基于列車滿載率控制的地鐵線網大客流車站協同控制研究

孫孟毅，萬孟飛

（青島地鐵運營有限公司，山東 青島 266101）

1 引言

隨著地鐵線網規模的日益擴大，可達性不斷增強，乘客出行的時空跨度更長、路徑選擇更加多樣，客流出行特點更為復雜。在面對客流擁擠情況時，尤其是地鐵運行高峰期及節假日期間[1]，運用高效、準確的客流控制舉措是乘客安全出行的重要保障，在大客流車站單點客流控制的基礎上調動線路、線網車站協同控制是實現地鐵網絡化運營下對客流進行精準控制的有效途徑。

2 客流控制舉措概述

目前，地鐵運營單位常運用的客流控制方式主要分為單站級客流控制（簡稱“站控”）、單線級客流控制（簡稱“線控”）和線網級客流控制（簡稱“網控”）3種[2]，實際中結合具體情況會根據客流預警條件或警戒線的設定在上述3種方式下細分不同控制級別。

站控旨在通過加快出站客流疏導，控制進站乘客數量，在車站站臺、站廳、出入口等處采取措施減緩乘客集聚，以保證客運組織的安全有序[3]。當單站級客流控制無法滿足客流疏導需要時，則需要結合同一線路上多個站點、多線車站協同控制實現對大客流的快速、有效疏導。

在實際中通常會將經采取客流控制措施后仍無法緩解客流壓力，并向控制中心申請線控、網控的大客流車站確立為主控站，同時將為緩解主控站客流壓力而配合開展線控、網控的車站確立為輔控站，輔控站多位于與主控站在同一線路或存在換乘關系的相鄰線路，對主控站客流高峰或途經列車的高斷面貢獻度較大。在執行客流控制過程中，當采用站控無法達到控制效果時，可及時采取更高級別的客控舉措，即在本線采取線控、鄰線實施網控，以達到客流有序、可控的局面。

3 線網客流車站協同控制策略

在具有清晰的客控啟動時機情況下，有效地開展線控、網控需要確立輔控站、進站閾值等具體范圍和數值。為此，本文以降低到達主控站的列車滿載率為實現目標的方式，通過選取主控站，并結合OD客流數據、列車運行時間等因素確定輔控站[4]，依據列車滿載率控制計算輔控站進站閾值。

3.1 輔控站選取

輔控站的重要程度直接決定了對主控站客流壓力緩解的增效，以Ex表示輔控站x的重要度，量化OD客流貢獻度及列車運行至主控站有效性作為評定條件，具體計算公式如下：

式中，exp為輔控站x對主控站的OD客流貢獻度，是從輔控站x乘車到達或經過主控站的OD客流與所有篩選的輔控站乘車到達或經過主控站OD客流之和的比；ext為乘客乘坐列車經由輔控站x運行至主控站的時效性；α為exp相對ext的重要性。

根據式（1）可知，exp的比例越高，表明該輔控站限流對主控站客流壓力的緩解越有效果；列車經由輔控站運行至主控站時間越短，客控時效性越高，ext也就越大。α、ext的取值可依據現場實際情況設定并進行靈活調整。結合青島地鐵客控情況，以exp更為關鍵，α取值為0.8，設乘客乘坐列車經由輔控站運行至主控站的時間為t運，如從其他線路換入本線，t運按照列車運行時間與乘客正常換乘所需時間之和計算，ext取值與t運密切相關，具體如下：

綜上可知，Ex越大，輔控站越重要、對主控站的客流壓力緩解增效越明顯。因此，可結合管控需要，按Ex的得分從高至低排序，依次選取一定數量的站點作為輔控站。

3.2 輔控站進站閾值計算

假設到達主控站前列車滿載率下降到M，非輔控站不采取客控措施可視為不受影響車站，以S表示各非輔控站列車開出時滿載率的增加值之和，N為各輔控站列車開出時可增加的滿載率之和，則：

由于非輔控站不作為受控車站，則S是一個固定值，通過式（3）保證到達主控站時列車滿載率是控制在M值以內。

具體進站客流控制人數計算規則如下：

假設采取協同控制后cx為輔控站x的列車滿載率增加值；dX為輔控站x較未開展協同控制時列車滿載率的減少值；Ix為輔控站x的進站客流在15 min內要控制降低的值。計算式分別為：

式中，b為各輔控站進站客流總和；bx為輔控站x進站客流量；ax為未開展協同控制時輔控站x列車滿載率增加值；W為當前線路列車的載荷能力；d為當前線路的行車間隔，s。

通過式（4）~式（6）計算得到各輔控站進站客流每15 min應減少的數值，與未開展協同控制時的進站客流值計算得出限流值，并考慮車站便于實施客控可調整限流值就近、向上至50的整數倍，得出進站閾值。

網控時，需注意依據換乘站列車開出時降低的列車滿載率計算須控制的客流量，按照換乘客流來自方向的占比進行分配，如希望換乘站列車開出時滿載率降低5%，則將5%運能的客流量依據換入客流所來自的不同方向比例參照上述方法分配到涉及線路的網控各站，網控車站通過實施站控，將進站客流控制到要求的數值。

4 應用分析

青島地鐵3號線在工作日早高峰時段下行方向客流壓力較大，其中，在錯埠嶺至敦化路下行區間斷面客流尤為集中，選取敦化路站為主控站，以3號線下行方向為例，示意圖如圖1所示，對其本線、線網車站協同控制策略進行計算分析。

圖1 青島地鐵3號線車站示意圖

4.1 輔控站篩選

以2022年疫情前工作日線網客流數據分析，選取早高峰中客流集中時段08:00~08:15計算，依據Ex由高到低排序的輔控站篩選見表1，其中包含3號線下行方向至主控站前的沿線各站，從中選取排名前6的車站作為輔控站，均為3號線車站，即實施線控策略。

表1 輔控站篩選表（部分）

4.2 計算輔控站的進站閾值

疫情前工作日3號線列車到達敦化路站前各區間列車滿載率及增加值情況表2。

表2 3號線青島北站至敦化路站各區段列車滿載率

假定優化目標M=85%，根據已選取輔控站數值代入式（3）~式（6）計算可得S=47.37%，N≤37.63%，這里N取值37.63%，各輔控站15 min進站閾值計算見表3。

表3 本線3號線各輔控站15 mi n進站閾值計算列表

涉及網控時，選取換入3號線客流較大的2號線，在線控基礎上降低李村站出站列車滿載率5%為優化目標，通過換乘客流方向數據分析，其中2號線上、下行列車到達李村站前列車滿載率分別降低4.50%、3.64%，依據表2確定輔控站為下行的李村公園站和上行的棗山路站、華樓山路站，計算輔控站15 min進站閾值見表4。

表4 鄰線2號線各輔控站15 mi n進站閾值計算列表

5 結語

地鐵為居民便捷出行和緩解地面交通擁堵提供了綠色、快捷、安全的解決方案，在網絡化運營下大客流已成為常態，在站控基礎上高效、精準地實施線控、網控是進一步提高客控質量，保證乘客安全出行的必要舉措，本文通過篩選輔控站、計算客流進站閾值等提供了大客流車站協同控制策略的編制方法。后續在此基礎上，可逐步邁向系統平臺的建設與應用，以智慧化手段推動線控、網控方案自動生成、實施，更好地支撐調度、站務、乘務等專業協同應對、妥善處置。