城市轨道交通网络列车实时调整与客流控制协调优化模型及算法

With the network operation and the increasing demand for the urban rail transit in some cities of our country, the scientific and rational design of train regulation strategy plays a critical role to improve the operation efficiency and service level of the unban rail transit. This project aims to devote efforts to study the coordinated optimization model and algorithm for real-time train regulation and passenger flow control of urban rail transit network. Firstly, by analyzing the coupling relationship between the train running and the passenger flow changing under the network environment, this project will construct a dynamic coupling model of train running and passenger flow changing based on the state space equation. Then, by regarding train running time, stopping time adjustment and speed control of passenger entering station as the decision variables, this project will construct a dynamic coordination optimization model for real-time train regulation and passenger flow control of urban rail traffic network. Furthermore, according to the rolling optimization method and distributed control technology, this project will design the coordination optimization algorithm for the train regulation and passenger flow controls based on the real-time updating information, and analyze the stability of the urban rail transit system under the proposed algorithm to ensure safe and efficient operation of rail transit network. In the end, the application of the proposed model and algorithm in the actual urban rail transit network will be analyzed. The research of this project will provide a strong theoretical tool for the safe and efficient operations of urban rail transit network under the large passenger demand.

随着我国一些城市轨道交通的网络化运营以及客流量的日益增加，科学、合理地设计列车运行调整策略对提高轨道交通运营效率和服务水平具有极其重要的作用。本项目拟对城市轨道交通网络列车实时调整与客流控制协调优化模型及算法展开深入研究。首先，分析网络运营环境下列车运行与客流变化之间的相互耦合关系，基于状态空间方程，建立列车运行与客流变化的动态耦合模型；然后，将列车运行时间、停站时间调整及客流进站速度控制作为决策变量，构建城市轨道交通网络列车实时调整与客流控制的动态协调优化模型；进一步，根据滚动优化方法和分散控制技术，设计基于实时更新信息的列车调整与客流控制协调优化算法，并分析所提算法下城市轨道交通系统的稳定性，保障轨道交通网络安全高效运营；最后分析所提模型和算法在现实城市轨道交通网络中的应用。该项目的研究将为大客流下城市轨道交通网络的安全高效运营提供强有力的理论工具。

针对不确定事件干扰和大客流需求，本项目深入开展了城市轨道交通线网列车实时调整与客流控制协调优化策略方面的研究，提升了城市轨道交通运营效率和服务水平。本项目基于离散动态系统建模方法，构建了城市轨道交通客流-车流动态耦合优化模型，设计了基于加强学习的近似动态规划求解方法，数值仿真发现，所设计的方法可快速求得高质量解；针对不确定事件干扰，建立了动态客流需求下的列车运行调整控制模型，设计了基于状态反馈的列车实时优化调整控制策略，以最小化列车总延误，数值仿真发现，每个控制阶段最大计算时间仅为0.37s，满足列车调整实时性要求，对比于传统缓冲时间调整策略，可实现列车延误的快速恢复；以减少列车延误和运行能耗为优化控制目标，设计了基于模型预测控制的列车实时节能调整控制策略，以及基于交替方向乘子方法的列车分布式调整控制算法，提升了列车运行调整的计算效率。数值仿真发现，与不施加控制的情况相比，列车时刻表和发车间隔的偏差得到有效降低，并且能耗减少了4.61％，保障了列车能够按照既定运行图高效运行的同时节约了能耗；考虑网络不同线间乘客换乘衔接约束，构建了城市轨道交通网络列车实时调整的最优控制模型，设计了列车实时调整的分布式优化控制算法，实现了各条线路的独立计算，以北京地铁网络为仿真实例发现，在所提控制算法下，不同线路间的换乘衔接时间可有效被降低；针对高峰时刻大客流需求，设计了城市轨道交通列车运行组织与客流控制协调优化策略，以及基于事件触发的列车实时调整与客流控制协调优化控制算法，以减小列车总延误时间和列车拥挤水平。数值实验表明，在控制策略下，列车延误和车厢内乘客数量在短时间内可得到有效控制。该项目取得的研究成果为不确定事件干扰和大客流需求下的城市轨道交通安全高效运营提供了重要的理论和方法支撑。