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      突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品

      文檔序號(hào):39608987發(fā)布日期:2024-10-11 13:17閱讀:50來源:國(guó)知局
      突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品

      本申請(qǐng)涉及城軌列車運(yùn)行控制,特別是涉及一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。


      背景技術(shù):

      1、隨著人們物質(zhì)生活的豐富,城市內(nèi)的文化體育等大型活動(dòng)交流日益頻繁,給城軌日常運(yùn)營(yíng)工作帶來了挑戰(zhàn)。在大型活動(dòng)結(jié)束后的一段時(shí)間內(nèi),局部車站會(huì)在短時(shí)間內(nèi)集聚大量的乘客,超過車站日??土鹘M織與行車組織所能承受的客流量。為應(yīng)對(duì)突發(fā)大客流運(yùn)力不足,行車調(diào)度員(以下簡(jiǎn)稱行調(diào))需根據(jù)總調(diào)度通知加開臨客提升運(yùn)力。行調(diào)需綜合考慮線路結(jié)構(gòu)、車輛資源、客流等信息,手動(dòng)調(diào)整車次和臨客到發(fā)時(shí)間,確保發(fā)車間隔均勻并滿足客流需求。大客流結(jié)束前,需安排掃尾車完成收尾工作,防止乘客滯留。掃尾車在其他車站不停車,行調(diào)需保證掃尾車到達(dá)時(shí)間并避免與其他列車沖突。隨著城軌線路增長(zhǎng),多停車基地需平衡列車走行成本與服務(wù),根據(jù)停車數(shù)量約束安排臨客返回不同基地。

      2、為了應(yīng)對(duì)這種突發(fā)情況,現(xiàn)有的城軌列車運(yùn)行控制系統(tǒng)通常采用手動(dòng)調(diào)整車次和臨客到發(fā)時(shí)間的方式,以確保發(fā)車間隔均勻并滿足客流需求。然而,這種手動(dòng)調(diào)整方式不僅工作量大,而且容易出錯(cuò),難以保證調(diào)整結(jié)果的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。


      技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

      1、本申請(qǐng)的目的是提供一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,可提高列車運(yùn)行圖兌現(xiàn)率,減少乘客在站臺(tái)的滯留時(shí)間。

      2、為實(shí)現(xiàn)上述目的,本申請(qǐng)?zhí)峁┝巳缦路桨福?/p>

      3、第一方面,本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,所述突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法包括:

      4、獲取大型活動(dòng)信息和軌道交通系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù);所述大型活動(dòng)信息包括大型活動(dòng)地點(diǎn)、活動(dòng)規(guī)模和開/散場(chǎng)時(shí)間;所述軌道交通系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括平日軌道交通運(yùn)行計(jì)劃;

      5、根據(jù)所述大型活動(dòng)信息和平日軌道交通運(yùn)行計(jì)劃,確定臨時(shí)客運(yùn)列車加開計(jì)劃;所述臨時(shí)客運(yùn)列車加開計(jì)劃包括臨時(shí)客運(yùn)列車加開數(shù)量以及首班臨時(shí)客運(yùn)列車到達(dá)大客流車站的時(shí)間;所述大客流車站為所述大型活動(dòng)地點(diǎn)附近設(shè)定距離內(nèi)的車站;

      6、根據(jù)所述臨時(shí)客運(yùn)列車加開計(jì)劃和平日軌道交通運(yùn)行計(jì)劃,確定計(jì)劃車次運(yùn)行約束模型、加開臨客運(yùn)行約束模型和加開臨客限制約束模型;

      7、根據(jù)所述計(jì)劃車次運(yùn)行約束模型、所述加開臨客運(yùn)行約束模型和所述加開臨客限制約束模型,采用時(shí)間離散化的方法,確定乘客乘降約束模型;

      8、根據(jù)所述乘客乘降約束模型,以站臺(tái)滯留乘客等待時(shí)間最小為目標(biāo),建立突發(fā)大客流條件下的列車運(yùn)行調(diào)整模型;

      9、采用cplex結(jié)合benders分解方法,對(duì)所述突發(fā)大客流條件下的列車運(yùn)行調(diào)整模型進(jìn)行求解,得到列車運(yùn)行數(shù)據(jù)集;

      10、根據(jù)所述列車運(yùn)行數(shù)據(jù)集,確定加開臨客后的列車運(yùn)行圖。

      11、第二方面,本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括:存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)上述中任一項(xiàng)所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法的步驟。

      12、第三方面,本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述中任一項(xiàng)所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法的步驟。

      13、第四方面,本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述中任一項(xiàng)所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法的步驟。

      14、根據(jù)本申請(qǐng)?zhí)峁┑木唧w實(shí)施例,本申請(qǐng)公開了以下技術(shù)效果:

