智能化調度系統在城市軌道交通中的應用

摘 要：在城市化進程持續加速的宏觀背景下，地鐵和輕軌等城市軌道交通正面對客流猛增、線路繁復與時段高峰管理等多重考驗。為提升運力配置與運營效率，各國相繼將智能化調度系統引入城市軌道交通范圍，希冀憑借實時監測、自動決斷與協同管理，塑造更加安全、舒適、高效的出行環境。近年來，基于云計算、大數據與人工智能等前沿技術的智能調度方案在列車運行圖優化、行車間隔調控和突發情況預警方面都獲得了可觀的成果，并積累了大量可借鑒的工作經歷。有學者強調，在調度系統中高效處理多維海量數據、顧及系統的穩固性與可拓展性，以及與既有信號系統互相匹配，依然是運營者與研究人員反復關注的難點與熱點。文章結合城市軌道交通的真實運營需求，對智能化調度系統的應用場景、原則與具體實踐策略進行系統探究，并在吸收國內外研究成果的根基上，提出了完善調度結構與強化安全運營水平的新構想，期望為城市軌道交通的可持續發展提供指引與參考。

關鍵詞：智能調度 軌道交通 實時監測 系統應用

隨著城市規模不斷擴大和人口密度持續攀升，軌道交通逐漸成為公共出行的主要方式。高峰時段乘客擁堵、非高峰時段資源浪費，以及瞬時突發故障的應急處置等疑難，始終困擾著城市交通主管部門與運營企業。傳統調度系統通常借助人工經驗編制與微調列車運行圖，既無法保證計劃與現實的同步，也易出現調度滯后與資源閑置。在該態勢下，依靠大數據、云計算和人工智能技術鑄就的智能化調度系統開始興起，通過實時采集列車、軌道與乘客流量等多維數據，結合算法模型自動優化列車調度方案，為城市軌道交通提供更理想的行車間隔、班次分布與應急部署。過去數年里，國內外研究者與運營者對智能調度帶來的效率增益、成本壓縮與安全保障成效均進行了大量探討，并獲得了一定成績。技術迭代雖持續，在復雜多變的城市交通環境中讓智能調度系統展現更大潛力，依然面臨諸多技術與管理課題。文章力圖系統闡明智能化調度系統在城市軌道交通中的價值與現實意義，探尋相關策略與執行原則，并結合實用案例探討應用時的優勢與瓶頸，為進一步完善城市軌道交通的運營模式與創新走向提供啟示。

1 智能化調度系統在城市軌道交通中的應用難點

1.1 客流變動與高峰壓力：靈活響應需求

城市軌道交通客流特征顯現了顯著的時段與空間失衡，早晚高峰時頻繁造成列車超員，非高峰時段運力又被擱置。為了強化運營效率，傳統調度常采用“固定時刻表”或“經驗式加車”，難以及時反映偶發客流脈沖。智能化調度系統可通過自動匯總閘機進站客流信息、列車滿載率與乘客走向等數據，配合預測算法在適配區段與時段增減列車班次或修正列車運行間隔。外部學者也提出多種自適調度手法，借助多目標求解或神經網絡模型來實時加開列車，明顯降低了峰值時段的車輛擁塞系數，也減少了空駛資源的浪費。客流預測與車次分配本就相互制約，若感知數據不夠完備，系統就難以及時判斷何時該縮短發車間隔或強化編組。在某些線路高峰疊加特殊活動時，當調度員觀察到客流即將越過安全閾值，便會配合算法建議立即啟用后備車組，避免站臺異常堵塞[1]。

1.2 列車編組與線路復雜：算法優化難度

城市軌道交通規模擴大后，各線路間的交叉銜接與編組模式更加多元，導致調度優化的搜索范圍指數擴張。運營部門需要在緊迫時間內為多條線路同步生成或修正運行圖，此過程涉及列車間隔、站臺調度、車輛編組長度與交叉口優先級等多重要素。不少傳統調度軟件只能在預先設定好的約束框架下進行有限搜索，遇到突發事件或復雜線路沖突時往往難以及時產出較理想結果。算法若無法兼顧編組靈活度與運行安全，就難以滿足對大規模線網的實時指揮。若在列車調度過程中遭遇信號異常或行車工況突變，自動求解往往需消耗大量算力才能尋找可行解，這對系統響應速度造成極大壓力。

