信息化技术在轨道交通智能调度系统中的应用与研究

文｜黄泳霖

轨道交通极大地改善了城市交通拥挤的问题，但同时也面临着高峰客流量大、疏散困难、涉及专业复杂等难题。为有效应对突发事件，需要通过信息化技术对轨道交通智能调度系统进行升级，以维护和保障车辆运行的稳定性，推进智慧城轨建设。

一、轨道交通智能调度系统架构及功能模块

（一）架构

城市轨道交通智能调度系统由系统服务器和各个部门的客户端组成。借助企业局域网，系统模块间可以轻松联系并实现数据交互。其中，系统服务器采用B/S架构进行开发部署，主要负责执行和管理等多个业务功能。系统的开发使用JavaWeb技术，采用Spring Restful方式发布接口。前端采用JSP，后端使用COCC系统数据库来进行施工调度管理工作，并发布相关任务。

（二）功能模块

从模块组成来看，轨道交通智能调度系统可细分为以下六大部分。

预案库：提供多维度数据，支持城市轨道交通组织机构和人员的决策与操作，用于处理故障问题。

案例库：储存历史突发事件处置信息，通过案例分析为解决类似问题提供参考。

规则库：存储与突发事件处理相关的规则，如事件等级和事故分类规则，用于科学分析案例。

事故信息预处理模块：初步处理事故信息，包括数字化接警和事件性质及级别的判断，提高处理效率。

案例检索匹配模块：使用匹配检索算法，如目标树算法，以找到与当前事件相似的过去案例，供决策参考。

案例评估模块：用于系统学习和改进，评估案例帮助决策人员总结和分析事故处理问题，丰富案例库，优化轨道交通调度质量。

二、信息化技术在轨道交通智能调度系统中的具体应用

（一）信息化技术在线网指挥中的应用

1.大数据处理技术

通过对轨道交通智能调度系统架构及功能模块进行分析可以发现，COCC数据库是整个系统得以运转的核心。由于系统需要对全线网所产生的各类数据进行汇总与处理，因此引入了大数据技术，对海量数据进行储存、计算，并对非结构化数据进行处理，通过与传统关系库进行协作，完成各项业务功能。随着城市轨道交通的不断完善，许多新线路将接入轨道交通智能调度系统，这便导致所采集的数据成倍增长，过去传统的数据库很难完成海量数据存储的任务。同时，在案例评估模块中，想要对客流进行预测与分析，便需要对过去大量的历史数据进行挖掘，成为机器学习的训练样本，这也加深了对大数据技术引入的依赖。此外，借助大数据处理技术，还能对语音、视频、图像等非结构化数据进行分析，这样便能解决海量非结构化数据处理这一难题，为城市轨道交通调度及运营提供海量的数据参考。

举例来说，在对轨道交通运营指标进行统计与评估的过程中，大数据技术的存在可以自动实现各线网、线路运营指标的收集与统计，并通过数据分析及指标对比，为工作人员提供最优指标所对应的调度指挥命令，从而增强运营单位的管理水平。同时，大数据技术还可根据每日的实际客流及列车运行参数，对每日的调度情况、执行效果等进行分析与评估，并完成各项评估指标的输出，为列车持续优化提供可靠的参考建议。此外，运营人员还可借助大数据对每日列车开行数和能耗情况进行统计与分析，这样便能迅速了解到各线路牵引能耗与运营里程的比值，从而对列车运行不断进行优化调整，总结出每周、每月的线路能耗及线网客流数据的变化趋势，并依据这种趋势对未来列车调度方案进行调整，不断找寻最佳的线网运能与能耗平衡方案。

2.BIM模型三维仿真技术

BIM技术已经在当前多个城市的轨道交通建设中得到了应用，除了能够在工程设计阶段、施工阶段发挥作用外，还可在轨道交通运营调度中发挥价值，建立长期运维和运营模型。在过去三维模型的建立不仅需要耗费巨大的人力，而且所需时间长，模型准确率也较低，且缺乏后期有效维护。而通过BIM模型三维仿真技术的应用，则能极大地节省人力及时间成本，并且所建立的模型还能在后期进行动态同步修改。

举例来说，线网调度中心能够借助BIM模型轨道交通运营模型，对应急预案进行仿真场景演练与分析。同时，当事故问题发生后，应急指挥中心还可通过模型调取三维场景，通过仿真实地考察以及现场实际情况的分析做出更科学的决策。

（二）信息化技术在电力调度中的应用

随着城市人口规模、交通压力的不断增长，轨道交通的运能负荷也逐步增加，导致电力设备故障时常发生。在如今信息化运营逐渐成为趋势的背景下，传统的电力监控系统逐渐暴露出一些问题，如无法实现监控、预警、抢修处理的一体化，信息采集精度低以及监控效率不高等。对此，需要借助信息化技术提高实时电力监控的精度，及时发现并精准定位故障位置，为电力故障的快速响应与处理提供可靠的技术支持，进而提升轨道交通电力供应的安全性和可靠性。

首先，通过安装传感器和监测设备，调度中心可实时监测轨道交通电力系统的运行状态和电力消耗情况，采集各种电力参数数据，并通过网络传输到调度中心进行处理和分析。同时，根据电力监测数据，利用数据分析和算法模型，还可对轨道交通电力系统的能量管理进行优化。通过对能源的合理分配和利用，降低电力系统的能耗，提高能源利用效率，减少能源浪费和损耗。此外，利用信息化技术还可对轨道交通电力系统的运行调度进行优化。通过数据分析和模拟仿真，优化列车运行速度、时间间隔和停站时长，减少能量消耗和碳排放，提高列车运行的安全性、稳定性和舒适性。并且，在线路中开展不同专业、不同工种施工时，通常需要调度中心进行停电辅助。这时，便可通过城市轨道交通智能调度系统为施工方提供接口，进行电力方面的调用，并实时上传触网停电信息、停电范围信息以及电力抢修信息等，从而确保轨道交通电力的稳定供应。

（三）信息化技术在客流管理与列车服务中的应用

在对轨道交通客流进行管理的过程中，通过对系统数据库数据进行统计与分析，可以精确了解不同站点和线路的客流情况，这有助于预测高峰期和低谷期，从而调整列车运行图和车辆配备，以满足不同时间段的客流需求。同时，轨道交通智能调度系统还可根据客流数据，自动调整站点进出口的开闭情况。在高峰期，系统可以增加进出口通道，减少拥堵，提高客流运输效率。而在低谷期，可以合理关闭部分通道，以达到节能降耗的目的。此外，在列车服务方面，借助信息化技术可为乘客提供列车到站时间、站点变化等信息，通过车站屏幕、手机应用或广播系统传递给乘客，帮助他们更好地规划出行并减少等待时间。轨道交通智能调度系统还可基于客流情况和预测数据，自动进行列车编组的优化，比如在高客流时段增加车辆的编组，以提供更多座位；在低客流时段则减少编组以降低能耗和成本。

三、结语

综上所述，大数据、云计算、人工智能以及物联网是当前城市轨道交通发展研究的主要方向。其中，通过运用大数据处理技术、BIM模型三维仿真技术和电力信息监控技术，可以实现对轨道交通系统运营情况的全面监测、分析和调度。同时，借助信息化技术还可对客流动态进行预测和分析，从而合理调整列车运行、优化编组和控制进出口通道，并提供更优质的出行体验和服务。因此，需进一步研究信息化技术在城市轨道交通智能调度系统中的应用，不断推进智慧城轨建设。只有这样，才能使城市轨道交通向更加绿色、更加智能、更加安全、更加可靠的方向进行发展。