公共数据开放形势下市域铁路智能调度场景化节能的应用研究

文：朱三平，金林，周卢泽，吴越，杨迎卯，陆诗钊｜温州市铁路与轨道交通投资集团有限公司

为贯彻落实《中国城市轨道交通绿色城轨发展行动方案》工作要求，本文以推进公共数据和企业数据融合应用为基础，以多源数据融合计算构建客流分析模型和动态时刻表为关键技术，探索构建智能调度、接驳换乘、客流引导三大应用场景，实现公共运输体系优化促进节能降碳，推动轨道交通领域绿色低碳发展创新。

随着重点城市都市圈的快速成型和持续扩容，市域（郊）铁路正迎来规划和建设的快速发展时期。随之而来的能源消耗和碳减排压力也与日俱增，据统计，2018年至2021 年期间城市轨道交通全行业总能耗持续呈增长态势，2021年总能耗已达213.1 亿千瓦时，同比2020 年增长23.6%，占城市整体能耗的1.59%，是公共交通领域的“用能大户”，究其原因是运输组织效率不高和节能应用场景单一所致。据了解，城市轨道交通运营综合能耗主要是列车牵引能耗（在总能耗中占比超50%）与车站通风空调系统、照明设备及自动扶梯等设备运行能耗（在车站总能耗中占比超80%）；而固定的运输组织方案造成调度、司机、运营管理人员等关键岗位均无法根据实际情况科学动态地建立运输组织模式和车站设备控制模型，无法适应绿色低碳发展趋势下的节能场景构建需求，最终造成绿色节能应用无法具体开展及落地。

一、解决方案

为贯彻落实中国城市轨道交通协会印发《中国城市轨道交通绿色城轨发展行动方案》，在公共数据开放形势下，此解决方案以市域铁路智能调度运输管理优化为核心目标，以多源数据融合计算构建客流分析模型和动态时刻表为关键技术，实现智能调度、接驳换乘、客流引导三大节能应用场景，推动轨道交通领域绿色低碳发展创新。

（一）总体架构

融合利用外部环境数据、交通接驳数据和内部系统数据，构建客流指数分析与预测模型，设定动态列车时刻表，从而实现“智能调度”“接驳换乘”“客流引导”三个特色应用场景，整体架构见图1。

图1 解决方案总体架构

（二）应用场景

1.构建客流分析模型，设定动态时刻表，实现智能调度

对市域铁路票务系统客流数据、其他公共交通出行数据等进行融合与碰撞，并通过视频识别计数、红外感应、热成像等多种数据进行补充修正，实现精准的客流数据采集与统计，建立客流评价体系，并计算客流指数（图2）。基于客流指数，将原本的静态时刻表转换为实时动态时刻表，为智能调度特色节能应用提供辅助决策，最大限度节约运输资源，降低综合能耗，实现绿色低碳出行优化。

图2 客流指数计算

基于长期大量的票务系统数据，结合公共汽电车、出租车、网约车、共享单车、铁路航空等公共交通数据，并接入视频识别计数、红外感应、热成像、手机信令、站点周边赛事活动等多种数据进行修正，综合分析客流出行的时空和OD 特征，支撑市域铁路日常客流预测和实时客流监测。从线网、线路、车站、列车、断面等空间维度，工作日、周末、节假日、高平峰等时间维度，建立客流评价体系，计算客流指数。以客流指数为基础，对各项因子指标数据进行展开分析，依据客流与运输方案间的动态匹配关系，建立与市域铁路运输组织深度融合的运能运量精准匹配模型，构建动态时刻表（图3）。

图3 运能运量匹配模型与动态时刻表

2.强化城市公共交通一体化运营管理模式，实现高效接驳换乘

以动态时刻表为“小切口、小场景”，实现对列车到站时间、出站客流数量、换乘方式意向等信息的精准分析与预测掌握，建立与公共汽电车/出租车运营管理单位、网约车平台之间的数据共享通道，让公交车调度人员、出租车/网约车司机能够提前预判乘客出行需求，以便精准调配运力，降低车辆空载带来的运能资源浪费，满足高效换乘、一体化服务和快速集散要求，实现市域铁路与公共汽电车、出租、网约车等公共交通之间的高效节能联动（图4）。

图4 精准调配运力实现多交通方式高效节能联动

3.构建面向全出行链的乘客服务体系，提升客流引导服务

在乘客服务侧，基于客流指数和动态时刻表的强大数据支撑，面向乘客出行前规划和出行中体验的不同服务需求，创新性提出“我要乘车”和“我在车上”两大维度的客流引导服务（图5），实时查询车站列车到发时刻和列车沿途到站时刻，综合展示车站及车辆全场景、可视化客流热力图，动态显示车厢拥挤度、前方换乘站客流等运营服务信息，并及时发布乘客诱导信息，构建出行即服务（MaaS）的全链条、一体化绿色交通服务体系。

