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德国│基于需求的CBTC列车自动运输控制解决方案

来源: 作者:

对采用基于通信的列车控制系统(CBTC)的自动驾驶地铁列车(以下简称“CBTC列车”)进行运输控制,是通过列车自动监控(ATS)子系统的列车自动调整(ATR)功能实现的。ATR功能可根据线路的实际运营条件,使运输服务达到列车运行时刻表所规定的理论效率。然而,列车运行时刻表是根据客流量的平均估算值确定的,而该估算值无法准确反映列车沿线路运行时的实际客流量。本文提出一种基于需求的CBTC列车自动运输控制解决方案,该方案可根据站台上候车乘客的实际需求对运输控制进行实时优化,并控制列车的出发和到达时间,以避免造成列车晚点,在改善乘客体验的同时,保障地铁稳定、可靠、安全地运营。

 

 

01

解决方案概述



本文提出的解决方案被设计为CBTC系统现有功能的扩展,因此,其完全集成在CBTC解决方案中(无论地铁系统的自动化程度(GoA)如何),仅通过补充和升级现有子系统,便可实现其在地铁运输系统中的应用。该解决方案包括2个主要功能组件,即乘客换乘分析和基于乘客需求的调节功能组件,如图1所示。

图1 基于需求的CBTC列车自动运输控制原理图

乘客换乘分析功能组件用于实时测量和分析换乘客流量,集成在具有视频处理功能的闭路电视监控子系统(CCTV)中,通过识别人体轮廓(不是人脸识别),对站台区域的客流量进行实时测量和分析。该功能组件会在列车关门离站后生成“乘客换乘完毕”的显示信息;如果列车离站后站台上仍有乘客,该组件会识别出客流量大,并生成站台拥挤的报警信息。上述2个输出信号随即会传输给基于乘客需求的调节功能组件。

基于乘客需求的调节功能组件是对现有ATR功能的补充,集成在ATS系统中。ATS系统根据乘客换乘分析功能组件提供的实时客流量信息,生成调节指令并传输给CBTC列车,该指令由列车自动控制系统(ATC)执行,而ATC系统会将列车的实际到发时间反馈给ATS系统,并向乘客换乘分析功能组件发送列车正在驶近的信息及其具体的到达时间。

 

 

02

优化的运输控制



 2.1 乘客换乘分析 

乘客换乘时间的优化对于制定有效的运输方案至关重要。其中,乘客数量是一个关键参数,因为预测和实际乘客数量之间的偏差会影响列车运营,从而影响乘客的体验。然而,由于无法对站台上候车的乘客数量进行准确的预测,该参数也很难评估。为优化具有ATR 功能的运输控制系统,以及调整列车行车时刻表,必须获取准确的乘客数量信息。

乘客换乘分析功能组件利用CCTV系统以及先进的图像处理算法,连续监视和分析站台上的换乘客流。该组件会利用安装在站台上的2~4个摄像机(具体数量由站台长度决定),对2个站台区域(即乘客换乘区域和乘客等候区域)进行监控,如图2所示。这些摄像机的分辨率为704 × 576像素,每秒最低帧数为25帧,可以安装在即有或新的CCTV系统中。

图2 乘客换乘监控区域
该组件的乘客换乘(PEX)分析软件会对视频图像以及从ATC系统接收到的列车状态信息进行实时处理,以检测乘客数量、乘客换乘时间及列车离站后站台上剩余乘客密度等。获取的信息会存储在一个数据库中,用于离线制定列车行车时刻表及确定其参数(如沿线的预定义停站时间)。当实时检测数据异常时,该组件会向控制中心人员发出报警信号,并帮助他们选择最有效的控制策略。PEX分析软件还为基于乘客需求的调节功能组件提供数据,帮助其根据站台上的乘客人数调整列车停站时间和区间运行时间。

乘客换乘分析功能组件已在模拟的复杂环境中(即车站站台较长,在换乘区域有多方向的客流,且室外站台光线变化强)成功通过测试。

 2.2 基于乘客需求的调节 

基于乘客需求的调节功能组件可以根据乘客换乘分析功能组件测得的乘客换乘状态和站台上乘客密度数据,动态计算最佳控制指令并将其传输给CBTC列车,以实时调整列车停站和区间运行的时间,如图3所示。


