[发明专利]一种无人公交在车辆故障时的应急调度方法及系统在审
| 申请号: | 202211198524.7 | 申请日: | 2022-09-29 |
| 公开(公告)号: | CN115578881A | 公开(公告)日: | 2023-01-06 |
| 发明(设计)人: | 胡文;蔡营;张利 | 申请(专利权)人: | 东风悦享科技有限公司 |
| 主分类号: | G08G1/123 | 分类号: | G08G1/123;G06Q10/06;G06Q50/30 |
| 代理公司: | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人: | 周伟 |
| 地址: | 430000 湖北省武汉市武汉经济技术开发区全*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 无人 公交 车辆 故障 应急 调度 方法 系统 | ||
1.一种无人公交在车辆故障时的应急调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1:故障车辆在原行车计划刻度表中对应的发出序号为m,获取故障车辆所在的位置以及车辆上的乘客数量a;
步骤S2:获取故障车辆在原计划行车刻度表中的后续车辆所在的位置,以及后续车辆上的空座数量b,根据乘客数量a调整后续车辆的行驶速度及间距,直到后续车辆行驶至故障车辆所在位置时的空座数量b大于或等于乘客数量a;
步骤S3:调整的第一辆首站发车对应序号为m+1,需要调整间距的后续车辆总共h辆,得出无人公交运营异常值的调度函数:
x=Rt-Pt,
x是调整后的行车计划与原行车计划之间的发车时间间隔偏差量,Rt是调整后的行车计划时刻表对应的发车时间间隔,Pt是原行车计划时刻表对应的发车时间间隔;
步骤S4:依据无人公交运营异常的调度模型,将调整后的行车计划与原行车计划之间的发车时间间隔偏差量x约束至最小值;
步骤S5:根据历史客流统计数据划分特征时段,将客流分布相近的时段划分为一段,并推算出各特征时段下乘客在各个站点的客流到达率,将工作日和休息日的客流数据分别进行特征分析,生成工作日和休息日线路站点到达率样本,基于当日对应的客流样本,以乘客等待时间最短和运营成本最低为联合优化目标,制定出发车间隔随客流规律变化的基本行车时刻表。
2.如权利要求1所述的一种无人公交在车辆故障时的应急调度方法,其特征在于,在步骤S2中,包括以下步骤:
步骤S21:在原计划行车刻度表中查询最接近故障车辆的后续车辆c上的空座数量d;
步骤S22:若空座数量d为零,则后续车辆c正常运营;若空座数量d大于或等于乘客数量a,后续车辆c加速行驶至故障车辆所在的位置,并转运乘客数量a的乘客;若空座数量d小于乘客数量a,且空座数量d大于零,后续车辆c加速行驶至故障车辆所在的位置,并转运乘客数量a的部分乘客,乘客数量a剩余的乘客由后续车辆c的后续车辆转运。
3.如权利要求1所述的一种无人公交在车辆故障时的应急调度方法,其特征在于,在步骤S4中,调整后的行车计划与原行车计划之间的发车时间间隔偏差量x的约束公式为:0≤|xi+1-xi|≤δ,δ是计算发车时间间隔的约束。
4.如权利要求1所述的一种无人公交在车辆故障时的应急调度方法,其特征在于,在步骤S5中,包括以下步骤:
步骤S51:依据历史客流数据,以天为周期对乘客到达规律进行分析,并推算一天内每小时的断面客流量,将一天内单位小时线路上的最大断面客流量,按时间顺序组成一组有序样品{p1,p2,...,pn},其中的n可通过设置公交运营时间得到,pi为第i小时最大断面客流量;
步骤S52:分别计算每个时段内的发车班次数nf,其中f表示特征时段的编号,根据f∈[1,F]计算出总发车次数;
步骤S53:基于公交行程时间和乘客到达率,算出乘客等待时间,以乘客等待时间最短和公交运营收益最大为优化目标,设置最小发车间隔约束,以所有班次发车时刻序列为决策变量,利用遗传算法求解基本发车时刻表。
5.如权利要求4所述的一种无人公交在车辆故障时的应急调度方法,其特征在于,在步骤S52中,nf的计算函数如下:
其中,Pmf为f时段内的公交线路高断面高峰小时客流量;α为f时段车辆的满载率,N为公交车辆额定载客量,Tf为f特征时段的时间跨度。
6.如权利要求4所述的一种无人公交在车辆故障时的应急调度方法,其特征在于,在步骤S53中,公交运营收益的目标函数为:
其中,rk,f表示第f个特征时段在第k站的乘客到达率,P表示统一的票价,C为车辆运营的单位成本,L为线路总的长度。
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