[发明专利]一种轨道交通路网协同限流的方法和装置及设备

说明书

本发明关于一种轨道交通路网协同限流的方法和装置及设备，该方法包括：根据乘客出行需求及轨道交通路网信息，构建轨道交通路网运营仿真模型；利用轨道交通路网运营仿真模型进行出行推演，确定超过列车最大满载率的拥堵时段和拥堵区间；确定在所述拥堵时段内经历所述拥堵区间的客流所在的源头车站，及所述源头车站的出发时段；将各出发时段内各源头车站的进站客流量作为粒子得到粒子种群，以所述轨道交通路网运营仿真模型进行出行推演后得到的指标值为适应度，利用优化算法对粒子种群进行优化，得到各出发时段内不同源头车站的最佳进站客流量。本发明基于疏解理论的溯源思想，针对能力瓶颈区间有目的地寻找拥堵源头区间，大大缩减了解空间维度。

技术领域

本发明涉及轨道交通控制技术领域，特别涉及一种轨道交通路网协同限流的方法和装置及设备。

背景技术

轨道交通客流拥堵缓解，根据控制范围不同可以分为：单个车站内部的客流控制，车站间的协同控制，线路层面的客流控制，线网客流协同控制。

轨道交通进站客流需求随时间而变化，表现为客流需求量以及客流OD结构的变化；另外，客流在路网上的时空分布状态不断变化，表现为客流自进站到通过各个区间的时间不同。为体现控制模型的动态性，将高峰时段离散化为若干控制时间段，在每个控制时间段内采用经典的LP控制方法，求得车站最佳进站量。

常态的轨道交通拥堵，主要发生在早高峰与晚高峰时段，通过降低上游车站的客流进站速度为本站预留列车运输能力，为了保证高峰时段延误损失最小，客运周转量最大化，构建线路层的站间分时协同控流模型，应用数学规划方法求解控流率，并对输送能力利用率、延误率、延误人次三个指标进行分析控流效果。

然而，受网络规模扩大、网络结构复制、乘客行为多变等因素影响，线线之间客流相互影响增大。单从线路层面难以采取有效的客流控制策略，本线客流流入控制并不能有效缓解拥挤，需与邻接线路进行协同控制，因此，针对高峰时段客流，建立换乘连接，以乘客出行延误最小和运输能力利用最大为优化目标，考虑客流到达和能力等约束，构建网络层面的客流流入协同控流模型，同样利用数学规划方法求解。但该模型乘客延误的表示精度不高，当控制时段较大时，受延误乘客的延误时间差异较大，而以受延误乘客数量为目标，无法准确体现受延误的程度，另外约束条件较少，例如该模型没有上车人数小于车辆运输能力的约束。

为了改善该模型，构建以乘客平均延误时间和个体最大延误时间最小为目标的流入客流协同控制模型，并考虑候车节点容量、列车容量、列车时刻表、出行需求等约束，由于路网中不同车站、不同时段的控制客流互相影响，且约束条件互相制约，因此采用智能寻优算法对模型求解更加准确，以粒子群算法为基础、考虑客流超限与超长延误来源的启发式求解方法，以仿真的方式加载需求并求解适应度，但该模型的解空间为不同时段所有车站的进客流量，因此解空间比较大，求解效率低。

发明内容

本发明提供一种轨道交通路网协同限流的方法和装置及设备，为了缓解城市轨道交通高峰时段客流拥堵的问题，提出一种基于疏解理论和优化算法求解车站最佳进站量的协同限流的方法。本发明的技术方案如下：

根据本发明实施例的第一方面，提供一种轨道交通路网协同限流的方法，包括：

根据乘客出行需求及轨道交通路网信息，构建轨道交通路网运营仿真模型；

利用所述轨道交通路网运营仿真模型进行出行推演，确定超过列车最大满载率的拥堵时段和拥堵区间；

确定在所述拥堵时段内经历所述拥堵区间的客流所在的源头车站，及所述源头车站的出发时段；

将各出发时段内各源头车站的进站客流量作为粒子得到粒子种群，以所述轨道交通路网运营仿真模型进行出行推演后得到的指标值为适应度，利用优化算法对粒子种群进行优化，得到各出发时段内不同源头车站的进站客流量。

可选地，将各出发时段内各源头车站的进站客流量作为粒子得到粒子种群，包括：