内河智慧航道船舶通行多目标优化调度模型研究

李彤 江西省交通运输科学研究院有限公司

张赛飞 华东交通大学

1.引言

智慧航道是指在数字航道基础上，利用智能传感器、物联网、自动控制、人工智能等技术,自动获取航道系统要素信息,通过融合处理与深度挖掘，动态发布航道有关信息,实现航道规划科学化、建养智能化、管理现代化。智能航道的发展对提升内河航运安全性及航行效率具有重要的促进意义[1-2]。

当前内河航道运输模式存在落后、智慧化低、基础设施薄弱、科研研发创新投入研发不足、运营效率效益不高等问题。综上所述提出一种新的内河智慧航道船舶通行多目标效率优化调度模型对于提升内河航道的整体工作效益是非常有必要的。

2.内河智慧航道运维关键技术

图2 LSTM船舶估计预测图

近些年以来，船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)在内河的交通流控制与监控中的作用日益明显。AIS可以提取船舶的经纬度信息，并计算船舶之间的相对距离，对于AIS的数据分析，有利于对船舶航行规律的提取，尤其是对于内河的航道水域交汇区域的效率优化具有重要意义。ECDIS（电子海图显示与信息系统）通常与AIS等技术服务于船舶综合信息服务系统，是继自动雷达标绘仪之后航海业又一重大的技术创新。GPS主要由三大部分组成：空间段、控制段和用户段，GPS的定位原理是基于GPS卫星发送的星历参数和时间信息，建立关于三维位置和时间量的方程，考虑到已知四个卫星的具体位置，测量各卫星到未知点的两点距离后，便能实现三维定位同时兼顾导航。

3.船舶通行多目标调度优化模型

为提高内河航道的智慧化以及通行效率，建立一个船舶通行多目标调度优化模型的基本框架如图1所示，主要考虑四个方面，具体如下：

图1 船舶通行多目标调度优化模型框架图

①自然环境分析：自然环境分析主要包括自然气象环境和相应的水文地质自然地貌等概况，识别可能影响通行效率的自然因素。

②当前内河航道现状和ETL技术：对于内河航道的现状分析主要通过船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)、视频监控系统,ETL技术是指将获得的数据抽取、转换和装载(Extract，Transformation，Loading)的过程，使这些数据成为商业智能系统需要的有用数据。当前影响通航效率主要包括交汇水域的交通量以及交通时空冲突。在内河的交通时空冲突主要是由于其它船舶或水上的其他设施在时间或者空间上逼近，导致必须采取措施躲避冲突。

③安全区域的确定：安全是提高内河航道通行效率所要考虑的第一点，安全距离是根据前人文献以及所提出的模型以及智能算法，考虑尽可能多的外因。一旦确定交汇水域安全区域就可以进行更加高效的交通组织。

④交通组织优化方案：交通组织的优化方案主要是基于大数据算法的决策，继而在最安全的状态下达到最优的通行效率。

4.仿真与实验分析

4.1 自然环境的获取

目前应结合智慧航道加强内河通航水域的观测站点建设，健全内河通航水域气象观测网，参考专门的海上气象预警信息发布平台，及时、准确发布内河通航水域气象预警信息。尤其是需多部门参与，如交通、气象、水利等部门协同，统一规划，对各大航道气象数据收集，并实现动态式的更新。航道气象的检测预警可连续获得航道的气象信息状况，及时的反馈给控制中心，将检测到的实时数据预设定的灾害等阈值进行研判，以确定气象状况的好与坏，从而根据实时信息进行提示，控制中心人员据此采取不同的措施进行应对，从而保证内河航线的智慧化安全运行。

4.2 内河航道特性获取

AIS(Automatic Identification System,自动识别系统)是集成现代通信、网络和现代化信息技术于一体的高新科技安全信息系统和助航装备。AIS系统由助航台、船载台等组成，其中船载台可以向其它系统报告本船的信息（船向、速度大小、船名等信息）。

