网络化运行条件下城市轨道交通换乘站客流协同控制研究

胡兴丽，龙 讯，邹 雄

(重庆公共运输职业学院 运输贸易系，重庆 400247)

引言

随着城市轨道交通建设进程的加快，城市内的轨道交通运营线路增加，线路间逐步成网，城市轨道交通进入网络化运营时代[1]。在网络化运行条件下，乘客出行更加便捷，城轨客流量日益增加，进而出现客流分布不均衡，客流需求与运力协调匹配难度大等问题，在早晚高峰时段更加突出。换乘站是城市轨道交通的枢纽[2]，换乘站里客流相对更复杂，包括进站客流、出站客流及换乘客流，客流组织的好坏将影响到整个车站的运营效率。为缓解供需矛盾，保证城市轨道交通运营安全，提高服务效率，通过对网络客流特征进行分析[3]，研究在网络化运营条件下换乘站客流的协同控制问题，避免大客流可能产生的拥挤、踩踏等安全隐患，实现科学的客流组织作业，提高城市轨道交通系统服务水平[4]。

1 城市轨道交通车站网络客流特征分析

当城市轨道交通线路成网后，各条线路之间相交于换乘站，客流相互作用，乘客通过对出行效率的判断选择出行线路，客流变化相比于单一线路更加复杂。由于客流增长较快，换乘客流增大，客流分布状态及客流需求出现多样化特点，客流组织方式复杂化。以重庆轨道为例，通过对城市轨道交通网络客流特征进行分析，研究客流的变化情况[5]。

1.1 客流时间分布

通过对重庆轨道交通工作日分时段进出站客流进行统计，发现随着网络线路的增加，线路或车站的吸引能力增强，高峰小时的客流强度增大和高峰时间延长，部分车站的早、晚高峰进出站客流量占全日客流总量的比例较大，见图1。

图1 某车站分时段进站客流量/人

1.2 客流空间分布

由于线路的走向、辐射范围、沿线交通组织等不同，不同线路的客流量存在一定的差异。目前重庆市轨道交通处于发展阶段，线网客流存在不均衡性，客流主要集中在某几条线上，见图2。随着路网中线路增加及后期的完善，当形成一定的规模、网络结构日趋合理时，乘客可以根据自己的出行需求方便到达目的地车站，逐渐将客流在网络中的分布推向均衡状态。

图2 各线路全日线路客流/万人

1.3 线网换乘客流

城市轨道交通路网中的换乘站连接着不同线路，在网络化运行中起着重要作用，也是实现网络化客流组织的关键环节。做好换乘车站的客流组织，有利于提高轨道交通系统运行效率。重庆市各轨道交通线路换乘站的换乘量见图3。

图3 重庆线路换乘车站的换乘量/人

2 换乘站客流控制模型

2.1 换乘站服务水平分析

服务水平是指衡量客流运行条件及乘客感受的服务质量的综合指标，对于车站而言包括换乘站的服务水平即车站设施设备服务能力，影响着线路的通过能力，车站设施设备服务能力是指能够容纳旅客的能力，主要与车站的基础设备设施有关，如车站布局、站台面积、安检、自动售检票以及电梯等通过能力。对于城市轨道交通换乘站设施设备服务水平包括走行区设施服务水平、等待服务水平。走行区设施服务水平由进出站口服务水平、通道服务水平、站台等待走行水平等组成，等待服务水平包括人工售票、自动售票、安检机、进出站闸机服务水平等，设施服务水平分级见表1[6]。当线路服务能力与客流需求出现不匹配时，就会造成客流拥堵，因此，为了提高线路服务能力，在一定的线路通行能力及客流需求下，可以通过降低客流拥堵概率，使车站满足一定的服务水平，同时协调网络结构中换乘客流，通过改变客流在时间上和空间上的分布来达到提高网络运营效率。

