[发明专利]一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法

说明书

技术领域

本发明涉及城市轨道交通的客流组织。更具体地，涉及一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法。

背景技术

近年来，国内各大城市城市轨道交通建设发展迅速，路网运营规模不断扩大，城市轨道交通在城市交通中的客流分担率不断增加，随之带来早晚高峰时段部分线路或车站能力不足的问题，表现为线路最大满载率超过100％的区间不断增加，站内乘客超饱和现象严重，站台乘客拥挤，候车时间过长，乘车效率低下，同时乘客安全面临威胁。

在实际运营的地铁路网中，不同线路由不同运营公司负责管理的实例并不少见，相应运营主体只关注自己所负责运营线路保障客流安全与提高运输能力的问题。

针对早晚高峰时段的客流拥堵问题，北京地铁运营中采用进站限流措施控制客流，在站外设置限流栏控制进站乘客数量。该措施在一定程度上缓解了大客流对车站和线路造成的压力，但是该措施的时间粒度较大，不同线路、车站按经验各自限流，未考虑本站限流对相邻车站的客流影响，且对限流效果未进行细化评估和改进，仍有部分车站能力紧张、部分断面满载率过高。

因此，考虑到客流在车站及线路的传播特性和大站停车策略，需要提供一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法，可以得到早晚高峰时段的最优大站停车方案和多站协同限流组织方案。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法，该方法包括如下步骤：

S1、统计地铁线路上各车站的客流特性；

S2、根据各车站的客流特性，设置地铁线路的列车停站方案；

S3、根据各地铁车站的客流特性和地铁线路的列车停站方案，构建列车和乘客的时空转移模型；

S4、根据列车和乘客的时空转移模型，计算线路多站运输系统的加权值；

S5、动态调整决策变量，优化全部乘客的整体加权值，获得最优列车停站方案及相应的限流方案。

优选地，步骤S2中所述列车停站方案设置为：筛选除始发站和终到站外各车站的客流特性中的进出站总量大的车站作为大站，在单个运行周期内开行多列站站停列车与一列大站停列车。

优选地，步骤S3进一步包括如下子步骤：

S3.1、构建由列车在车站的发车时间、区间运行时间、到站时间和停站时间描述的列车位置转移子模型，并调整该子模型中对应后续列车在本站或者相邻车站的到达时间或出发时间；

S3.2、构建由乘客位置和乘客状态描述的站内乘客状态转移子模型；

S3.3、构建站外限流人数变化子模型；

S3.4、由所述列车位置转移子模型、站内乘客状态转移子模型和站外限流人数变化子模型共同构成列车和乘客的时空转移模型。

优选地，步骤S3.1进一步包括如下子步骤：

S3.1.1、构建由列车在车站的发车时间、区间运行时间、到站时间和停站时间描述的列车位置转移子模型，模型公式为：

公式中，k为列车编号，k＝1,2,.....,K；n为车站编号，n＝1,2,.....,N；为列车k在车站n的发车时间；为列车k在车站n的到站时间；为列车k在车站n的停站时间；为列车k在车站n-1到车站n间的区间运行时间，包括列车的纯运行时间和起停附加时间；I为列车最小发车间隔时间；

S3.1.2、判断大站停列车在甩站车站的通过时间与前后列车的出发或到达时间的间隔是否满足列车在车站的最小作业时间约束，若不满足，则调整对应后续列车在本站或者相邻车站的到达时间或出发时间。

优选地，步骤S3.1.2进一步包括如下子步骤：

S3.1.2.1、判断列车k在车站n的到站时间与列车k-1在车站n的发车时间间隔是否满足列车最小发到间隔时间要求，若不满足，即I^fd为车站通过最小发到间隔时间，转到步骤S3.1.2.2；若满足，结束调整；

S3.1.2.2、更新列车k在车站n-1和n-2的发车时间，令则转入步骤S3.1.2.3；

S3.1.2.3、判断车站n-2是否为始发站，若是，转向步骤S3.1.2.4；若否，转入步骤Step3.1.2.6；