基于網絡能耗與交通效率的多子區控制模型

趙 剛，陳 森，張衛華

（1.深圳市市政設計研究院有限公司，廣東 深圳518029；2.合肥工業大學汽車與交通工程學院，安徽 合肥 230009）

0 引言

近年來，由于中國城市化進程的快速推進和汽車使用率的增加，使得城市中交通擁堵現象屢見不鮮。交通擁堵不僅增加了交通能源的消耗和尾氣排放，造成了周圍環境的破壞[1]，而且還會大大增加居民的出行時間，并導致駕駛員感到煩躁和憤怒，損害其健康。由于交通控制具有快速、經濟、安全等優點，其逐漸成為解決交通擁堵的有效途徑。按照控制范圍，交通控制可以分為區域信號控制、干線信號控制和單點信號控制；按照控制方式，交通控制可由自適應控制、感應控制和定時控制三種控制方式組成，而這些傳統控制方式的交通流模型都是依據城市路網OD分布而建立的，建模過程非常復雜[2]。

自2007年MFD理論的提出，證實以及其應用范圍的不斷拓展[3～9]后，由于MFD闡述的是路網宏觀層面上交通流三參數之間相對穩定的特性，無需了解路網內部各路段微觀交通流信息，一些學者利用MFD特性來進行交通控制研究，以此來解決交通擁堵，并取得了相對豐碩的研究成果。Keyvan等[10]提出單區域過飽和網絡反饋閥門控制方法，利用研究路網MFD理論的特性，通過在研究路網邊界設置控制“閥門”來減少交通擁堵，提高交通效率。Haddad等[11]提出了魯棒周邊控制方法，在控制模型設計中不僅考慮流入研究路網的車輛數，而且考慮了流出研究路網的車輛數，設計出的R-PI控制器也綜合考慮了輸入和輸出雙重干擾，綜合調節流入率和流出率來確保路網車輛完成率最大。Kouvelas等[12]在Mehdi等人的基礎上針對較大面積研究路網提出了多子區的反饋閘門控制方法，并在案例中與單子區作對比研究，驗證了其控制效果更好。但是針對較大區域路網，并沒有利用MFD特性綜合考慮控制燃油消耗和交通效率兩個目標的研究。

為提高較大區域研究路網的車輛交通運行效率，并降低其交通能源消耗，本文將利用MFD特性建立面向多子區網絡能耗與交通效率的雙目標規劃模型，采用Fminion函數進行求解，并提出MFC-PI閥門控制方法將兩個目標控制在最優解附近。

1 面向多子區網絡能耗與交通效率的雙目標規劃模型

1.1 目標1——多子區網絡車均燃油消耗

以文獻[13]中單子區車均燃油消耗模型為基礎，基于MFD特性可建立多子區車均燃油消耗模型。見下式（1）：

式中:FC為整個網絡內車均燃油消耗，L/100kM；ni為第i個子區內移動的車輛數，veh；FCi為第i個子區網絡內車均燃油消耗，L/100kM。

其中，FCi主要由路段燃油消耗[14]與交叉口燃油消耗[15]兩部分組成，參考文獻[13,16]的研究成果，子區i可建立以網絡車輛數ni為自變量的車均燃油消耗模型，見下式（2）：

式中：ai，bi，ci分別為第i個子區路段燃油消耗的擬合參數；vfi為第i個子區的路網自由流平均速度，km/h；nmi為路網阻塞車輛數，veh；mi，ki分別為第 i個子區路段行程時間和路段上游交叉口飽和度模型的擬合參數；di，ei，fi，hi分別為第 i個子區交叉口燃油消耗模型的擬合參數；qi/Ci為第i個子區的交叉口平均飽和度；gi/ci為第i個子區的平均綠信比；S1i為第i個子區的兩交叉口之間的路段平均長度，km；λ1i，λ2i分別為第i個子區路段和交叉口燃油消耗模型的權重系數，具體取值可根據實際路網中交叉口長度和基本路段長度來確定。

1.2 目標2—多子區網絡車輛完成率

基于MFD特性劃分后的各子區應存在相應的車輛完成率模型。將所有子區的車輛完成率累加求和，便可得到整個研究路網的車輛完成率模型，其中 αi，βi，γi，ηi分別為模型中第 i個子區的擬合參數，則表達式見式（3）：

1.3 目標函數求解

為實現整個路網車均燃油消耗最少和路網車輛完成率最大，可建立式（4）目標函數。

由式（4）可知，上述雙目標非線性規劃模型可利用間接解法求解，即將其轉化為單目標規劃模型。即在本文中，將研究路網車輛完成率轉化為路網燃油消耗的約束條件?？傻孟率剑?）：

上式可用MATLAB中的fmincon函數求解，具體求解步驟可參考文獻[17]。

2MFD控制子區劃分及多子區入口邊界控制方法

2.1 MFD控制子區劃分

當研究路網面積較大時，基于研究路網同質需求和控制效率的考慮，需要將非同質較大區域路網劃分為若干個小區域同質路網。參考文獻[18]的劃分方法，對較大面積區域路網進行同質子區劃分，有以下三點劃分原則：

