[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

说明书

本发明公开了一种基于数字孪生的针对城市地铁线网日常运营以及中断情景下的仿真预测方法及系统。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；根据地铁运营中断情景建立不同应急措施的规则模型，嵌入数字孪生模型中；对数字孪生模型中的线网拓扑模型更新调整，完成运营中断下的有效路径搜索；建立地铁线网运营中断下的客流重分配模型，并嵌入到数字孪生模型中，仿真预测客流分布状态。本发明基于数字孪生方法，结合车流管理与客流预测方法，建立一个客流、车流耦合的整体系统模型并仿真预测，为地铁调度中心的调度人员提供较为全面的、具有参考价值的仿真方案与预测结果，辅助调度人员进行策略优化。

技术领域

本发明属于智慧城市轨道交通技术及数字建模技术领域，涉及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。

背景技术

近年来，轨道交通系统由于其高容量、高效率、低污染、低能耗，在城市交通系统中发挥着越来越重要的作用。城市轨道建设不断增长，运营、建设、规划线路规模和投资跨越式增长，城市轨道交通持续保持快速发展趋势。由于容量大、速度快、高准时的优点，越来越多的通勤者选择轨道交通系统作为出行方式。

面对日益增长的交通需求和日趋严重的交通拥堵，城市轨道交通运营压力不断增大。另外，在网络化的轨道交通中，突发事件波及的范围也随着増大，一旦发生风险事故，轻则造成列车晚点，重则造成交通瘫痪中断、人员拥堵，甚至可能引发乘客骚乱，社会影响恶劣，后果极其严重。

城市轨道交通是新世纪城市发展的必需品，对城市轨道交通交通安全管理以及应急管理体系的研究就显得尤为重要。合理地调配使用人、车资源以尽快地恢复城市轨道交通服务，降低不良影响成为应急管理的重要目标之一。

由中断引起的行车调整问题较为复杂，需要考虑诸多不确定性因素，如中断时长，线路配置条件，行车资源等，使得调整的范围和难度大大增加。对行车中断的应急管理方案的评估，就需要对行车中断恢复过程中的人流和车流进行仿真与预测。这个过程中，人流与车流往往是互相影响的，综合考虑人流与车流变化，利用数字孪生技术，建立轨道交通线网模型，对行车中断恢复过程进行精准预测，以支持应急管理方案制定成为轨道交通运营管理中的重要环节。

准确地进行客流预测及车流管控是实现城市轨道交通系统运营以及安全调度优化的基础。在提前掌握客流变化规律的情况下，抓住客流特点，准确地预测行车中断后短期内的线网客流变化，才能科学地进行管理决策，合理调配资源，降低故障影响，提高乘客满意度与运营效率。

发明内容

要解决的技术问题

基于目前针对地铁路网运营中断多以客流预测或行车调度方案为侧重点的研究，而鲜少有研究将客流、车流耦合系统作为一个整体建立模型、仿真预测的情况，难以整合地铁系统的复杂信息，给出全面的、具有参考价值的预测结果。针对以上问题，本发明提供了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。

技术方案

为解决上述问题，本发明提供的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。