ETL的概念是随着数据仓库的产生而产生的，可以用来服务智慧化航道。建设企业数据仓库关键的工作就是将各业务系统中的数据按主题进行重新集成。而大多数企业的业务系统都存在平台不同、数据源异构等问题，这使得数据集成非常复杂，给数据仓库的建设带来了很大困难。为解决这类问题，人们提出了ETL的概念，它逐渐形成一个较为独立的数据集成模式。其中静态数据主要包括船舶静态数据、历史事故数据、航道数据等。动态数据的涵盖范围十分广泛，例如船舶动态数据、气象水文数据、航道以及港口的实时动态数据等。数据转换是对数据的转化（数据的合并、汇总、过滤、转换等）、数据的重新格式化和计算、关键数据的重新构建和数据汇总、数据定位的过程。数据装载的主要任务是将经过清洗后的干净的数据集按照物理数据模型定义的表结构装人目标数据仓库的数据表中，并允许人工干预。当前内河航道交汇水域现状及通过对研究区域全年进出的交通流量，对于此类数据的提取主要包括基础分析工具和行业应用，其中基础分析有数据挖掘工具、GIS地理数据分析工具能够方便的读取航道水域的交通流量现状。为了得到航道船舶交通量变化情况，需要进行调研，使用AIS等现代化工具。

4.3 安全区域的确定

基于智慧化航道的船舶跟驰理论，船舶在内河航道需跟随前船排队航行，以及保证正常航行的安全[3]，当前船发生紧急情况被迫停止时，后船正常行船所需的安全时距可由下式计算：

其中：t表示船舶在内河航道的安全时距（h）；a表示船舶加速的大小，与船舶的制动性能有关；L表示船舶停船冲程（nm）；tr表示船长反应时间（h）；ts表示误差时间。

有上式可知，基于船舶跟驰模型的船舶安全时距与船长反应时间、当前的航速的等因素有关。

同时考虑自然条件如不利天气条件（7、10级大风时）下，受风速作用会产生一定的风致漂流量，可由下式计算：

其中：K系数，取0.041；Ba船体水线上侧受风面积(m2)；Bw船体水线下侧面积(m2)；Vs是港区船速（km/h），取8；Va是相对风速(m/s)，7级风取15.9m/s、10级风取20m/s；T是漂移时间(s)。

在航道附近水域航行船舶必须充分考虑风对船舶航行造成的影响[4]，定向航行时间不宜过长，准确预配风流压差角，以免偏离航路，发生安全事故。

为了更加准确的预测出船舶的轨迹以船舶的航速、航向、经纬度作为长短期记忆(Long short-term memory，LSTM)模型的输入，以经纬度坐标作为模型最终的输入[5]。之所以选择LSTM模型，是因为它可以很好地解决RNN模型训练梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM模型航迹预测模型结构图，如图所示2所示。

4.4 交通组织优化方案

对于交通组织的优化主要是针对内河航道中的船舶在安全航行的前提下，保证最终的通行效率最大化，以达到智慧航道的目的。实行统一调度和航道资源管理，为了保证提高通航效率需充分发挥AIS，CCTV等先进智能设备的作用，同时加强对于重点船舶的管理，及时根据船舶的轨迹、速度等做出研判，以避免发生内河航道阻塞的情况。最后还需要借鉴国内外内河航道的先进经验和做法，首先要完善法规制度、做出完整可行的标准，建设数字化航道以及智慧化航运系统，智慧化航运系统（如图3）是在系统工程思想指导下应运而生的。

图3 智慧化航运系统

智慧化航运的发展将会在以下几方面产生重要意义:1)提高内河航运运输能力;2)由于运输效率的提高和绿色技术的应用,能够有效减少温室气体、污染物排放以及节约能源;3)提高了航运的安全性;4)随着智能车辆、智能交通、人工智能的快速发展和物联网体系的逐步完善,构建空、陆、水联合的运输体系成为可能,智能航运作为其中重要组成分。

5.结束语

本研究为解决内河航道通行效率提出了一个切实可行的多目标优化效率框架模型主要从四个方面：自然环境分析、当前内河航道水域状况和ETL、安全区的确定、交通组织优化方案，同时也兼顾了“智慧”“安全”“高效”的发展理念。由于当前我国国内的河航道建设还处于起步阶段，仍有许许多多的方面亟待完善，在我国综合实力不断发展的今天，加强内河航道运输的智慧化、高效率化是一个必然的趋势，是全面提高航运效率的重要手段。内河智慧航道船舶通行多目标效率优化调度模型的提出可以为内河航道通行效率的提高提供了一个新的思路，同时为内河航道高质量运营提供了强有力的理论支撑。