信息化技術在軌道交通智能調度系統中的應用與研究

文｜黃泳霖

軌道交通極大地改善了城市交通擁擠的問題，但同時也面臨著高峰客流量大、疏散困難、涉及專業復雜等難題。為有效應對突發事件，需要通過信息化技術對軌道交通智能調度系統進行升級，以維護和保障車輛運行的穩定性，推進智慧城軌建設。

一、軌道交通智能調度系統架構及功能模塊

（一）架構

城市軌道交通智能調度系統由系統服務器和各個部門的客戶端組成。借助企業局域網，系統模塊間可以輕松聯系并實現數據交互。其中，系統服務器采用B/S架構進行開發部署，主要負責執行和管理等多個業務功能。系統的開發使用JavaWeb技術，采用Spring Restful方式發布接口。前端采用JSP，后端使用COCC系統數據庫來進行施工調度管理工作，并發布相關任務。

（二）功能模塊

從模塊組成來看，軌道交通智能調度系統可細分為以下六大部分。

預案庫：提供多維度數據，支持城市軌道交通組織機構和人員的決策與操作，用于處理故障問題。

案例庫：儲存歷史突發事件處置信息，通過案例分析為解決類似問題提供參考。

規則庫：存儲與突發事件處理相關的規則，如事件等級和事故分類規則，用于科學分析案例。

事故信息預處理模塊：初步處理事故信息，包括數字化接警和事件性質及級別的判斷，提高處理效率。

案例檢索匹配模塊：使用匹配檢索算法，如目標樹算法，以找到與當前事件相似的過去案例，供決策參考。

案例評估模塊：用于系統學習和改進，評估案例幫助決策人員總結和分析事故處理問題，豐富案例庫，優化軌道交通調度質量。

二、信息化技術在軌道交通智能調度系統中的具體應用

（一）信息化技術在線網指揮中的應用

1.大數據處理技術

通過對軌道交通智能調度系統架構及功能模塊進行分析可以發現，COCC數據庫是整個系統得以運轉的核心。由于系統需要對全線網所產生的各類數據進行匯總與處理，因此引入了大數據技術，對海量數據進行儲存、計算，并對非結構化數據進行處理，通過與傳統關系庫進行協作，完成各項業務功能。隨著城市軌道交通的不斷完善，許多新線路將接入軌道交通智能調度系統，這便導致所采集的數據成倍增長，過去傳統的數據庫很難完成海量數據存儲的任務。同時，在案例評估模塊中，想要對客流進行預測與分析，便需要對過去大量的歷史數據進行挖掘，成為機器學習的訓練樣本，這也加深了對大數據技術引入的依賴。此外，借助大數據處理技術，還能對語音、視頻、圖像等非結構化數據進行分析，這樣便能解決海量非結構化數據處理這一難題，為城市軌道交通調度及運營提供海量的數據參考。

舉例來說，在對軌道交通運營指標進行統計與評估的過程中，大數據技術的存在可以自動實現各線網、線路運營指標的收集與統計，并通過數據分析及指標對比，為工作人員提供最優指標所對應的調度指揮命令，從而增強運營單位的管理水平。同時，大數據技術還可根據每日的實際客流及列車運行參數，對每日的調度情況、執行效果等進行分析與評估，并完成各項評估指標的輸出，為列車持續優化提供可靠的參考建議。此外，運營人員還可借助大數據對每日列車開行數和能耗情況進行統計與分析，這樣便能迅速了解到各線路牽引能耗與運營里程的比值，從而對列車運行不斷進行優化調整，總結出每周、每月的線路能耗及線網客流數據的變化趨勢，并依據這種趨勢對未來列車調度方案進行調整，不斷找尋最佳的線網運能與能耗平衡方案。