（1）為保證邊界控制方法的效率，劃分后各子區面積宜在3～9 km2，且子區數量不太多。

（2）子區劃分邊界須為研究路網中的交叉口，劃分后各子區的MFD特性應非常明顯，即各子區均應存在擬合程度較高的MFD圖形，各子區間的密度方差盡量大，子區內部各路段間的方差應盡可能小。

（3）為便于控制方法的提出和執行，劃分后各子區在空間上須緊密相連。

2.2 非同質路網的車流平衡方程

把一個非同質網絡劃分為N個子區，假設每個子區都存在一個理想的MFD，其中i=1，2，…，N表示系統中每一個子區。如圖1所示，Qi（ni（t））max表示第i個子區的最大網絡車輛完成率，ni，max表示在第i個子區網絡內車輛數。

圖1 多個MFD子區的非同質路網

其中：ni（t）為第i個子區t時刻的網絡車輛數，veh；qi，in（t）為時刻子區i的流入量，veh；qi，out（t）為時刻子區i的流出量，veh；di（t）為時刻子區i不能控制的網絡流入量，veh。

i子區的車流平衡方程可表示為式（6）：

其中:βji（t-τji）為t時刻子區j到子區i的輸入變量，可通過周邊控制器來計算；τji為車輛從子區j到子區i的旅行時間，h；Sj為子區i的流出量到達的目的子區的集合。

假設τji=0，即當車輛從一個子區流出的時候，它可以立即到達將要流進的子區。因此，將式（7）代入式（6）中，得到非線性狀態方程，見式（8）：

βji（t）為子區j流入子區i的流量占子區j網絡流出率的比例；βji（t）Qj（nj（t）為t時刻子區j流入子區i的最優邊界流入量，veh；Qi（ni（t）為t）時刻由MFD特性計算出i子區的網絡流出率，假設i子區流出量qi，out（t）=Qi（ni（t）），即大小等于子區i流入子區 j的流入量之和，其中 j∈Si。

在接近穩態點時，線性系統方程（10）近似等于非線性系統方程（8）。把公式（10）應用到網絡的個子區中，向量公式（11）可以描述路網系統隨著時間推移而發生的變化。其中：Δn為狀態偏差向量，即子區i的向量偏差…，N；Δβ 為控制偏差向量，即子區 i的向量偏差為干擾需求偏差向量，即子區i的向量偏差Δdi=di-；F，G，H 分別為相應的矩陣。

將連續系統用歐拉一階公式離算化可得式（12）：

其中：A為離散時間系統的狀態矩陣；B為離散時間系統的控制矩陣。

2.3 非同質路網子區PI反饋控制器

將離散線性時間模型式（12）作為反饋控制調節器設計的基礎，根據Papageorgiou的研究成果[14]可將式（12）化簡得到：

增益矩陣K可由已知矩陣Q，G，Q，R求出，見式（15）：

而矩陣P可由差分方程解出：

根據文獻[19]可將式（14）化簡分解為：

將k+1=k代入式（17）得式：

式（18）減式（17）可得最終 PI控制器，如下式（19）：

其中：Kp=K1-K2Y為比例增量，K1=K2Y為積分增量，其中通過對離算時間Riccal方程解K的計算可解出K1和K2；＾為雙目標規劃模型求出的最優解＾=[n1,cr，n2,cr，L，nN,cr]τ。

2.4 多子區協調反饋閥門控制方法

面向較大區域的過飽和交通網絡，基于特性得到劃分后的路網各同質子區，根據反饋閥門控制模型[10]的原理，提出了多子區協調反饋閥門控制方法，該控制方法原理是依據反饋原理和3.3中求得的多子區反饋控制器，對整個研究路網的交通狀態進行調控，利用關鍵路段節點交通檢測器反饋的信息，對 qin、n（t）、Q（t）進行監控，通過各子區的“控制閥門”控制 qin，以此來控制 β（t），以達到將各子區的網絡車輛數控制在n＾值左右，以此來降低研究路網燃油消耗和提高車輛完成率?；贛FD的路網反饋控制邏輯如圖2所示，其中Kp為PI控制比例系數，KI為PI控制積分系數，qin為網絡流入量，n（t）為網絡內車輛數，Q（n）為網絡車輛完成率，ξ為輸出相關系數，d為不受邊界控制的隨機擾動交通量，qout為網絡流出交通量，β（t）為子區邊界流率，＾為控制器求得的最優網絡車輛數。

圖2 路網反饋閥門控制邏輯圖

3 實例分析

3.1 路網描述

案例分析選取合肥濱湖部分路網作為研究區域[20]，VISSIM仿真路網如圖3所示，該路網為非同質道路路網，利用文獻[18]子區劃分方法將該路網劃分為三個同質小區，路網參數如表1所示。

