城市轨道交通突发大客流站车协同优化处置模型与方法研究
发布时间：2022-01-21 14:47
随着城市人口地不断增长、商业活动地频繁举办和轨道交通地网络化运营,轨道交通所面临的客运压力也日益增加,大客流已成为运营中的主要风险点之一。为了充分发挥轨道交通的整体效益、保证大客流期间轨道交通系统的运营安全,要求基于客流需求,通过车站和列车两方面协同处置。本文以突发大客流线路为研究对象,采用车站客流控制和列车停站方案调整方法研究大客流时段的客流控制和疏散的模型和方法,主要研究工作包括以下内容:（1）城市轨道交通突发大客流的形成与常用处置方法分析。依据突发大客流是否可以预测,将突发大客流分为可预测突发大客流和不可预测突发大客流两种,并从车站各实施设备的通过能力和列车有限容量两方面分析车站形成大客流的原因;在此基础上根据常规的限流和疏散策略,分析不同处置策略的特点,明确突发大客流时段需采用车站控流和列车停站方案优化方法进行协同处置。（2）基于乘客与列车的衔接关系研究城市轨道交通突发大客流传播机理。结合AFC系统采集的OD数据和列车时刻表数据还原各个车站经过的各次列车与乘客上下车的交互情形,提出基于最短出行路径的乘客滞留周期的推算方法,以此为基础分析车站上车率、滞留率和列车断面满载率,通过模...
【文章来源】：深圳大学广东省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
深圳湾体育中心位置图
土艨土髁坑朐?1,,kkdepqdepqaimjaimaimjaimTTTT时段内到达各输送站台的客流数据总和（式（4-5）），其值要满足如式（4-6）所示的约束条件。12(1),,,","11"1nkkkkjqxdsqqaimjaimlikiklkkPPxP（4-5）max,daimjaimPP（4-6）2）约束二：最小安全追踪间隔时间为保证行车安全，在组织列车运行时，需要通过设备或者人工控制，使连续发出列车之间保持一定行车间隔，即第一列车j发出后，需经过一定时间h才发出下一列车j1，该间隔不能低于线路允许的最小安全追踪间隔时间minh，如图4.1所示。由于控制换乘大客流的策略是通过列车在换乘车站是否停站决策的，这样部分线路列车会减少在车站的停站时间，当列车间的行车间隔本来就很小且不能越行时，列车只能在区间或者车站停车等待间隔充足才可以再次起动。图4.1最小安全追踪间隔示意图4.1.3.2线路列车疏散
城市轨道交通突发大客流站车协同优化处置模型与方法研究34（2）列车运行间隔约束列车运行时间由列车区间运行时间与列车停站时间构成，时间节点包括列车在各个车站的到站时刻和发车时刻，如图4.3。图4.3列车运行间隔示意图列车在起始站以固定的间隔时间发车，前后列车行车间隔需要满足列车间最小追踪安全间隔要求，如式（4-14）所示，1mindpdpjjTTh（4-14）式中，dpjT表示列车j离开车站i的时刻，1dpjT表示列车j1离开车站i的时刻，minh表示最小追踪安全间隔。（3）列车停站车站约束优化列车停站方案的目的是为大客流车站预留更多的车内空间，单次运输更多的乘客，因此当车站k突发大客流时，需要满足以下式（4-15）和式（4-16）的约束。11112011kiiiixixkxori（4-15）11niiikxnkx（4-16）式中，ix为0-1变量，当列车在车站i停车时取1，不停车时取0。式（4-15）约束线路起始车站必须为1，控制车站k之前的列车停站；式（4-16）约束车站k直到终点车站均站站停。在车站控制策略中，当站台客流需求超过站台安全容量限制时，进站闸机采取关闭措施；在列车疏散策略中，列车跳停部分客流较小的车站，因此为配合上述措施的顺利进行，车站的乘客信息系统（PIS）应将车站关闭闸机信息和列车不停站信息及时提醒乘客，辅助轨道交通内部的稳定运营秩序。4.2模型求解算法设计在本章中，针对三个模型设计求解算法，第一个模型为换乘车站突发进站大客流时，各线路方向客流需求模型（式（4-3）），第二个模型为突发换乘大客流时邻线列车停战方
