基于容流匹配的机场离场航班时刻优化<br/>——以上海浦东国际机场为例

基于容流匹配的机场离场航班时刻优化
——以上海浦东国际机场为例

2021-12-04李纯柱卢婷婷

中国民航大学学报 2021年5期

杨琳，李纯柱，张楠，卢婷婷

（1.上海机场（集团）有限公司技术中心，上海 200050；2.中国民用航空华北地区空中交通管理局天津分局，天津 300300；3.中国民航大学空中交通管理学院，天津 300300）

近年来，随着上海浦东国际机场（简称浦东机场）民航运输量的持续增长，高峰期运行时机场容量有限、区域管制扇区容量有限等问题日益凸显。为解决以上问题而进行流量控制又会直接造成航班延误。为从根本上解决高峰期的航班延误问题，需要对机场航班时刻进行更好的分配。

国内外学者针对航班时刻优化问题的研究较多：Terrab[1]对单机场的地面等待策略进行了研究；Vranas等[2]利用启发式算法对多机场地面等待策略进行研究；Bertsimas 等[3]提出考虑公平性和效率的航班时刻优化模型；Corolli 等[4]建立了考虑机场容量随机减少及网络结构的航班时刻分配模型；Jacquillat 等[5]构造了一种集成机场拥堵随机排队模型、容量利用率动态规划模型和调度干预整数规划模型的迭代算法并证明了该算法可在合理计算时间内收敛；Pellegrini 等[6]提出了机场时刻同步分配优化（SOSTA）模型，能够对所有欧洲机场同时分配航班时刻；Zografos 等[7]考虑空管运行效率和航空公司效率建立了航班时刻调整量可接受的双目标时刻优化模型；胡明华等[8]根据中国空域的特点提出了多元受限的地面等待策略；赵嶷飞[9]在考虑航路时隙资源基础上进行时刻分配；张兆宁等[10]基于容流匹配对机场群的航班时刻进行优化。

综上所述，国外对于航班时刻优化的研究一般基于本国或本地区的运行规则，并不适用于中国民航运行；国内的研究大多从某单一影响因素出发，大都基于理想运行情况，缺乏对空管系统、机场和航空公司的综合考虑，可执行性差。针对上述研究中存在的问题，综合考虑浦东机场的机场容量，基于区域管制扇区容流匹配情况，在保证航空公司航班时刻资源公平性的情况下，对离场航班时刻进行优化，实现离场航班的容流匹配，降低机场航班总延误时间。

1 浦东机场运行特点

浦东机场具有4 条投入民航运行的南北向平行跑道，跑道多、周围空域复杂、航班量大。从机场运行角度分析，具有以下特点。

（1）多条平行跑道同时运行，但机场容量有限。随着旅客量增多，机场内增加跑道数目和新建机场成为解决航班需求激增的重要手段。但机场容量并不是单条跑道容量的叠加，而是受到诸多因素影响，如跑道运行模式、空中交通管制规则、航路结构等。浦东机场虽为4 条跑道，但机场容量依然受限，在航班进离场早晚高峰时刻，容量依然达不到航空公司的航班需求。

（2）高峰期的航班时刻资源紧张。根据中国民用航空局（简称民航局）最新航班时刻资源分配指导文件，浦东机场新增航班时刻资源的分配采用“抽签+时刻使用费”的方式来保证航空公司航班时刻资源的公平性。但总体上，适宜旅客出行的黄金时刻依然是各大航空公司争夺的热点，在每天的机场流量图中展现出较大的波峰形状，其余空闲时段的航班时刻资源相对较丰富，呈现波谷形状。而将航空公司的航班时刻调整至非高峰时刻，这种简单的“削峰填谷式”的航班时刻优化方法难以有效执行。

（3）空管部门区域管制扇区容量有限，限制离场航班放行。空管部门在空中交通流量出现拥堵或航班延误时，协调区域、进近、塔台等部门对离场航班进行流量控制。由于浦东机场附近的机场众多，且从内地飞越上海地区出境的航班较多，而附近空域的区域管制扇区容量有限，对浦东机场的航班放行造成很大影响。

除此以外，每年定期和不定期的特殊天气、周边的军事活动也是影响航班时刻正常率的最主要因素。由于这两项因素属于突发的非正常因素，不是常常发生，且发生时对航班的影响体现在模型中区域管制扇区的容量上，故本模型中不再考虑。

2 离场航班时刻优化模型

通过对浦东机场的运行特点进行分析，在不考虑特殊天气和军事活动的影响下，机场运行的主要影响因素是机场容量、高峰期航班时刻资源、区域管制扇区容量。基于浦东机场容量一定的情况，针对流量较大的高峰期时刻进行优化，在保证航空公司航班时刻资源基本不变和区域管制扇区流量不超容的基础上，通过时刻微调，降低航班总延误时间，提高机场航班放行率。