圖3 仿真路網示意圖

表1 路網子區基本參數

3.2 參數標定

根據VISSIM仿真實驗數據，由OEIGIN擬合得到子區劃分前整個路網及分區后各個子區MFD

的圖和n-v圖，如圖4所示。

圖4 路網子區的MFD圖和

整個路網和劃分后各個子區的n-v曲線方程系數與MFD曲線方程系數，如表2所示。

通過對研究路網實際情況的分析，并結合VISSIM仿真實驗的數據，對整個路網及其子區的燃油消耗模型參數進行標定。相應標定參數分別見表3和表4。

3.3 仿真分析

使用MATLAB軟件對2.3節中的雙目標規劃模型進行求解，由程序運行結果可知，當n＾=[2000，3247，2804]τ時，這時整個路網內車均燃油消耗最低，即11.1808L/100kM，而各個子區的車輛完成率也維持在一個比較高的值。

仿真總時長設定為240 min，初始時刻子區1、2、3內的車輛數均為0 veh，交通需求（研究路網外至研究路網內）為120 veh/min。為了模擬平峰—高峰—平峰交通環境，設置仿真前90 min內交通需求以3 veh/min的速度增加，后150 min內交通需求以3 veh/min速度減少。子區路網1、2、3可以容納最大車輛數分別為 12 000 veh、12 000 veh、9 000 veh，“控制閥門啟動值”分別為2 000 veh、3 250 veh、2 805 veh。在無控制和MFC-PI閥門控制下，三個子區的路網內車輛數和路網車輛完成率的變化關系如圖5所示。

表2 路網子區MFD和n-v曲線參數

表3 基本路段車均能耗模型參數與交叉口車均能耗模型參數標定

表4 其它相關參數標定

在無控制條件下，從圖 5（a）（c）（e）以及圖 5（b）（d）（f）中可以看出，在前 60 min 內，各子區路網內的車輛數和車輛完成率都是隨著仿真時間增加而增多，這是因為此時路網未達到飽和狀態，而交通需求逐漸增加所致，子區1、2、3分別在t=53 min，t=50 min，t=45 min達到各自子區的最大通行能力，即此時各子區的車輛完成率最大（可以達到35 534 veh/h、26 284 veh/h、38 648 veh/h），而后隨著交通需求的繼續增加，各子區開始擁堵，路網車輛完成率也開始下降。而在t=90 min時，隨著各子區交通需求的降低，子區擁堵逐漸消散，路網車輛完成率又會逐漸增加。

在 MFC-PI控制條件下，由圖 5（a）、（c）、（e）以及圖 5（b）、（d）、（f）可知，三個子區的路網車輛數分別在（t=21 min、t=40 min、t=38 min）時達到（2 076 veh、3 310 veh、2 873 veh），此時各子區的路網車輛數均超過各子區的“控制閥門啟動值”，各子區開啟MFC-PI閥門控制器，控制路網車輛數在“控制閥門啟動值”附近，以使得路網各子區車輛完成率維持在一個比較高的水平。子區1、2、3分別在 130 min、131 min、150 min 時，因為各子區交通需求的降低，使得各子區路網車輛數開始減少，各子區路網車輛數低于“控制閥門啟動值”，關閉MFC-PI閥門控制器，而后子區1、2、3的路網車輛完成率也逐漸減少。

圖5 宏觀路網參數關系對比

無控制和MFC-PI閥門控制下，百公里車均燃油消耗的變化關系如圖 6 所示。圖 6（a）（c）（e），無控制條件下，仿真前（16 min、17 min、17 min）內，隨著交通需求的增加，各子區路網車輛數會逐漸增加，使得其車輛平均速度逐漸減少，相應各子區百公里車均燃油消耗下降。三個子區分別在（t=16 min、t=17 min、t=17 min）時，各子區百公里車均燃油消耗最低，（即此時各子區車輛平均速度達到“經濟車速”）。而后隨著仿真的繼續，路網車輛數繼續增加，各子區車輛平均速度脫離“經濟車速”，百公里車均燃油消耗開始增大，直至t=90 min時，各子區百公里車均燃油消耗達到最大。而后各子區百公里車均燃油消耗也開始降低，這是由于此時交通需求下降所致。圖 6（b）、（d）、（f）顯示，在 MFC-PI控制條件下，各子區的車輛數維持在“控制閥門啟動值”附近，相應各子區百公里車均燃油消耗也比較低。

圖6 百公里車均燃油消耗

4 結論

從城市路網交通控制的角度，本文綜合考慮了較大區域路網的車均燃油消耗和車輛完成率，基于區域MFD特性建立了雙目標規劃模型，并使用fminion函數對規劃模型進行求解。經過仿真實驗表明，基于MFD特性的MFC-PI控制方法不僅能夠有效的提高路網的車輛完成率，而且可以降低燃油消耗，提高交通運行效率。同時規劃模型和控制方法的提出還可以為交通管理和交通能源總體控制決策提供參考。