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人工蜂群算法的轨道交通列车行车间隔优化[J]. 方春林,刘晓娟,辛营营,罗欢. 计算机应用. 2018(09)
[2]基于突发故障的高速列车运行调整研究[J]. 彭其渊,陆柳洋,占曙光. 交通运输工程与信息学报. 2018(01)
[3]动态随机客流下城轨列车运行调整策略[J]. 许红,陈楠. 北京交通大学学报. 2017(06)
[4]考虑满载率均衡性的大小交路列车开行方案优化研究[J]. 许得杰,曾俊伟,麻存瑞,陈绍宽. 交通运输系统工程与信息. 2017(06)
[5]城市轨道交通网络协调限流优化研究[J]. 潘寒川,刘志钢,邹承良,陈颖斌. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2018(05)
[6]基于乘客均衡候车的轨道交通协同限流建模[J]. 马羽,王卓群,温少表,罗钦. 深圳大学学报(理工版). 2017(05)
[7]地铁列车扣车模型及其应用[J]. 李文. 城市轨道交通研究. 2016(12)
[8]突发事件条件下列车运行k-最短路模糊蚁群算法[J]. 张兰霞,秦勇,孟学雷,张涛. 模糊系统与数学. 2016(04)
[9]基于多智能体的城市轨道交通列车延误仿真模型及应用[J]. 董皓,康会峰,廖琦,李璇. 都市快轨交通. 2016(03)
[10]突发事件下地铁网络乘客出行行为仿真模型[J]. 李伟,徐瑞华. 华东交通大学学报. 2015(02)
硕士论文
[1]基于微粒群算法的城市轨道交通列车运行调整方法研究[D]. 付迪.长安大学 2016
[2]城市轨道交通列车运行交路方案研究[D]. 陈玥.北京交通大学 2016
[3]城市轨道交通路网客流拥堵控制方法与模型[D]. 孙捷萍.北京交通大学 2016
[4]可预见性大客流下城市轨道交通列车开行方案优化方法及应用研究[D]. 曹可.西南交通大学 2015
[5]城市轨道交通网络突发大客流传播机理及组织优化[D]. 李凌燕.西南交通大学 2015
[6]基于Q学习的智能交通预测与多路径规划研究[D]. 李冲.中南大学 2014
[7]网络条件下城市轨道交通突发大客流演化机理和应急策略研究[D]. 曹志超.北京交通大学 2013
[8]城市轨道交通大客流运营组织方法研究[D]. 唐巧梅.西南交通大学 2013
[9]突发大客流城市轨道交通列车停站方案优化研究[D]. 刘祥喜.北京交通大学 2012
本文编号：3600464
【文章来源】：深圳大学广东省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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土艨土髁坑朐?1,,kkdepqdepqaimjaimaimjaimTTTT时段内到达各输送站台的客流数据总和（式（4-5）），其值要满足如式（4-6）所示的约束条件。12(1),,,","11"1nkkkkjqxdsqqaimjaimlikiklkkPPxP（4-5）max,daimjaimPP（4-6）2）约束二：最小安全追踪间隔时间为保证行车安全，在组织列车运行时，需要通过设备或者人工控制，使连续发出列车之间保持一定行车间隔，即第一列车j发出后，需经过一定时间h才发出下一列车j1，该间隔不能低于线路允许的最小安全追踪间隔时间minh，如图4.1所示。由于控制换乘大客流的策略是通过列车在换乘车站是否停站决策的，这样部分线路列车会减少在车站的停站时间，当列车间的行车间隔本来就很小且不能越行时，列车只能在区间或者车站停车等待间隔充足才可以再次起动。图4.1最小安全追踪间隔示意图4.1.3.2线路列车疏散
