吳夢委，宋亞京，李子牧，朱鴻濤，白文飛，趙曄，安小詩

（1.交控科技股份有限公司，北京 100070；2.北京市地鐵運營有限公司，北京 100044）

1 研究背景

1.1 必要性分析

城市軌道交通（簡稱城軌交通）或其他類型公共交通需要解決交通工具與乘客的供需匹配問題，目前我國超大城市采用“一線一中心”的3級管控模式，在處理客流車流關(guān)系時是相對割裂的，在車流方面通過制定嚴(yán)格的計劃運行圖以保證準(zhǔn)點率和兌現(xiàn)率，在相當(dāng)長的時間跨度內(nèi)假定客流運輸規(guī)律不變，要求客流適應(yīng)車流；在客流波動時調(diào)整手段有限，難以達到理想的客流控制效果。另一方面，對客流的時空分布規(guī)律和發(fā)展態(tài)勢認(rèn)知不夠，導(dǎo)致系統(tǒng)在發(fā)生大客流時主要采取限流和人工調(diào)整運行圖的方式，應(yīng)對客流變化被動滯后，因此無法實現(xiàn)較優(yōu)的運力運量匹配。

國家發(fā)展和改革委員會、交通運輸部于2017 年印發(fā)了《城市軌道交通發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，其中明確提出要加強客流車流的耦合協(xié)調(diào)，優(yōu)化運輸組織，提高運輸效率。另外，城市軌道交通協(xié)會發(fā)布的《智慧城軌發(fā)展綱要》提到了智能運輸組織的體系建設(shè)，旨在增強客流預(yù)測與分析技術(shù)以及與列車、調(diào)度指揮的耦合協(xié)同；同時，智能調(diào)度與應(yīng)急指揮中心也將深度融合，初步建成智能化線網(wǎng)運輸組織輔助決策系統(tǒng)。超大城市線網(wǎng)規(guī)模和客流需求的激增，迫切要求鐵路運輸組織從傳統(tǒng)“按圖跑”轉(zhuǎn)向“依人運營”，業(yè)內(nèi)也做出一些初步嘗試，例如早晚高峰期間采用了客流車流聯(lián)動的優(yōu)化方案，動態(tài)調(diào)整列車班次和運行速度。在政策和行業(yè)需求雙重推動下，研究客流-車流耦合機理，實現(xiàn)面向動態(tài)客流的列車運行調(diào)整，成為提高城軌交通運營效率的有效手段和共識。

1.2 客流-車流耦合關(guān)鍵技術(shù)相關(guān)研究

在城軌交通運營中，客流和車流是密切相關(guān)的2個因素，兩者的供需匹配是任何運行模式下永恒的問題，也是運行指揮系統(tǒng)的核心目標(biāo)。在傳統(tǒng)“按圖跑”運行模式下，運力運量的調(diào)整主要通過優(yōu)化發(fā)車間隔實現(xiàn)。然而隨著城軌交通網(wǎng)絡(luò)化運營的發(fā)展，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和客流變化更加復(fù)雜，傳統(tǒng)的列車運行圖優(yōu)化方法主要是基于數(shù)學(xué)模型和規(guī)劃算法，缺乏對動態(tài)客流的考慮，難以準(zhǔn)確反映真實的運行情況，孤立的客流控制和運行圖調(diào)整都無法解決運力運量精準(zhǔn)匹配的問題。

另一方面，網(wǎng)絡(luò)化運行模式的出現(xiàn)必然迫使運行指揮調(diào)整方式發(fā)生轉(zhuǎn)變。網(wǎng)絡(luò)化條件下更強調(diào)客流和車流之間的相互影響、相互制約、相互適應(yīng)的關(guān)系，基于實時變化的客流，及時或預(yù)見性地調(diào)整運輸組織方式是客流-車流耦合理念的核心。其主流研究思路是通過構(gòu)建客流和車流的模擬和預(yù)測模型（交通流仿真），研究客流和車流之間的協(xié)同控制和調(diào)度，在網(wǎng)絡(luò)化運行指揮體系中，探尋更廣泛的協(xié)同控制和調(diào)度手段，典型內(nèi)容包括運行圖調(diào)整、客流控制策略、開行方案、編組方案等。

