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客流猛增、線路繁復(fù)與時段高峰管理等多重考驗(yàn)。為提升運(yùn)力配置與運(yùn)營效率，各國相繼將智能化調(diào)度系統(tǒng)引入城市軌道交通范圍，希冀憑借實(shí)時監(jiān)測、自動決斷與協(xié)同管理，塑造更加安全、舒適、高效的出行環(huán)境。近年來，基于云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能等前沿技術(shù)的智能調(diào)度方案在列車運(yùn)行圖優(yōu)化、行車間隔調(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，以及與既有信號系統(tǒng)互相匹配，依然是運(yùn)營者與研究人員反復(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)營需求，對智能化調(diào)度系統(tǒng)的應(yīng)用場景、原則與具體實(shí)踐策略進(jìn)行系統(tǒng)探究，并在吸收國內(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)時監(jiān)測 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。高峰時段乘客擁堵、非高峰時段資源浪費(fèi)，以及瞬時突發(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與運(yùn)營企業(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)列車運(yùn)行圖，既無法保證計劃與現(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)勢下，依靠大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能技術(shù)鑄就的智能化調(diào)度系統(tǒng)開始興起，通過實(shí)時采集列車、軌道與乘客流量等多維數(shù)據(jù)，結(jié)合算法模型自動優(yōu)化列車調(diào)度方案，為城市軌道交通提供更理想的行車間隔、班次分布與應(yīng)急部署。過去數(shù)年里，國內(nèi)外研究者與運(yùn)營者對智能調(diào)度帶來的效率增益、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。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)用時的優(yōu)勢與瓶頸，為進(jìn)一步完善城市軌道交通的運(yùn)營模式與創(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)了顯著的時段與空間失衡，早晚高峰時頻繁造成列車超員，非高峰時段運(yùn)力又被擱置。為了強(qiáng)化運(yùn)營效率，傳統(tǒng)調(diào)度常采用“固定時刻表”或“經(jīng)驗(yàn)式加車”，難以及時反映偶發(fā)客流脈沖。智能化調(diào)度系統(tǒng)可通過自動匯總閘機(jī)進(jìn)站客流信息、列車滿載率與乘客走向等數(shù)據(jù)，配合預(yù)測算法在適配區(qū)段與時段增減列車班次或修正列車運(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)模型來實(shí)時加開列車，明顯降低了峰值時段的車輛擁塞系數(shù)，也減少了空駛資源的浪費(fèi)?？土黝A(yù)測與車次分配本就相互制約，若感知數(shù)據(jù)不夠完備，系統(tǒng)就難以及時判斷何時該縮短發(fā)車間隔或強(qiáng)化編組。在某些線路高峰疊加特殊活動時，當(dāng)調(diào)度員觀察到客流即將越過安全閾值，便會配合算法建議立即啟用后備車組，避免站臺異常堵塞[1]。

1.2 列車編組與線路復(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)營部門需要在緊迫時間內(nèi)為多條線路同步生成或修正運(yùn)行圖，此過程涉及列車間隔、站臺調(diào)度、車輛編組長度與交叉口優(yōu)先級等多重要素。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)雜線路沖突時往往難以及時產(chǎn)出較理想結(jié)果。算法若無法兼顧編組靈活度與運(yùn)行安全，就難以滿足對大規(guī)模線網(wǎng)的實(shí)時指揮。若在列車調(diào)度過程中遭遇信號異常或行車工況突變，自動求解往往需消耗大量算力才能尋找可行解，這對系統(tǒng)響應(yīng)速度造成極大壓力。