图5 两大维度客流引导

（三）数据使用

本文的数据来源包括政府开放数据集、自有数据和社会数据。

1.数据清单

政府开放数据集：一是公共交通基础数据，包括但不限于公共汽电车、出租车、网约车、共享单车等（用于客流分析预测与多交通方式换乘联动）；二是环境数据，包括但不限于气温、气压、湿度等（用于确定车站通风空调等设备运行状态和参数设置）；三是能源数据，主要为行业用电量数据（用于综合评估公共交通行业电量能耗数据）；四是站点周边赛事活动等数据（用于客流分析预测与运输组织优化）。

自有数据和社会数据：一是票务ACC 清分数据、APP 乘车码过闸数据（用于基础客流统计与分析）；二是线路、站点、供电、信号、车辆等基础设施信息（用于构建运能运力匹配模型）；三是站内环境温湿度等数据（用于确定车站通风空调等设备运行模式和参数设置）。

2.数据融合算法模型

基于多源原始客流数据，通过特征提取、规则化、分类融合等步骤获得每源数据更加精确和一致的融合结果。然后计算每源融合结果中各个目标数据结点决策达成概率，并通过决策推理输出针对所有源数据的若干协同一致的决策结论。最后将协同决策结论应用于运输管理、行车调度、客运组织等场景。根据不同的决策要求，获得相应的协同决策结论，从而实现基于多源客流数据的多目标多维度决策。通过分析每个协同目标结点背后各源目标结点的决策达成概率，通过决策推理获得该协同目标结点的决策结论，并将决策结论用于相关场景。

（四）商业模式

一是在温州市域铁路S2 线应用试点。依托温州市铁投集团的资源优势，整合城轨行业通信（中兴轨道）、信号（浙大网新）、综合监控（上海宝信）以及电气化（中铁建电气化局）等各专业系统服务商资源，聚焦动态时刻表，形成完整的绿色节能应用体系和实施机制，共同推进特色节能场景建设方案，并组织在温州市域铁路S2 线率先实施，先行试点。

二是创建绿色城轨示范工程，打造样板。在试点先行的基础上，积极申报中城协“六大绿色城轨行动”示范工程（节能降碳增效示范-运营管理模式创新示范），进一步研究优化运输组织节能运行模式和设备系统节能控制模式，完善交通运营企业节能降耗管理体系，探索有效模式和有益经验，打造绿色样板，充分发挥示范引领作用，取得良好示范效应。

三是形成节能降碳标准规范，推广复制。充分发挥示范引领作用，围绕城轨节能降碳增效的行动目标，针对运输组织和运营管理领域，建立形成绿色节能运营模式、管理体系和相关技术规范，复制有益模式和成功经验，面向全国城市市域铁路逐步推广，实现城轨交通全行业节能降耗增效。

二、应用成效

一是助力运营工作智慧化、绿色化。市域铁路列车时刻表开行计划更加符合客流出行动态需求，市民搭乘市域铁路的平均候车时间缩短35%以上；与公交、出租等公共交通方式之间的换乘衔接组织更加及时高效，乘客换乘接驳效率提升，平均换乘等候时间缩短20%以上，乘车快捷性和舒适度大幅提升。在便于开展客运组织工作方面，线网线路客流情况尽在掌握，指数形式表示客流强度更为形象，动态列车时刻表执行效率更高，现场行车调度指挥更加有据可依，牵引能耗强度下降3%。车站内客流分布和聚集情况一目了然，便于开展客运组织工作，车站客运服务设备设施运行状态更加绿色节能，车站能耗强度下降2%。在实现数据共享开放方面，实现交通运输组织方案和列车时刻表信息的互联互通，日常公交接驳和突发应急状况下的临时接驳资源调配更加科学合理，运输资源利用率更高。

二是提升社会治理效益。创新运营管理模式，实现节能降碳增效，以数据创新应用为驱动，赋能运输组织优化及运营管理提升，通过建立完善的绿色节能运营模式、管理体系和技术规范，构建智能调度、接驳换乘、客流引导等特色节能应用场景，切实降低运营综合能耗，实现节能降碳增效；重构出行服务体系，赋能城市综合服务平台，重构适应现代城市出行需求的公共交通出行服务体系，构建多方联动、同频共振的公共交通运营服务机制，实现各交通方式之间紧密配合、无缝衔接、高效换乘。能源精细化管理，推动行业绿色低碳发展，以节能运营应用场景为切入口，进一步探索通风空调节能和智能照明等关键技术，研究数字能源管理平台应用技术标准，建立能耗标准指标体系，实现对风、水、电等重点能耗设备的精细化能效管理，为城轨行业绿色低碳智慧能源管理系统建设提供借鉴，推动行业绿色低碳发展。

三是发挥数字经济价值。数字交通是数字经济发展的重要领域，以数据为关键要素和核心驱动，通过推进公共数据开放和社会数据流通，打造数据创新应用场景，充分挖掘和激活数据潜在价值，促进公共交通的交互融合与促进提升，能够助力交通行业的数字化转型发展，推动节能减排领域的数字产业化发展。