環(huán)境中對上述運(yùn)輸控制功能進(jìn)行定性和定量評估。所涉及的地鐵線路全長41 km,共設(shè)25座車站,平均站間距為1 710 m,每小時每個方向的最大客流量為29 294人次;該線路上投入運(yùn)營的列車數(shù)量為35列(8節(jié)編組),每列列車的最大載客量為1 592人。該路線采用CBTC系統(tǒng),以每小時20列的通過能力滿足預(yù)期的客流量需求。

        4.2 方法

        研發(fā)人員通過模擬以下3種場景,將新解決方案與參考解決方案(即傳統(tǒng)的CBTC解決方案)進(jìn)行比較:

        (1)通常情況:列車運(yùn)行狀況和乘客需求情況與預(yù)測相符;

        (2)客流量大:線路前8站客流量大,維持15min;

        (3)列車晚點(diǎn):1列列車在3站之間晚點(diǎn)30s和60s。

        基于這3種場景,研發(fā)人員采用多個可操作的關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)對上述2種控制策略進(jìn)行了評估,如滯留乘客的數(shù)量、終點(diǎn)站的平均晚點(diǎn)時間及2列列車間的平均時間間隔差異。

        4.3 結(jié)果

        圖4和圖5分別展示了在車站客流量大時2種控制策略下的列車停站時間。由圖4可知,采用參考解決方案時,無論乘客實(shí)際數(shù)量是多是少,列車實(shí)際停站時間(橙線)都與預(yù)測停站時間(紫線)相同。乘客客流高峰持續(xù)15min,而其恢復(fù)到正常水平大約需要45min。由圖5可知,采用新解決方案時,列車實(shí)際停站時間(橙線)與所需的停站時間(綠線)一致??土鞲叻灞谎杆傥?,未出現(xiàn)乘客滯留在站臺上的情況。由此可見,參考解決方案無法滿足乘客的需求,即使列車具有充足的載客能力;相反,新解決方案通過調(diào)整列車停站時間和利用列車的空閑載客容量,充分考慮到了實(shí)際的客流量,如圖6所示。

        除進(jìn)行局部定性分析之外,研究人員進(jìn)行了全局定量分析,以驗(yàn)證新解決方案對線網(wǎng)的運(yùn)輸控制效果。其結(jié)果如下。

        (1)在客流量大的情況下,采用新解決方案使平均未登車乘客數(shù)量(其計算方式是某一站臺上每次列車出發(fā)后未登車的乘客總數(shù)除以列車在該站停車的次數(shù))明顯減少,如表1所示。

        (2)從終點(diǎn)站的平均晚點(diǎn)時間(即所有列車到終點(diǎn)站的晚點(diǎn)時間平均值)看,新解決方案在所有場景下均實(shí)現(xiàn)了不晚點(diǎn),如表 2所示。這是縮短停站和行駛時間所帶來的時間盈余。

        (3)與采用參考解決方案相比,采用新解決方案會使乘客平均旅行時間縮短至少10%。其原因在于乘客候車時間和列車運(yùn)行時間的縮短。

        總而言之,本案例的分析結(jié)果表明,基于需求的運(yùn)輸控制解決方案,可解決高峰時間乘客擁擠的問題,還能提供額外的運(yùn)營緩沖時間,有助于提高列車運(yùn)營效率。

        5 結(jié)語

        本文介紹的運(yùn)輸控制解決方案已完全集成到CBTC標(biāo)準(zhǔn)解決方案中,可在不顯著改變現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的情況下,將列車運(yùn)輸服務(wù)與客流量實(shí)時結(jié)合起來,通過動態(tài)優(yōu)化列車停站和區(qū)間運(yùn)行時間,一方面使列車以更節(jié)能的速度運(yùn)行,并增加實(shí)際運(yùn)輸?shù)某丝蛿?shù)量,另一方面縮短乘客的候車時間,使其行程更順暢、快速和可靠。此外,該解決方案還可為運(yùn)營商調(diào)整列車運(yùn)行時刻表提供離線數(shù)據(jù),使其無須進(jìn)行常規(guī)的列車站乘客數(shù)量統(tǒng)計,節(jié)省其運(yùn)營成本。

        參考文獻(xiàn)

        [1]Oliver Leveque. Nachfragebasierte Verkehrslenkung in CBTC für ein verbessertes Fahrgasterlebnis[J]. Signal + Draht,2020,112(4):13-20.

        蘇靖棋 編譯

        收稿日期 2020-08-04

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