2.BIM模型三維仿真技術

BIM技術已經在當前多個城市的軌道交通建設中得到了應用，除了能夠在工程設計階段、施工階段發揮作用外，還可在軌道交通運營調度中發揮價值，建立長期運維和運營模型。在過去三維模型的建立不僅需要耗費巨大的人力，而且所需時間長，模型準確率也較低，且缺乏后期有效維護。而通過BIM模型三維仿真技術的應用，則能極大地節省人力及時間成本，并且所建立的模型還能在后期進行動態同步修改。

舉例來說，線網調度中心能夠借助BIM模型軌道交通運營模型，對應急預案進行仿真場景演練與分析。同時，當事故問題發生后，應急指揮中心還可通過模型調取三維場景，通過仿真實地考察以及現場實際情況的分析做出更科學的決策。

（二）信息化技術在電力調度中的應用

隨著城市人口規模、交通壓力的不斷增長，軌道交通的運能負荷也逐步增加，導致電力設備故障時常發生。在如今信息化運營逐漸成為趨勢的背景下，傳統的電力監控系統逐漸暴露出一些問題，如無法實現監控、預警、搶修處理的一體化，信息采集精度低以及監控效率不高等。對此，需要借助信息化技術提高實時電力監控的精度，及時發現并精準定位故障位置，為電力故障的快速響應與處理提供可靠的技術支持，進而提升軌道交通電力供應的安全性和可靠性。

首先，通過安裝傳感器和監測設備，調度中心可實時監測軌道交通電力系統的運行狀態和電力消耗情況，采集各種電力參數數據，并通過網絡傳輸到調度中心進行處理和分析。同時，根據電力監測數據，利用數據分析和算法模型，還可對軌道交通電力系統的能量管理進行優化。通過對能源的合理分配和利用，降低電力系統的能耗，提高能源利用效率，減少能源浪費和損耗。此外，利用信息化技術還可對軌道交通電力系統的運行調度進行優化。通過數據分析和模擬仿真，優化列車運行速度、時間間隔和停站時長，減少能量消耗和碳排放，提高列車運行的安全性、穩定性和舒適性。并且，在線路中開展不同專業、不同工種施工時，通常需要調度中心進行停電輔助。這時，便可通過城市軌道交通智能調度系統為施工方提供接口，進行電力方面的調用，并實時上傳觸網停電信息、停電范圍信息以及電力搶修信息等，從而確保軌道交通電力的穩定供應。

（三）信息化技術在客流管理與列車服務中的應用

在對軌道交通客流進行管理的過程中，通過對系統數據庫數據進行統計與分析，可以精確了解不同站點和線路的客流情況，這有助于預測高峰期和低谷期，從而調整列車運行圖和車輛配備，以滿足不同時間段的客流需求。同時，軌道交通智能調度系統還可根據客流數據，自動調整站點進出口的開閉情況。在高峰期，系統可以增加進出口通道，減少擁堵，提高客流運輸效率。而在低谷期，可以合理關閉部分通道，以達到節能降耗的目的。此外，在列車服務方面，借助信息化技術可為乘客提供列車到站時間、站點變化等信息，通過車站屏幕、手機應用或廣播系統傳遞給乘客，幫助他們更好地規劃出行并減少等待時間。軌道交通智能調度系統還可基于客流情況和預測數據，自動進行列車編組的優化，比如在高客流時段增加車輛的編組，以提供更多座位；在低客流時段則減少編組以降低能耗和成本。

三、結語

綜上所述，大數據、云計算、人工智能以及物聯網是當前城市軌道交通發展研究的主要方向。其中，通過運用大數據處理技術、BIM模型三維仿真技術和電力信息監控技術，可以實現對軌道交通系統運營情況的全面監測、分析和調度。同時，借助信息化技術還可對客流動態進行預測和分析，從而合理調整列車運行、優化編組和控制進出口通道，并提供更優質的出行體驗和服務。因此，需進一步研究信息化技術在城市軌道交通智能調度系統中的應用，不斷推進智慧城軌建設。只有這樣，才能使城市軌道交通向更加綠色、更加智能、更加安全、更加可靠的方向進行發展。