城市交通电动化：规划与运营关键理论研究

This project focuses on the planning and operations of the electrified urban public transportation and aims at improving both the operations efficiency and service level of the electrified transportation system. First, the project plans to apply the data-driven methods for optimizing the planning of urban electrified bus system and electrified taxi/ride-sourcing service system (UEBTS). Second, considering the stochasticity of urban traffic, the project investigates how to optimize the dynamic operations of UEBTS. Finally, the project builds the data-centric simulation framework to evaluate the proposed key methods. The innovations of this project lie in: 1) It follows the framework of data-knowledge-simulation-optimization, applies the big transportation data to build the simulation model to reveal the operations characteristics of UEBTS, and adopts the simulation-based optimization to optimize the planning of UEBTS; 2) Considering the stochastic travel times and customer demands and relying on the constantly updated system-operations information and the efficient communication between transit agencies and bus drivers, the project applies the reinforcement learning and approximate dynamic programming for dynamically optimizing the operations of UEBTS and continuously improving the optimization effects; 3) During the optimization of planning and operations strategies, the project considers the joint optimization of multiple decision variables, and further co-optimizes the operations of multi-modal electrified transportation system.

本项目围绕城市公共交通电动化的关键规划与运营问题展开研究，致力于提高电动化交通系统运营效率与服务水平。首先，研究通过数据驱动的方法，对电动公交车系统、电动出租车与网约车系统的规划进行优化。其次，考虑交通系统随机性，研究电动公交车系统、电动出租车与网约车系统的动态运营策略优化。最后，研究建立数据化综合仿真平台，对关键理论进行验证评估。项目的主要特色包括：①项目采用“数据-知识-仿真-优化”的研究思路，运用海量交通信息数据建立仿真模型揭示城市电动交通系统运行机理，利用仿真优化方法优化电动化交通系统规划。②考虑随机交通状态以及出行需求不确定，项目采用增强学习和近似动态规划技术，依靠系统运营数据的实时采集以及信息在车辆与运营中心间的高效传输，实现对运营策略的动态优化以及优化效果的在线提升；③在规划与运营策略优化当中，项目考虑了多种决策变量的联合优化，还对多种模式的电动交通的运营策略进行了协同优化。

城市道路交通电动化已成为全球各国的共识。当公共服务属性的车队电动化后，如何保证其服务水平不受影响，同时保证高效率低成本的运营，一直都是重点关注的问题。针对上述问题，本项目在电动交通设施规划理论与城市电动交通运营优化方法方面提出了多项创新性成果。首先，提出了电动汽车充换电设施协同规划方法，考虑了电动汽车充电站与换电站、电动汽车充电站与低排放区、以及电动汽车充电站与光伏发电站之间的协同规划。该方法实现了解决单一模式的固定充电设施服务能力缺乏弹性的缺陷，以及实现系统总旅行时间和排放的协同优化，有效促进了绿色可再生能源的就地消纳。其次，本项目开发了新型移动充电设施的规划模型、城际充电设施规划模型以及城市电动公交充电设施多阶段规划模型等方法。这些方法有效减少了由于充电资源与需求之间不平衡产生的排队等待时间，为BOT模式下多阶段决策全过程提供了高质量决策支撑。此外，本项目创新性地提出了应对城市交通状况随机性所带来的挑战的鲁棒电动公交车调度模型，扩展了传统分支定价法，提出电动车辆的节点扩展与占优策略，实现了模型的高效求解，避免电动公交车在路上发生搁浅，降低延误成本，实现鲁棒性。此外，本项目还提出了针对网约车、出租车等运营车辆电动化后的实时高效的车辆派单、调度及充电问题的“导师-学生”定制化强化学习框架，最大程度地降低系统的多阶段和全局成本。同时，该框架可以克服中心化控制决策时所面临的计算复杂性。最后，本项目搭建了城市出行高效计算仿真平台，通过开发不同场景的仿真模块，成功验证和评估了项目所提出的规划运营关键理论。针对未来城市交通智能化、网联化的发展趋势，本项目进一步研究了智能网联城市交通运行机理，为未来城市电动化交通的管理优化提供了理论基础。