表1 设施服务水平分级

2.2 换乘站客流控制模型

网络化运行条件下城市轨道交通多站客流协同控制是为了均衡路网出行客流量，使路网服务能力最大限度满足乘客出行需求，同时，对于车站实行了客流控制将会延长旅客的出行时间，城市轨道交通服务质量就会降低，因此在建立协同控制模型时需要考虑到乘客的平均等待时间，同时充分运用线路的运输能力及将车站设备设施的服务水平控制在一个分级[7]。因此，对需要客流控制的换乘站选取客流最大作为控制目标，同时结合人均延误时间最小来建立目标函数，避免乘客超长等待，这样能够有效满足其他时间段的客流出行需求。对于客流控制需要结合到车站本身的服务能力、换乘服务能力及区间输送能力等约束条件，保障整个网络化运行下的运营安全，实现企业效益最大化。

2.2.1 模型假设及参数设置

为简化模型计算强度，对相关影响因素进行假设：（1）列车按既定运行图运行，不发生变化，不存在突发事件。（2）乘客能够快速进出车站，对站内候车乘客影响较小，不在站内逗留。（3）乘客按照先到先上车原则，同时遵循先下车后上车原则。（4）研究的换乘站以两线换乘为主，进站客流、出站客流以及换乘客流对车站内线路熟悉，不产生客流冲突。

定义H为路网换乘车站集合，为区间集合，，换乘车站的换乘通道视为区间，且分方向描述；T为客流控制时段，ti为控制时段编号，

2.2.2 目标函数

城市轨道交通网络化运行下客流控制，将从两个方面进行考虑，一个是从乘客方面，保证乘客出行效率，延误时间越小越好[8]，另一个方面就是从企业方面，达到运输效率最大，使车站单位时间内所服务的乘客数量最大化，以实现运营收益最大。目标函数：

式中: △t—控制时段的时长，s；时间段内hi车站的最佳进站客流量，人；时间段内hi车站的实际进站客流量，人；客流通过率。

2.2.3 约束条件

在ti时间段内hi车站的实际进站客流量，包括ti时段内新到达的客流，ti-1时段内的滞留乘客以及ti时段内换乘客流TFti hi三部分。换乘站hi在ti时间段内的最佳进站客流不能超过实际进站客流，同时需满足最低的进站客流需求，即设定车站最低进站客流为实际需求的50%。对于换乘车站要考虑换乘客流同时也要考虑本站进出站客流。对于网络化客流控制中，任意区间的客流通过量不超过最大的区间输送能力：

式中：T Fhi—现有的换乘客流量，人；θ—减小系数；—换乘站的承载能力，人；Cdm(ti)—区间最大输送能力，人。

2.3 模型求解

针对多目标优化问题求解，需将多目标问题转化为单目标问题。对于多目标优化问题求解的算法目前都比较成熟，例如粒子群算法、理想点法、约束法等，通过MATLAB 即可快速求解[9]。采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法[10]求解客流控制模型，该算法具有解集收敛性好，运行速度快等特点，算法过程见图5。

图5 NSGA-Ⅱ算法应用过程

通过求解得到客流控制时段，客流控制换乘车站以及客流控制数量，然后结合各换乘站本身的特点采取客流控制方法，例如设置栏杆、铁马、闸机开放数量、电梯运行方向、售检票作业速度、进出站及换乘导向设置等[11]，提高换乘车站服务水平，实现网络化客流控制的目的。

3 结语

（1）通过对轨道交通线路客流特点进行分析，为客流控制奠定了基础。（2）目前各城市轨道交通线路逐渐进入网络化控制状态，换乘站作为路网中的重要节点，客流聚集程度较高，针对路网中的换乘站的客流控制进行研究，具有一定的实践意义。（3）考虑乘客延误最小和企业运输效率最大两个方面建立了换乘站的客流控制模型，对换乘站客运组织起到一定的指导作用，但对模型的验证需要实际路网的数据才能进行进一步的探讨。（4）网络化轨道交通运行情况下，客流数据是一个大数据，要实现路网多站客流协同控制，需要从多方位角度进行研究，同时需要用于实际应用并得到充分验证。