在交通流仿真模型方面，最典型方法包括系統(tǒng)動力學(xué)建模［1］、自動機［2］、基于多智能體的仿真預(yù)測等，其中又以多智能體仿真居多。Othman［3］在研究城市快速交通系統(tǒng)擁堵與擴展問題時，基于智能卡數(shù)據(jù)集和列車運行時刻表定義乘客和列車行為規(guī)則，建立多智能體的客流仿真模型，不僅能夠刻畫常態(tài)運營條件下的動態(tài)客流特征，還可用于人口增長預(yù)測。魯工圓等［4］和姚向明等［5］基于BDI（Belief、Desire、Intention）理論構(gòu)建城軌客流仿真模型，主要包含列車類、線路類、路網(wǎng)類、乘客類等4 類智能體。尹浩東［6］構(gòu)建了復(fù)雜不確定性封站條件下乘客出行行為決策模型與仿真求解算法，將乘客微觀出行行為模型與列車運行仿真進行耦合推演，建立客流-車流耦合仿真推演模型，實現(xiàn)線網(wǎng)大規(guī)模乘客集散與客流態(tài)勢演化的仿真分析。

諸多學(xué)者在客流-車流耦合仿真或預(yù)測基礎(chǔ)上，通過短時客流預(yù)測或耦合仿真精確刻畫目標(biāo)時間窗內(nèi)的客流需求，然后針對自定義的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件采取合適的求解算法進行多目標(biāo)問題求解，其特點是在極短時間內(nèi)生成可執(zhí)行的時刻表或調(diào)整策略，及時應(yīng)對客流變化。沈純子［7］利用強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)列車時刻表的實時調(diào)整算法并在ATS 系統(tǒng)中得到仿真驗證。楊欣團隊［8］基于客流-車流耦合仿真模型，研究客流協(xié)同控制優(yōu)化策略，將列車時刻表和客流控制問題轉(zhuǎn)化為2階段的不確定優(yōu)化問題進行求解，優(yōu)化目標(biāo)為列車總停留時間與乘客等待時間，開發(fā)分布魯棒協(xié)同優(yōu)化模型以獲得較傳統(tǒng)魯棒模型更優(yōu)的客流控制策略和時刻表。其他常見方法還包括啟發(fā)式算法［9-11］、動態(tài)規(guī)劃［12-13］、替代圖理論［14］、離散事件等。

另外，一些研究團隊利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建線網(wǎng)拓?fù)洌Y(jié)合動態(tài)客流信息通過仿真手段識別線網(wǎng)關(guān)鍵或薄弱站點，對關(guān)鍵站點有的放矢進行客流控制方案的調(diào)整［7，15-16］。近年來，靈活編組（在線硬連掛）和虛擬編組技術(shù)受到學(xué)者和運營商的關(guān)注，兩者以更加靈活的編組方案響應(yīng)運行計劃的調(diào)整，同時適用于多種復(fù)雜運營場景。東京、巴黎、阿姆斯特丹等國際發(fā)達城市已經(jīng)完成在線硬連掛技術(shù)的技術(shù)驗證，我國上海、北京等地也已實現(xiàn)無人連掛模式并投入運營。在Shift2rail 計劃［17］推動下，對虛擬編組的概念和應(yīng)用場景在國際范圍內(nèi)已達成普遍共識，北京交通大學(xué)、北京全路通信信號研究設(shè)計院集團有限公司、交控科技股份有限公司等單位針對虛擬編組的協(xié)同控制［18-21］、安全防護［22-23］和運輸組織方案［24］進行深入研究，并率先在實際運營線路（北京地鐵11 號線）進行技術(shù)驗證，我國廠商在該技術(shù)成果應(yīng)用方面處于領(lǐng)先優(yōu)勢。