2.1 航空器离场加入的区域管制扇区容流分析

浦东机场周边的区域管制扇区分布如图1所示。

图1 浦东机场离场航路点与加入的区域管制扇区Fig.1 Departure waypoints and area control sectors for Pudong airport

航空器离场后所加入的区域管制扇区主要有04、07、15、26、32、33 扇。航空器离场加入的航路点有MIGOL、SURAK、SASAN、PIKAS、ODULO，导航台有NXD、HSN、AND。从PIKAS 点离场的航空器加入航路，管制责任由上海进近移交至上海区域04 扇，主要是飞往华东北部、华北等地；从ODULO 点离场的航空器加入航路，管制责任由上海进近移交至上海区域04扇，主要是飞往中国东北、日本、韩国等地区；从NXD离场的航空器加入航路，管制责任由上海进近移交至上海区域15 扇，主要是飞往西南等地区；从AND、HSN离场的航空器加入航路，管制责任由上海进近移交至上海区域32 扇，主要飞往华东南部、中南等地；从SURAK、MIGOL 离场的航空器加入航路，管制责任由上海进近移交至上海区域33 扇，该扇区为上海地区主要的出入境点，国际航班较多时，较为繁忙。

浦东机场所在空域由于出入境航班和国内航班多，流量大。区域管制扇区的管制员需要指挥的航空器包括飞越空域出境的航空器、入境的国外航空器、飞越的航空器、上海两场起飞落地的航空器等。虽经区域扇区优化后，区域扇区容量增大，但能够分给离场航班的流量有限，造成容流不匹配。出港高峰期时刻，区域管制扇区的综合流量大于容量，管制员进行流量调控时离场航班的流量会受到影响。

为提高机场的出港效率，减少航班延误，考虑浦东机场离场航班主要加入的区域管制扇区容量和离场流量进行建模分析，优化离场航班时刻表，减少机场离场航班总延误时间。

2.2 基于容流匹配的航班时刻优化模型

基于离场航班总延误时间最短建立目标函数，根据机场容量限制、区域管制扇区容量限制、航空公司航班时刻资源配置等设定约束条件，利用遗传算法寻优实现航班时刻优化。

2.2.1 离场航班时刻优化目标

某时间段内航班的实际起飞时刻与民航局公布的航班时刻表进行差值累加，得到某时段T内的航班总延误时间。将该时段T内的航班总延误时间最短作为航班时刻优化目标，即

2.2.2 约束条件

考虑到航班时刻优化的主要影响因素，将模型的约束条件设为机场容量、区域管制扇区容量、航班时刻调整量。

1）机场容量约束

定义CAD为浦东机场的机场容量，受机场的整体运行环境、空域限制、管制系统的保障能力等各种因素影响，表征为浦东机场最大每小时能处理飞机的能力。机场容量约束为

NA+ND≤CAD

式中：NA为单位时间内进场架次数；ND为单位时间内离场架次数。

2）区域管制扇区容量约束

该约束考虑浦东机场航空器离场加入航路点所处的区域管制扇区的容量限制。区域管制扇区的容量约束为

式中：M为区域管制扇区r内所有航路的集合；为区域管制扇区r内第i条航路单位时间内的流量；为区域管制扇区r的容量。

3）航班时刻调整量约束

航班时刻是分配给航空公司的重要资源，在进行航班时刻优化时应尽量保证航空公司航班时刻资源公平性，即对航班时刻优化尽量不改变现有航空公司的航班时刻资源。在实际运行中，如要保持航空公司的航班时刻资源不变，存在2 种方案：①航空公司内的航班时刻调换，即同航空公司的航班进行调换；②在实际运行中航空器起飞和着陆时刻都会与民航局公布的航班时刻表存在偏差，在保障航空公司公平性的基础上对航班时刻进行优化微调，既能保证航空公司航班时刻资源又能优化机场总运行效率。

考虑到区域管制扇区的容量和流量的匹配问题，选取第2 种方案作为本次航班时刻优化的调整方案。调整时间需要满足

Δt≤dt≤ΔT

式中：dt为航班时刻调整量；Δt为航班时刻的最小调整时间；ΔT为航班时刻的最大调整时间。

2.2.3 航班时刻优化步骤

利用以上模型进行航班时刻优化时，步骤如下：

（1）选取浦东机场某一时段航班时刻表；

（2）根据已建立的模型进行初始参数赋值；

（3）利用初始参数计算该机场的航班总延误时间并得出可运行的航班时刻；

（4）基于机场容量和区域管制扇区容量，同时考虑航班时刻资源公平性对航班时刻表进行优化，得出新的航班时刻表并计算新的航班总延误时间；

（5）对比优化前后的航班总延误时间，验证是否达到优化目标。