1.3 系統(tǒng)安全與風(fēng)險應(yīng)對：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)。列車故障、信號紊亂、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)生延時或停擺，或會引發(fā)秩序的混亂與信息丟失。建設(shè)多層級冗余和安全防護(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，需要采用動態(tài)安全約束來統(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)問題即可牽動全網(wǎng)運(yùn)行。調(diào)度平臺的架構(gòu)若能兼容異步節(jié)點(diǎn)與并行處理，使風(fēng)險分散到多處子系統(tǒng)，則運(yùn)行可靠性會大幅攀升[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：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。要感知列車位置、速度、軌道占用狀況和乘客流動模式，應(yīng)在信號系統(tǒng)、車載傳感器、安檢設(shè)施與閘機(jī)之間搭建無縫數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。客流預(yù)測對底層數(shù)據(jù)依賴深，數(shù)據(jù)越完整，動態(tài)分析精度會越高。有運(yùn)營者應(yīng)用云端集中處理思路，把海量的車站監(jiān)控視頻、進(jìn)出站刷卡統(tǒng)計與移動設(shè)備定位等信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)判未來數(shù)小時或數(shù)日內(nèi)的客流分布。若部分車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)界在列車運(yùn)行圖編排、列車追蹤距離、客流預(yù)測以及能耗控制方向，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)營者對模型參數(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)模增長過大而模型復(fù)雜度急劇攀升，調(diào)度部門可能需要取舍精度來換取響應(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)險預(yù)報，輔助調(diào)度員做更客觀與綜合的決策。當(dāng)遇到重大故障或無法預(yù)知的情況時，算法可能因超出訓(xùn)練區(qū)間或設(shè)定范圍而失效，此時人工經(jīng)驗(yàn)與隨機(jī)應(yīng)變會顯得更加寶貴。對系統(tǒng)做全自動化的盲目信賴是危險的，有調(diào)度員對異常征兆的敏銳嗅覺或能避免事故擴(kuò)大。在某些突發(fā)性災(zāi)害場景，算法給出的方案往往不及人工基于現(xiàn)場信息靈活調(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”指在車站、列車與軌道沿線布設(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)時匯集與同步交換。傳統(tǒng)監(jiān)控多依托單一信號或視頻系統(tǒng)，無法整合對乘客移動、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)多維感知信息比對與關(guān)聯(lián)處理后，過濾重復(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，事先完成車站安檢門、列車攝像頭和軌道感應(yīng)器之間的網(wǎng)絡(luò)銜接。他們選用了高速傳輸?shù)墓I(yè)級交換系統(tǒng)，并預(yù)留帶寬給后期添加的環(huán)境監(jiān)測和人臉識別模塊。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。借助機(jī)器學(xué)習(xí)，他們在后臺實(shí)時偵察乘客分布與行李狀態(tài)，若某站臺客流量瀕臨設(shè)置的閾值，系統(tǒng)會向調(diào)度員發(fā)出提醒。在車載設(shè)備與供電參數(shù)更新后，有關(guān)車輛工況與牽引負(fù)荷的數(shù)據(jù)也被即時整合，讓調(diào)度中心具備多維度追蹤。當(dāng)監(jiān)測模塊判斷某列車車門閉合異?；蛑苿邮Ш?，就會立刻給檢修人員標(biāo)注該問題，確保最短時間內(nèi)排查。對現(xiàn)場局勢的把控因此更精準(zhǔn)，也為隨后的自動化決策奠定了堅實(shí)支撐。

3.2 綜合列車運(yùn)行管理，靈活效率平衡時空

為了應(yīng)對城市軌道交通內(nèi)外在的多重壓力，綜合列車運(yùn)行管理注重時空資源的綜合調(diào)配與動態(tài)分配。傳統(tǒng)列車運(yùn)營常?；诠潭〞r刻表，無法順暢應(yīng)對客流高峰、突發(fā)故障或臨時增車任務(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，綜合列車運(yùn)行管理包含兩個關(guān)鍵點(diǎn)：其一為分時或分區(qū)段精準(zhǔn)運(yùn)營，依據(jù)客流特征和線路情況合理安排車輛編組與班次；其二借助高階算法與模型，及時調(diào)控列車發(fā)車間隔、交路編排和跟車距離。系統(tǒng)能夠利用車地通信、ATO以及CBTC等技術(shù)，讓列車在安全條件內(nèi)接近理想速度曲線，縮減空跑或等待時間[5]。

在工作歷程中，一線工作者結(jié)合“綜合列車運(yùn)行管理”思想，對某地鐵干線的運(yùn)營規(guī)劃做了優(yōu)化。他們先將全天24小時拆成早高峰、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。早高峰時乘客多流向市中心，故他們提高列車編組級別并縮短發(fā)車間隔，當(dāng)某站臺的擁擠程度突破預(yù)設(shè)警戒值，系統(tǒng)會推送信息以便調(diào)度員調(diào)用額外車組參與該區(qū)段。平峰時收縮編組并拉大發(fā)車間隔，以節(jié)省能耗與人力。在每次調(diào)度更新的間隙，CBTC會自動修訂列車限速與跟車距離，使調(diào)度員和乘客都能及時接收關(guān)鍵動態(tài)。晚高峰過后，調(diào)度系統(tǒng)再度生成夜間運(yùn)行圖，讓維修與保潔車輛在部分區(qū)段利用空隙進(jìn)行作業(yè)。這類跨時段、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)測模型，動態(tài)資源精準(zhǔn)配置

在城市軌道交通領(lǐng)域，客流波動與突發(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)營方便可更平穩(wěn)地開展資源部署與應(yīng)急協(xié)調(diào)。大數(shù)據(jù)運(yùn)算預(yù)測模型漸成智能調(diào)度的重要支撐，通過將歷史客流數(shù)據(jù)、節(jié)假日因素、天氣變化與城市活動信息等輸入機(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)測輸出的客流曲線或風(fēng)險指數(shù)，提前向相關(guān)車站或線路調(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)對照，搭建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。其后，他們使用時序卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）兩套模型分別測試客流預(yù)測的準(zhǔn)確度，并擇優(yōu)部署于調(diào)度系統(tǒng)。若預(yù)測得知某時段客流異常高漲或有大型活動，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公交接駁。檢修組也可據(jù)模型把握設(shè)備負(fù)載動態(tài)，重點(diǎn)巡查潛在故障點(diǎn)。實(shí)施半年來，工作人員統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，高峰擁堵大幅減少，加車效率提高，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)動的預(yù)測模型可在交通調(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

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)營效率，也為應(yīng)急防控提供支撐。多系統(tǒng)聯(lián)動與大數(shù)據(jù)計算雖面臨阻力，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)度會與自動駕駛列車、智慧車站形成更緊密的結(jié)合，為城市公共交通構(gòu)筑更靈活與可持續(xù)的圖景。

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