1.3 系統安全與風險應對：調度靈活度考驗

身為城市公共交通的中樞，軌道交通調度既要面對客流和路線的統籌難題，也要在系統安全和應急反應層面符合嚴格標準。列車故障、信號紊亂、自然災難或者大規模停電等事件，都可能打破原有調度秩序。智能化調度系統若過度集中或依靠單一算法策略，一旦關鍵系統發生延時或停擺，或會引發秩序的混亂與信息丟失。建設多層級冗余和安全防護是保障智能調度穩健的重要措施，包含系統分布部署、異地備份和多通道通信保護。外部研究也指出，在多條線路互相交織的地鐵網絡中，需要采用動態安全約束來統籌調度效率與安全可靠度。在事故多發地段若缺乏冗余與分流機制，一次突發問題即可牽動全網運行。調度平臺的架構若能兼容異步節點與并行處理，使風險分散到多處子系統，則運行可靠性會大幅攀升[2]。

2 智能化調度系統在城市軌道交通中的應用原則

2.1 數據全面與及時：奠定調度基礎

智能化調度的根基在于數據的高質量采集與融合。要感知列車位置、速度、軌道占用狀況和乘客流動模式，應在信號系統、車載傳感器、安檢設施與閘機之間搭建無縫數據網絡。客流預測對底層數據依賴深，數據越完整，動態分析精度會越高。有運營者應用云端集中處理思路，把海量的車站監控視頻、進出站刷卡統計與移動設備定位等信息進行關聯分析，并通過機器學習模型預判未來數小時或數日內的客流分布。若部分車站仍停留在老舊采集方式，必將造成數據缺口，從而限制全局預測的準確度。運維團隊當整合分散的數據源與多維接口，實現快速抓取并清洗可能含噪聲的乘客軌跡記錄，以便后續算法調用。

2.2 模型精細與操作：平衡效率與穩定

面對多樣的調度訴求，海量數據仍難以獨自解決核心問題，構建合理且精細的模型并保障在實務環境中平穩執行才是關鍵。學術界在列車運行圖編排、列車追蹤距離、客流預測以及能耗控制方向，已經提出多種數學體系與算法框架。根據已有經驗，過度理想或極其復雜的模型在實際運行中常遇到系統資源不足或運營者對模型參數理解不深的難題。若優化模型未能充分考慮司機習慣或沿線設備老化度，運行圖看似完美卻難以在真實工況下落實。當網絡規模增長過大而模型復雜度急劇攀升，調度部門可能需要取舍精度來換取響應速度，這在高峰應急中尤為明顯[3]。

2.3 人機協同與應急：提升動態適應力

智能化調度系統雖在一定程度上減輕人工負荷，但在城市軌道交通這種攸關公共安全的場合，完全去人工并不可行。人機協同成為使調度流程可控并保留柔性的重要抓手。一方面，調度員可直接監視系統運轉狀態與客流突變，依靠人工研判進行應急指令；另一方面，系統算法能持續輸出可行的調整建議與風險預報，輔助調度員做更客觀與綜合的決策。當遇到重大故障或無法預知的情況時，算法可能因超出訓練區間或設定范圍而失效，此時人工經驗與隨機應變會顯得更加寶貴。對系統做全自動化的盲目信賴是危險的，有調度員對異常征兆的敏銳嗅覺或能避免事故擴大。在某些突發性災害場景，算法給出的方案往往不及人工基于現場信息靈活調整的速度快，兩者結合才可最大程度保障安全。

3 智能化調度系統在城市軌道交通中的應用途徑

3.1 智能監控融合框架，穩定數據交互協同

監控和數據融合是城市軌道交通智能化調度的核心地基。“智能監控融合框架”指在車站、列車與軌道沿線布設多樣化感知終端，并接入中央控制系統，實現多源信息的實時匯集與同步交換。傳統監控多依托單一信號或視頻系統，無法整合對乘客移動、設備運轉和環境因素的深度信息。為了加強數據交互的穩定與準確，有必要在通信協議層面采用統一或可兼容的標準，像基于5G或專用光纖等手段，保證高帶寬、低延遲的數據傳送。也需在云端或邊緣節點部署數據融合組件，經多維感知信息比對與關聯處理后，過濾重復數據與噪聲，為上層調度算法輸出更干凈且可信的基礎信息[4]。

在工作情境中，一線工作者搭建了某城市新地鐵線路的智能監控融合框架，事先完成車站安檢門、列車攝像頭和軌道感應器之間的網絡銜接。他們選用了高速傳輸的工業級交換系統，并預留帶寬給后期添加的環境監測和人臉識別模塊。運維團隊聯合通信工程師協同校準數據融合服務器，將不同來源且多樣格式的數據流標準化，讓它們一致導入調度平臺。借助機器學習，他們在后臺實時偵察乘客分布與行李狀態，若某站臺客流量瀕臨設置的閾值，系統會向調度員發出提醒。在車載設備與供電參數更新后，有關車輛工況與牽引負荷的數據也被即時整合，讓調度中心具備多維度追蹤。當監測模塊判斷某列車車門閉合異常或制動失衡，就會立刻給檢修人員標注該問題，確保最短時間內排查。對現場局勢的把控因此更精準，也為隨后的自動化決策奠定了堅實支撐。