1.3 線網(wǎng)級運行指揮系統(tǒng)現(xiàn)狀

客流車流精準(zhǔn)匹配需要從線網(wǎng)層面進行配置調(diào)整，必然增加了對線網(wǎng)控制中心的要求，在目前的運營模式中，多采用“一線一中心”的單線管控模式，線網(wǎng)級調(diào)度只監(jiān)不控，雖然承擔(dān)著應(yīng)急指揮決策的功能，在線網(wǎng)層面還不具備實時行車調(diào)整和決策指揮的條件，無法根據(jù)線網(wǎng)客流的變化統(tǒng)一協(xié)調(diào)資源，發(fā)揮線網(wǎng)指揮的優(yōu)勢［25］。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)化運營的主要瓶頸體現(xiàn)在3 個方面：（1）資源單線配置，不同線路、不同運營企業(yè)無法做到集中管理和協(xié)同；（2）存在專業(yè)數(shù)據(jù)壁壘，各專業(yè)各層級的數(shù)據(jù)無法共享，導(dǎo)致線網(wǎng)決策能力差；（3）運行控制設(shè)備不兼容，無法實現(xiàn)互聯(lián)互通。因此，為了向多線路集中管控的扁平化管理模式轉(zhuǎn)變，需要從管理模式、數(shù)據(jù)共享、綜合決策能力、列車運行控制技術(shù)等多方面尋求突破。尤其是在網(wǎng)絡(luò)化運營的大背景下，基于多智能體的客流-車流耦合仿真對實際運營的模擬和優(yōu)化策略具有至關(guān)重要的作用，也是實現(xiàn)精準(zhǔn)運力運量匹配的技術(shù)支撐。在客流-車流耦合的運行指揮決策體系下，應(yīng)綜合統(tǒng)籌運行圖調(diào)整、客流控制、交路［26］或編組方案等運輸組織方式，針對具體運營場景給出最優(yōu)的行車策略。

2 基于客流-車流耦合的運行指揮決策體系

2.1 客流驅(qū)動的2級運行指揮體系

基于客流-車流耦合的運行指揮體系的典型特征是依托統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺，力求精準(zhǔn)掌握客流需求及態(tài)勢變化，基于多智能體的客流-車流耦合仿真進行列車運行動態(tài)調(diào)整，在線網(wǎng)層面實現(xiàn)運力精準(zhǔn)投放，打造客流驅(qū)動的運力運量調(diào)整匹配體系（見圖1）。

圖1 客流驅(qū)動的運行指揮體系

運行指揮體系的核心特征在于對實時運營狀態(tài)（客流、列車、設(shè)備等因素）的綜合監(jiān)控和運營態(tài)勢研判，從而增強中心的控制指揮能力，實現(xiàn)對行車和客運組織進行及時調(diào)整。在該體系下，新增客流調(diào)度，實時監(jiān)控全線網(wǎng)客流信息，并在突發(fā)狀況下承擔(dān)信息報送和客流疏導(dǎo)工作。行車調(diào)度按線路集群調(diào)度，設(shè)備按網(wǎng)絡(luò)集成調(diào)度，調(diào)度系統(tǒng)具備非應(yīng)急情況下的自動調(diào)圖—行車方案驗證評估—行車調(diào)整與控制的閉環(huán)管理手段，行車調(diào)度手段應(yīng)更加豐富靈活，與列車運行控制技術(shù)相結(jié)合，例如利用車車通信、互聯(lián)互通和靈活編組等技術(shù)，縮小發(fā)車間隔，提高復(fù)雜場景下的調(diào)度靈活性。