      15、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,在處理這類大型活動(dòng)軌道交通計(jì)劃調(diào)整任務(wù)時(shí),能夠快速地從各種來源獲取大型活動(dòng)的詳細(xì)信息,包括地點(diǎn)、規(guī)模、時(shí)間等關(guān)鍵要素,同時(shí),它還能有效地整合平日軌道交通計(jì)劃,為后續(xù)的調(diào)整計(jì)劃提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ);本申請(qǐng)基于活動(dòng)信息和平日計(jì)劃,能夠精確地確定臨時(shí)客運(yùn)列車加開計(jì)劃,這一過程不僅考慮了活動(dòng)的規(guī)模和時(shí)間,還充分考慮了軌道交通系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況和乘客需求,確保計(jì)劃的合理性和可行性;本申請(qǐng)構(gòu)建包括計(jì)劃車次、臨客運(yùn)行約束、乘客乘降約束在內(nèi)的復(fù)雜模型,通過采用時(shí)間離散化方法,它能夠精確地描述乘客的乘降行為,并以站臺(tái)滯留乘客等待時(shí)間最小為目標(biāo),建立列車運(yùn)行調(diào)整模型。在求解模型時(shí),能夠結(jié)合cplex和benders分解方法,高效地得到列車運(yùn)行數(shù)據(jù)集;不僅滿足了大型活動(dòng)的特殊需求,還確保了軌道交通系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率和乘客的出行體驗(yàn)。



      技術(shù)特征:

      1.一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,其特征在于,所述突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法包括:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,其特征在于,所述平日軌道交通運(yùn)行計(jì)劃包括計(jì)劃車次在各車站的出發(fā)時(shí)間和到達(dá)時(shí)間、計(jì)劃車次的車底周轉(zhuǎn)關(guān)系、計(jì)劃車次在各區(qū)間的最小運(yùn)行時(shí)分、相鄰兩個(gè)車次在同一個(gè)車站發(fā)車和到達(dá)時(shí)間之間的最小間隔。

      3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,其特征在于,根據(jù)所述臨時(shí)客運(yùn)列車加開計(jì)劃和平日軌道交通運(yùn)行計(jì)劃,確定計(jì)劃車次運(yùn)行約束模型、加開臨客運(yùn)行約束模型和加開臨客限制約束模型,具體包括:

      4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,其特征在于,所述計(jì)劃車次運(yùn)行約束模型包括;列車停站時(shí)間約束子模型、列車區(qū)間運(yùn)行時(shí)間約束子模型、列車追蹤間隔約束子模型、列車折返約束子模型和車底周轉(zhuǎn)約束子模型;

      5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,其特征在于,所述乘客乘降約束模型為:

      6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,其特征在于,所述突發(fā)大客流條件下的列車運(yùn)行調(diào)整模型中的目標(biāo)函數(shù)為:

      7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法,其特征在于,所述列車運(yùn)行數(shù)據(jù)集包括各計(jì)劃車次在各車站的實(shí)際發(fā)車時(shí)間、各計(jì)劃車次在各車站的實(shí)際到達(dá)時(shí)間、各計(jì)劃車次之間的車底周轉(zhuǎn)關(guān)系、各計(jì)劃車次是否從停車基地發(fā)出、各加開車次與計(jì)劃車次之間的次序關(guān)系、各加開車次在各車站的實(shí)際發(fā)車時(shí)間以及各加開車次在各車站的實(shí)際到達(dá)時(shí)間。

      8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括:存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法的步驟。

      9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法的步驟。

      10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法的步驟。


      技術(shù)總結(jié)
      本申請(qǐng)公開了一種突發(fā)大客流條件下的智能調(diào)整方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及城軌列車運(yùn)行控制技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括獲取大型活動(dòng)的地點(diǎn)、規(guī)模、時(shí)間等相關(guān)信息,以及平日軌道交通計(jì)劃;根據(jù)活動(dòng)信息和平日計(jì)劃,確定臨時(shí)客運(yùn)列車加開計(jì)劃;根據(jù)加開計(jì)劃和平日計(jì)劃,確定計(jì)劃車次、加開臨客限制和臨客運(yùn)行約束模型;采用時(shí)間離散化方法,確定乘客乘降約束模型;以站臺(tái)滯留乘客等待時(shí)間最小為目標(biāo),建立列車運(yùn)行調(diào)整模型;采用CPLEX結(jié)合Benders分解方法求解模型,得到列車運(yùn)行數(shù)據(jù)集;根據(jù)數(shù)據(jù)集,確定加開臨客后的列車運(yùn)行圖。本申請(qǐng)優(yōu)化車輛資源利用,針對(duì)大客流車站優(yōu)先考慮滯留乘客等待時(shí)間,提升了服務(wù)質(zhì)量,降低了調(diào)度員勞動(dòng)強(qiáng)度。

      技術(shù)研發(fā)人員:宿帥,楊曼寧,商都,張子揚(yáng),雷怡歌,傅澤,張瑞豪,李曉剛,張揚(yáng),范瑩
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:北京交通大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/10/10
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