3.2 綜合列車運行管理，靈活效率平衡時空

為了應對城市軌道交通內外在的多重壓力，綜合列車運行管理注重時空資源的綜合調配與動態分配。傳統列車運營常常基于固定時刻表，無法順暢應對客流高峰、突發故障或臨時增車任務。城市軌道交通的運行管理需要更多彈性，也要顧及安全與效率。在操作層面，綜合列車運行管理包含兩個關鍵點：其一為分時或分區段精準運營，依據客流特征和線路情況合理安排車輛編組與班次；其二借助高階算法與模型，及時調控列車發車間隔、交路編排和跟車距離。系統能夠利用車地通信、ATO以及CBTC等技術，讓列車在安全條件內接近理想速度曲線，縮減空跑或等待時間[5]。

在工作歷程中，一線工作者結合“綜合列車運行管理”思想，對某地鐵干線的運營規劃做了優化。他們先將全天24小時拆成早高峰、平峰、晚高峰和夜間階段，依據乘客習慣與線路情況匹配不同的運行圖。早高峰時乘客多流向市中心，故他們提高列車編組級別并縮短發車間隔，當某站臺的擁擠程度突破預設警戒值，系統會推送信息以便調度員調用額外車組參與該區段。平峰時收縮編組并拉大發車間隔，以節省能耗與人力。在每次調度更新的間隙，CBTC會自動修訂列車限速與跟車距離，使調度員和乘客都能及時接收關鍵動態。晚高峰過后，調度系統再度生成夜間運行圖，讓維修與保潔車輛在部分區段利用空隙進行作業。這類跨時段、跨線路的靈活方案不僅增強了干線運力使用率，也令出行者擁有更順暢體驗。

3.3 大數據運算預測模型，動態資源精準配置

在城市軌道交通領域，客流波動與突發事件要求調度系統具有超前預警功能。若能提前洞悉客流激增或故障端倪，運營方便可更平穩地開展資源部署與應急協調。大數據運算預測模型漸成智能調度的重要支撐，通過將歷史客流數據、節假日因素、天氣變化與城市活動信息等輸入機器學習或深度網絡中，能獲得高精準度的客流預測與故障概率分析。一些城市基于此構建了“預判-決斷-執行-回饋”的調度閉環，利用大數據預測輸出的客流曲線或風險指數，提前向相關車站或線路調派運力并準備應急預案。

在工作實踐中，一線工作者圍繞“大數據運算預測模型”進行城市軌道交通的客流管理改造。他們從多方渠道獲取天氣變化、節假日影響、旅游景點客流布設等信息，并與地鐵閘機記錄、充值卡消費及手機信令數據對照，搭建訓練數據集。其后，他們使用時序卷積網絡（TCN）與長短期記憶網絡（LSTM）兩套模型分別測試客流預測的準確度，并擇優部署于調度系統。若預測得知某時段客流異常高漲或有大型活動，系統便提前發出警示，引導部分乘客分流至其他線路或鼓勵公交接駁。檢修組也可據模型把握設備負載動態，重點巡查潛在故障點。實施半年來，工作人員統計發現，高峰擁堵大幅減少，加車效率提高，而故障率與投訴率也不同程度降低。實踐表明，大數據驅動的預測模型可在交通調度中扮演至關重要的前置角色，為深化智能化調度體系創造了必要條件。

4 結語

城市軌道交通正朝向智能化與精細化新階段邁進。實時數據匯總、算法迭代與人機互助相互配合，既提升日常運營效率，也為應急防控提供支撐。多系統聯動與大數據計算雖面臨阻力，但已有工作證明智能調度在降低成本、提高效率和安全保障方面潛力值得期待。未來隨著人工智能、物聯網和5G等技術繼續交融，智能調度會與自動駕駛列車、智慧車站形成更緊密的結合，為城市公共交通構筑更靈活與可持續的圖景。

參考文獻：

[1]侯劍偉.軌道交通行車調度智能化系統設計與實現[J].人民公交，2024（08）：49-51.

[2]王宇陽.高速鐵路智能化調度的關鍵技術及應用策略[J].運輸經理世界，2024（05）：85-87.

[3]陳嘉豪，周揚華.高速公路路側監控技術智能化提升方向淺析[J].中國交通信息化，2021（S1）：145-147.

[4]翁秉全.公共交通智能化系統應用與實踐[J].城市公共交通，2017（08）：15-18.

[5]梁展凡，韋海和，商小燕，等.城市智能化便民交通系統的研究初探[J].企業科技與發展，2017（01）：49-53.