同時，在管控模式方面，基于客流-車流耦合的運行指揮體系實現(xiàn)“中心-現(xiàn)場”的扁平化管理，中心各控制子系統(tǒng)（如行車、電力、閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)等）進行網(wǎng)絡(luò)化集成，增強線網(wǎng)控制能力。最終該體系能夠?qū)崿F(xiàn)以客流驅(qū)動的動態(tài)調(diào)圖、多線路集約化的網(wǎng)絡(luò)化調(diào)度和靈活響應(yīng)的高效列車控制，提升線網(wǎng)運行的韌性。

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)

以北京超大城軌交通線網(wǎng)為例，構(gòu)建基于客流-車流耦合的運行指揮系統(tǒng)，其系統(tǒng)架構(gòu)見圖2，分為中心級和現(xiàn)場級，中心級包含決策層、執(zhí)行層。

圖2 基于客流-車流耦合的運行指揮系統(tǒng)架構(gòu)

（1）決策層面向線網(wǎng)指揮中心，以精確的客流車流預(yù)測分析為基礎(chǔ)進行線網(wǎng)層面的運輸組織和應(yīng)急調(diào)度，包含綜合監(jiān)控、平行推演、態(tài)勢研判、運輸組織輔助決策和應(yīng)急指揮模塊。

（2）執(zhí)行層面向線路/線路集群行車調(diào)度，包含運行圖自動編制、行車監(jiān)控、運行圖動態(tài)調(diào)整、設(shè)備調(diào)度等功能。線路集群行車監(jiān)控系統(tǒng)可實現(xiàn)多線路列車運行的集中管理和控制；運行圖動態(tài)調(diào)整主要針對運營過程中發(fā)生的異常事件，提供在無人工干預(yù)或少量人工干預(yù)情況下的運行圖自動調(diào)整，以及輔助調(diào)整建議，運行圖調(diào)整需要將平行推演模塊的結(jié)果作為輸入，在考慮客流-車流耦合影響的前提下進行計劃調(diào)整。

2.3 業(yè)務(wù)流程

客流驅(qū)動的2級運行指揮體系遵循“平戰(zhàn)結(jié)合”的原則，在日常運營情況下，運營控制權(quán)由區(qū)域控制中心（執(zhí)行層）履行，指揮中心（決策層）負(fù)責(zé)線網(wǎng)各專業(yè)、各系統(tǒng)的綜合監(jiān)控，同時依托大數(shù)據(jù)分析、客流預(yù)測、多智能體仿真等技術(shù)，預(yù)測潛在風(fēng)險、研判事態(tài)發(fā)展，及時發(fā)現(xiàn)潛在的運營風(fēng)險并提前制定預(yù)案，構(gòu)建主動型的運營指揮體系。在應(yīng)急情況下，調(diào)度指揮中心接管控制權(quán)，根據(jù)突發(fā)情況研判事件后果并進行全網(wǎng)資源調(diào)配，區(qū)域控制中心執(zhí)行行車事件的具體處置措施，配合指揮中心盡快恢復(fù)正常運營。具體業(yè)務(wù)流程見圖3。

圖3 基于客流-車流耦合的運行指揮系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程

在該體系中，基于平行推演、態(tài)勢研判和智能調(diào)度子系統(tǒng)形成最小閉環(huán)的基本業(yè)務(wù)邏輯（見圖3①—⑨）。

（1）平行推演模塊基于歷史的、實時的客流數(shù)據(jù)進行客流滾動預(yù)測，評估客流變化趨勢，將客流預(yù)測結(jié)果作為輸入用于開行方案編制。

（2）開行方案編制后，加載至智能調(diào)度系統(tǒng)的運行圖編制終端，運行圖編制模塊自動鋪畫運行圖，基于當(dāng)前線路信息、車輛資源等約束條件進行運行圖可行性驗證。

（3）驗證后的運行圖返回平行推演模塊，結(jié)合預(yù)設(shè)的開行方案或運行計劃，通過建立軌道交通系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運營仿真模型（客流車流仿真），推演方案的后續(xù)影響（未來某時間段內(nèi)現(xiàn)場客流時空分布狀態(tài)與變化、行車交路等）。一般而言，運營仿真模型的輸入為多條銜接線路或線網(wǎng)的運行圖信息，因此通過仿真推演相當(dāng)于結(jié)合客流情況對運行圖進行銜接驗證，通過告警預(yù)警結(jié)果體現(xiàn)。