城市轨道交通突发大客流站车协同优化处置模型与方法研究34（2）列车运行间隔约束列车运行时间由列车区间运行时间与列车停站时间构成，时间节点包括列车在各个车站的到站时刻和发车时刻，如图4.3。图4.3列车运行间隔示意图列车在起始站以固定的间隔时间发车，前后列车行车间隔需要满足列车间最小追踪安全间隔要求，如式（4-14）所示，1mindpdpjjTTh（4-14）式中，dpjT表示列车j离开车站i的时刻，1dpjT表示列车j1离开车站i的时刻，minh表示最小追踪安全间隔。（3）列车停站车站约束优化列车停站方案的目的是为大客流车站预留更多的车内空间，单次运输更多的乘客，因此当车站k突发大客流时，需要满足以下式（4-15）和式（4-16）的约束。11112011kiiiixixkxori（4-15）11niiikxnkx（4-16）式中，ix为0-1变量，当列车在车站i停车时取1，不停车时取0。式（4-15）约束线路起始车站必须为1，控制车站k之前的列车停站；式（4-16）约束车站k直到终点车站均站站停。在车站控制策略中，当站台客流需求超过站台安全容量限制时，进站闸机采取关闭措施；在列车疏散策略中，列车跳停部分客流较小的车站，因此为配合上述措施的顺利进行，车站的乘客信息系统（PIS）应将车站关闭闸机信息和列车不停站信息及时提醒乘客，辅助轨道交通内部的稳定运营秩序。4.2模型求解算法设计在本章中，针对三个模型设计求解算法，第一个模型为换乘车站突发进站大客流时，各线路方向客流需求模型（式（4-3）），第二个模型为突发换乘大客流时邻线列车停战方
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人工蜂群算法的轨道交通列车行车间隔优化[J]. 方春林,刘晓娟,辛营营,罗欢. 计算机应用. 2018(09)
[2]基于突发故障的高速列车运行调整研究[J]. 彭其渊,陆柳洋,占曙光. 交通运输工程与信息学报. 2018(01)
[3]动态随机客流下城轨列车运行调整策略[J]. 许红,陈楠. 北京交通大学学报. 2017(06)
[4]考虑满载率均衡性的大小交路列车开行方案优化研究[J]. 许得杰,曾俊伟,麻存瑞,陈绍宽. 交通运输系统工程与信息. 2017(06)
[5]城市轨道交通网络协调限流优化研究[J]. 潘寒川,刘志钢,邹承良,陈颖斌. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2018(05)
[6]基于乘客均衡候车的轨道交通协同限流建模[J]. 马羽,王卓群,温少表,罗钦. 深圳大学学报(理工版). 2017(05)
[7]地铁列车扣车模型及其应用[J]. 李文. 城市轨道交通研究. 2016(12)
[8]突发事件条件下列车运行k-最短路模糊蚁群算法[J]. 张兰霞,秦勇,孟学雷,张涛. 模糊系统与数学. 2016(04)
[9]基于多智能体的城市轨道交通列车延误仿真模型及应用[J]. 董皓,康会峰,廖琦,李璇. 都市快轨交通. 2016(03)
[10]突发事件下地铁网络乘客出行行为仿真模型[J]. 李伟,徐瑞华. 华东交通大学学报. 2015(02)
硕士论文
[1]基于微粒群算法的城市轨道交通列车运行调整方法研究[D]. 付迪.长安大学 2016
[2]城市轨道交通列车运行交路方案研究[D]. 陈玥.北京交通大学 2016
[3]城市轨道交通路网客流拥堵控制方法与模型[D]. 孙捷萍.北京交通大学 2016
[4]可预见性大客流下城市轨道交通列车开行方案优化方法及应用研究[D]. 曹可.西南交通大学 2015
[5]城市轨道交通网络突发大客流传播机理及组织优化[D]. 李凌燕.西南交通大学 2015
[6]基于Q学习的智能交通预测与多路径规划研究[D]. 李冲.中南大学 2014
[7]网络条件下城市轨道交通突发大客流演化机理和应急策略研究[D]. 曹志超.北京交通大学 2013
[8]城市轨道交通大客流运营组织方法研究[D]. 唐巧梅.西南交通大学 2013
[9]突发大客流城市轨道交通列车停站方案优化研究[D]. 刘祥喜.北京交通大学 2012
本文编号：3600464
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