图3 停站和区间运行时间调整原理

该功能组件可根据列车延迟或提前到达的时间动态计算出列车停站时间的最小值和最大值,从而优化列车车门的开启时间,实现更有效率的乘客换乘;此外,还能够在收到下一站台拥挤的警报后,实时控制列车行驶到下一站的时间(一般要求列车缩短行驶到下一站的时间,以相应地延长乘客换乘时间),这是对动态调整换乘时间功能的补充。通过上述方式,该功能软件可提供更多的运营缓冲时间,在保证旅行时间可靠性的同时,提高运输服务质量。

 

 

03

案例分析



为验证上述解决方案的有效性,研发人员已在各种运营环境中对其进行了大量测试。测试结果表明,采用该解决方案可使运输的乘客数量平均增加18%,乘客候车时间平均缩短20%。下面将介绍该解决方案的一个应用案例。

 3.1 背景 

本案例分析的目的是在实际运营环境中对上述运输控制功能进行定性和定量评估。所涉及的地铁线路全长41 km,共设25座车站,平均站间距为1 710 m,每小时每个方向的最大客流量为29 294人次;该线路上投入运营的列车数量为35列(8节编组),每列列车的最大载客量为1 592人。该路线采用CBTC系统,以每小时20列的通过能力来满足预期的客流量需求。

 3.2 方法 

研发人员通过模拟以下3种场景,将新解决方案与参考解决方案(即传统的CBTC解决方案)进行比较:

(1)通常情况:列车运行状况和乘客需求情况与预测相符;

(2)客流量大:线路前8站客流量大,维持15 min;

(3)列车晚点:1列列车在3站之间晚点30 s和60 s。

基于这3种场景,研发人员采用多个可操作的关键绩效指标(KPI)对上述2种控制策略进行了评估,如滞留乘客的数量、终点站的平均晚点时间及2列列车间的平均时间间隔差异。

 3.3 结果 

图4和图5分别展示了在车站客流量大时2种控制策略下的列车停站时间。由图4可知,采用参考解决方案时,无论乘客实际数量是多是少,列车实际停站时间(橙线)都与参考时间(紫线)相同。乘客客流高峰持续15 min,而其恢复到正常水平大约需要45 min。由图5可知,采用新解决方案时,列车实际停站时间(橙线)与所需的停站时间(绿线)一致。客流高峰被迅速吸收,未出现乘客滞留在站台上的情况。由此可见,参考解决方案无法满足乘客的需求,即使列车具有充足的载客能力;相反,新解决方案通过调整列车停站时间和利用列车的空闲载客容量,充分考虑到了实际的客流量,如图6所示。

图4 车站客流量大时采用参考解决方案的列车停站时间

图5 车站客流量大时采用新解决方案的列车停站时间

图6 采用2种解决方案的站台上乘客数量与列车离站时载客量对比图

除进行局部定性分析之外,研究人员进行了全局定量分析,以验证新解决方案对线网的运输控制效果。其结果如下。

(1)在客流量大的情况下,采用新解决方案使平均未登车乘客数量(其计算方式是某一站台上每次列车出发后未登车的乘客总数除以列车在该站停车的次数)明显减少,如表1所示。

表1 平均未登车乘客数量对比表


(2)从终点站的平均晚点时间(即所有列车到终点站的晚点时间平均值)看,新解决方案在所有场景下均实现了不晚点,如表2所示。这是缩短停站和行驶时间所带来的时间盈余。

表2 终点站平均晚点时间对比表

(3)与采用参考解决方案相比,采用新解决方案会使乘客平均旅行时间缩短至少10%。其原因在于乘客候车时间和列车运行时间的缩短。

总而言之,本案例的分析结果表明,基于需求的运输控制解决方案,可解决高峰时间乘客拥挤的问题,还能提供额外的运营缓冲时间,有助于提高列车运营效率。

 

 

04

结 语



本文介绍的运输控制解决方案已完全集成到CBTC标准解决方案中,可在不显著改变现有基础设施的情况下,将列车运输服务与客流量实时结合起来,通过动态优化列车停站和区间运行时间,一方面使列车以更节能的速度运行,并增加实际运输的乘客数量,另一方面缩短乘客的候车时间,使其行程更顺畅、快速和可靠。此外,该解决方案还可为运营商调整列车运行时刻表提供离线数据,使其无须进行常规的列车站乘客数量统计,节省其运营成本。


 参考文献 

[1] Oliver Leveque. Nachfragebasierte Verkehrslenkung in CBTC für ein verbessertes Fahrgasterlebnis[J]. Signal   Draht,2020,112(4):13-20.

[2] 基于需求的CBTC列车自动运输控制解决方案[J]. 现代城市轨道交通,2020(10):129-132.