（4）態(tài)勢研判模塊對平行推演結(jié)果進行系統(tǒng)地分析統(tǒng)計與可視化展示，對各類綜合性、專業(yè)性指標(biāo)進行專題管理，同時結(jié)合歷史同期指標(biāo)表現(xiàn)以及設(shè)定閾值，進行告警預(yù)警。

（5）若無影響行車告警預(yù)警，則運行圖可認(rèn)為通過驗證，下發(fā)至行車監(jiān)控系統(tǒng)，進而下發(fā)至車輛；若在編制或運行任意時刻出現(xiàn)影響行車事件的告警預(yù)警信息，則需進行運行圖調(diào)整，循環(huán)進行（3）—（4）步驟。

此外，中心級還包含運輸組織決策模塊和應(yīng)急指揮模塊。運輸組織決策模塊能夠根據(jù)仿真結(jié)果和指標(biāo)分析，評估某類事件造成的運力運量失衡水平、客流風(fēng)險信息，根據(jù)運力缺口大小和客流風(fēng)險等級推送不同級別的行車輔助決策建議和客流管控建議，為調(diào)度指揮人員提供輔助信息；應(yīng)急指揮模塊提供在事件發(fā)生后的自動化手段，包括應(yīng)急會商、信息報送與發(fā)布等功能，以提高應(yīng)急處置效率。

3 總結(jié)與展望

關(guān)于客流-車流耦合的研究對于構(gòu)建客流驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)化運行指揮體系具有重要意義。結(jié)合城軌交通發(fā)展趨勢，探討研究客流-車流耦合的必要性和內(nèi)涵，對其關(guān)鍵技術(shù)研究進行調(diào)研和總結(jié)；提出基于客流-車流耦合的運行指揮決策體系，探索客流-車流耦合機理，基于耦合仿真和預(yù)測實現(xiàn)動態(tài)行車調(diào)整和調(diào)度。

客流-車流耦合主要通過多源客流數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)客流的實時感知、短期預(yù)測和長期分析；基于多智能體仿真技術(shù)建立客流車流的聯(lián)合仿真，推演客流發(fā)展態(tài)勢和列車運行狀態(tài)；通過運行圖動態(tài)調(diào)整技術(shù)，實現(xiàn)應(yīng)急情況下運力的靈活調(diào)整；在現(xiàn)場執(zhí)行層面，可通過車車通信和靈活編組等運行控制技術(shù)，實現(xiàn)平峰時客流與運力的匹配，最終實現(xiàn)覆蓋所有已知或未知運行場景的運力運量匹配優(yōu)化運行。

當(dāng)前，在客流-車流耦合機理、協(xié)同控制策略和調(diào)度方面的研究相對較少，基于客流-車流耦合的動態(tài)調(diào)度缺乏理論指導(dǎo)，對客流車流以及基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境的相互影響關(guān)系認(rèn)知不夠，導(dǎo)致耦合仿真和預(yù)測模型的精度不夠，缺乏大量的數(shù)據(jù)支持。同時，運行圖優(yōu)化調(diào)整算法復(fù)雜度高，易出現(xiàn)無解、集成難度大等問題。因此，未來客流-車流耦合研究需要綜合運用多種技術(shù)手段，以進一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型預(yù)測精度，開發(fā)更加智能化、安全可靠的系統(tǒng)，提高數(shù)據(jù)處理和算法效率，加強系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)共享，真正實現(xiàn)基于客流需求的運行圖動態(tài)調(diào)整。同時，為了構(gòu)建扁平化管理模式，需要強大的數(shù)據(jù)中心承載線網(wǎng)多類業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)，更需要列車群協(xié)同優(yōu)化、虛擬編組控制等關(guān)鍵技術(shù)的支撐。