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基于AnyLogic的佘山站客流控制仿真及优化*

2022-06-11李思杰

物流工程与管理 2022年5期
关键词:闸机限流进站

□ 刘 静,赵 源,郑 勋,李思杰

(1.上海申通地铁集团有限公司运营管理中心,上海 201103;2.上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海 201620)

近年来,随着我国城市化进程的加快,城市轨道交通网络化程度不断提高,线网运量不断提升,作为运输系统基层环节的车站,客流量也迅猛增长,部分车站在早晚高峰时段设备设施超负荷运转现象严重,影响了运营的安全性和运输效率。本文利用仿真软件对车站内客流进行仿真,从而对站内客流进行量化分析,并提出优化建议。

目前,常见的客流仿真软件有AnyLogic、Legion、VisWalk、SimWalk、STEPS等[1]。综合考虑国内外车站仿真软件所使用的行人微观交通仿真模型、软件的技术成熟度和流行程度、应用领域、开放性、性价比等指标[2],本文采用AnyLogic仿真软件作为研究工具[3]。

1 车站仿真研究流程

针对车站客流仿真问题,本文构建了以“仿真——分析——优化——评价”为主要内容的研究流程,即利用AnyLogic软件进行仿真,根据已确定的评价指标对仿真结果进行分析,再根据仿真结果,对站内客流组织及设施布局上存在的问题进行优化,最后对优化方案进行评价。

车站仿真的流程中,评价指标是一个重要内容。本文选取客流密度、进站时间、排队长度、设施使用不均衡度四个指标,建立车站仿真的评价指标体系。

①客流密度[4]。客流密度反映了单位时间内单位面积里平均乘客人数,直接反映了乘客在车站内的舒适度。本文使用人员密度热力图来表征站内客流密度。

②进站时间。进站时间是对车站仿真的整体评价,直接关系到乘客乘车的服务质量。由于佘山站站厅较小,高峰时段乘客在站外排队进行安检,因此设定从乘客进入安检队列开始,到乘客进入列车车厢为止的时间间隔为进站时间。

③排队长度。排队长度能够反映车站内排队类设施的服务质量。由于佘山站高峰时期进站客流量较大,在站外等待安检排队现象严重,本文选取对站外安检区域排队情况进行分析。

④设施使用不均衡度。设施使用不均衡度表征功能相同或相似的设施的使用率之间的差异。本文选取设施利用率的标准差表征设施使用不均衡度。

2 佘山站客流仿真研究

2.1 车站仿真环境的搭建

上海轨道交通9号线佘山站为双层高架车站。地面站厅层共设有2个出入口,其中1号口单向进站,2号口单向出站;地上2层为站台层,站台和站厅由两部楼梯和一部扶梯连接。

利用AnyLogic仿真软件,对佘山站进行仿真环境的搭建,如图1所示。

图1 车站仿真环境

根据现场调研情况,搭建行人模块并对仿真中的参数进行设置,从而完成整个仿真环境的搭建。

2.2 车站客流仿真

①客流密度:地铁站车站客流仿真的客流密度如图2所示。结果显示,在安检、闸机以及楼扶梯处密度较高,是乘客较为密集的区域[5],也是客流控制、制定优化方案时需要重点关注的区域。

图2 客流仿真密度图

②进站时间:乘客的进站时间如图3所示,反映了仿真过程中每个乘客的进站时间,计算得到乘客的平均进站时间为217s。

图3 乘客进站时间

③排队长度:乘客在安检前的排队长度如图4所示,反映了每个仿真时间内安检前的排队长度,计算得到平均排队长度为21人。

图4 乘客进站时间

④设施使用不均衡度:仿真结果显示,从左到右乘客通过每台闸机的人数依次为962人、905人、890人、890人、880人、865人。左侧闸机距离安检较近,选择的乘客相对较多;反之,选择右侧闸机的乘客相对较少,计算得到闸机使用不均衡度为31人。

3 优化方案

结合佘山站结构特征,限流方案包括在站外设置限流栏杆以及控制闸机的开放数量[6]两种类型。在站外设置限流栏杆能够维持排队秩序,增加乘客走行时间,减轻车站内的客流压力;控制闸机的开放数量可以提高闸机的利用率,降低使用不均衡度,让乘客均衡地使用闸机。

3.1 站外设置限流栏杆

采取站外限流栏杆的措施后,车站仿真密度图如图5所示。从图中能够看出,乘客在安检前进行有序的排队,安检前区域的密度有所提高,区域面积使用效率有所增加,站内客流密度有所降低。

图5 站外设置限流栏杆后的客流密度

站外设置限流栏杆后乘客在安检前的排队长度如图6所示,反映了仿真过程中每个乘客的进站时间。计算得到乘客的平均进站时间为275s,比既有方案增加了58s,说明优化后的方案起到了减缓乘客进站的作用。

图6 站外设置限流栏杆后乘客进站时间

站外设限流栏杆后乘客在安检前的排队长度如图7所示,反映了每个仿真时间内安检前的排队长度。计算得到平均排队长度为31人,比既有方案增加了10人,表明设置限流栏杆起到了减缓乘客进站的作用。

图7 站外设置限流栏杆后安检排队人数

3.2 控制闸机开放数量

正常情况下,车站六台进站闸机均处于开放状态,但是在客流高峰时期,可以采用关闭闸机的措施。图8为开放五台闸机时的仿真结果,从图中能够看出乘客在闸机前的区域密度有所提高,同时安检区域人员密度有所下降。

图8 控制闸机开放数量后的客流密度

通过仿真可知,开放六台闸机和五台闸机的平均进站时间分别173s和187s,说明通过控制闸机开放数量能够达到减缓乘客进站的目的。

在闸机的使用不均衡度方面,开放六台闸机时,从左到右通过每台闸机的人数依次为982人、945人、914人、885人、852人、822人,计算得到闸机使用不均衡度为59人;开放五台闸机时,从左到右通过每台闸机的人数依次为1038人、1069人、1063人、1068人、1062人,计算得到闸机使用不均衡度为33人。结果显示,开放五台闸机的使用不均衡度显著小于开放六台闸机的使用不均衡度,表明乘客选择闸机更加均匀。

4 结论

最大程度地对实际情况进行模拟是仿真的关键,文中旨在实现佘山站客流进站过程的精细化仿真。通过对佘山站进行仿真,发现乘客进站流线中的瓶颈,通过对瓶颈处的服务设施进行优化,在保障乘客安全的前提下,在高峰时段有效控制了站内客流。所提出的优化限流措施可应用于高峰客流较大的车站,对乘客进站流线的优化设计也具有重要实用价值和指导意义。

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