[发明专利]一种基于数字孪生的地铁线网运营中断情况下的仿真预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于数字孪生的地铁线网运营中断情况下的仿真预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：建立本发明系统与城市轨道交通系统数字孪生模型数据接口，获取地铁线网基本信息、列车运行速度、位置等列车运行相关信息；根据中断事件信息获取中断事件发生的时间、位置、预计持续时间及其对地铁列车的影响方向和影响程度；

步骤S2：针对不同的地铁运营中断场景，建立响应措施的规则模型，主要包括列车运行调整规则和客流管控规则，并将规则嵌入到城市轨道交通系统数字孪生模型中；

步骤S3：根据获取到的线网数据以及中断信息，更新调整线网拓扑模型，在此基础上进行运营中断下的有效路径搜索；

步骤S4：对中断情形下的城市轨道交通系统进站客流进行预测，建立地铁线网运营中断下的客流重分配模型，并嵌入到城市轨道交通系统数字孪生模型中，仿真推演客流分布状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2地铁运营中断情景下应急管理措施的规则模型，其特征在于将状态-措施-影响的规则嵌入数字孪生模型中；不同的管理措施及其影响可根据不同参数状态通过计算确定，也可直接输入。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中更新调整线网模型的方法为：从城市轨道交通系统数字孪生模型中获取线网拓扑模型，并采用邻接矩阵表示，将线路图中顶点的信息存储于一维数组中；基于已确定的中断信息、导入故障点，更新调整线网拓扑模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中有效路径搜索的步骤为：

步骤S31：确定有效路径搜索的约束条件，以保证路径不重复，并减少计算冗余，约束条件如下：区段不重复、节点不重复、不存在故障点、符合相对阈值与绝对阈值的限制以及最大换乘次数为3次；

步骤S32：获取线网中断数据和基于中断信息更新调整后的线网拓扑模型；

步骤S33：计算OD对间的最短路径，计算最小广义费用；

步骤S34：确定所有符合搜索条件的有效路径，形成有效路径集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中对不受中断事件影响的站点及线路采用基础的客流预测方法，对受中断事件影响的站点及线路采用中断客流预测方法，并结合权利要求4所述的有效路径集进行客流的重分配。

6.一种基于数字孪生的地铁线网运营中断情况下的仿真预测系统，其特征在于，包括基础信息管理、时间管理、客流管理、车流管理、统计与可视化五个模块：

所述基础信息管理模块管理车站、线路基本状态参数，建立与数据库的接口，管理线网的基本通行状态，管理运营中断后线网的底层状态参数，主要包括线路与车站的可通性，基础的列车运行规则等；

所述时间管理模块主要负责列车时间表的管理与仿真时钟的记录，该模块根据列车控制系统实时跟踪监控地铁列车的运行状态，触发并记录列车的进站、停留、出站事件，中断发生后可生成新的计划时刻表，该模块决定了仿真的开始与结束；

所述客流管理模块包含客流管控措施与客流预测两部分，客流管控措施对地铁站闭站、限流、控流、导流等措施对限制进站客流，并记录其在地铁系统内的行为及位置，包括进出站、上下车、站内行走与换乘行为的时间，客流预测部分包括乘客OD对预测与客流重分配，OD对预测在客流管理措施影响的基础上按照一定的时间间隔生成进站乘客对象，客流重分配如权利要求5所述；

所述车流管理模块采集列控系统中的列车运行信息，管理仿真过程中的车辆信息，包括位置、可用性、车上人数等等，根据相关活动实时更新，车辆主要活动包括进出站、折返、越站、故障、扣车等；

所述统计与可视化模块将复杂的线网、车流、客流信息可视化，通过列车运行图、热力图、统计图表等多种方式实时显示重要指标。

7.根据权利要求6所述基于城市轨道交通系统数字孪生模型的地铁线网运营中断情况下的仿真预测系统中各模块的关系以及交互方式，其特征在于接受包括中断时间、地点、原因等信息的中断通报后，更新线网信息，生成列车运行调整规则，时间管理模块在此基础上生成新的计划列车时刻表，并基于计算机技术生成可视化的列车运行图；车流管理模块根据计划时间表与客流状态仿真车流的活动过程；客流管理模块包含客流预测及分配算法，生成进站客流，追踪并记录客流路线；统计与可视化模块在仿真中可显示部分实时信息，模块仿真结束后，该模块记录保存来自各个模块的重要指标数据，并生成数据报告。