城市轨道交通运营管理中大数据技术的应用研究

吴迪

摘 要： 本文将从现代城市轨道交通特点、影响因素，以及大数据技术在城市轨道交通中的应用，进行深入分析，以此实现该研究领域的更好发展。

关键词： 城市轨道交通;运营管理;大数据技术

【中图分类号】G642     【文献标识码】A     【文章编号】1674-3733（2020）21-0233-01

随着城市轨道交通的飞速发展，现代化的城市轨道交通与必定将结合更多的先进技术，为后续的现代化发展奠定建设基础。近年来，城市轨道交通的系统设备逐渐增多，这也就意味着传统的单线运营管理模式，也必须要向着智能化、科学化、数字化的方向发展。

1 现代城市轨道交通特点

现代城市轨道交通是采用模块化车辆、具有多路权方式、与地面交通方式以平交为主的中低运量、节能环保的新型智能交通系统。基于目视线路状态行车运行模式与人工智能驾驶技术，可以将现代城市轨道交通的特征概括为：道路轨道交通双重特性、多种交通方式混行特性、城市道路上设特性、非完全单独路权特性以及人为控制系统特性等。

现代城市轨道交通的建设会带动沿线土地的利用和开发，是以公共交通为导向的发展模式（TOD）的最直接体现。城市空间格局的演变也会引导现代城市轨道交通线网布设。通过双向互动，达到因地制宜、整体最优的目标。

2 现代城市轨道交通运营的影响因素

2.1 国家政治影响因素

作为一种新型的公共交通方式，现代城市轨道交通在很大程度上均受到了国家政治环境与公共交通政策的相关影响。快速公交与现代城市轨道交通在其公共交通的方式上具有一定的相似程度，因此在是否选择现代城市轨道交通这一种公共交通方式上，也始终存在这一定的争议性。

2.2 成本效应影响因素

现代城市轨道交通的内部成本效益因素主要包括投资建设成本、运营管理成本、融资成本、运营收益及与其他公共交通方式相比节省的运营成本等。内部成本效益易于量化衡量，外部成本效益主要表现在节约乘客出行时间，改善地区投资居住环境，缓解城市交通拥堵，改善交通结构，促进城市经济发展，促使沿线土地增值、就业、城市旅游、购物和文化事业发展等方面。因此，在这一过程中，还需要对其内外部的成本效益进行更为综合的考量。

2.3 城市环境影响因素

城市公交结构、城市道路规模以及城市经济等等，都是现代城市轨道交通在发展过程中，需要符合的具体条件。但是在现阶段的实际情况中，由于城市道路在现有的基础上，并未对现代城市轨道交通的线路布局进行更充分的考虑，导致城市轨道交通线路与原有城市道路资源形成了相应的重叠矛盾。因此，在城市环境的影响因素中，也必须要考虑到土地资源在利用与规划过程中的合理性问题。另外的城市环境影响因素则在于雨、雪、霜、冻等阶段性的天气情况，基于上述自然天气因素的未知性与不可控性，在进行现代城市轨道交通运行组织的过程中，也需要进行合理的城市环境规避。

3 大数据技术在现代城市轨道交通运营管理中的应用对策

3.1 构建大数据技术下的运营信息管理平台

现代城市轨道交通在运营管理的过程中，应用大数据技术，将信号专业、线路专业、机电专业和车辆专业等系统中的运营指标、延误情况、运营状态、设备状态、精度监测、故障统计、所属线站、列车类型、准点信息等运营信息采集至统一的大数据平台，为数据质量分析提供标准数据源，按照设备关联关系及联动规则，实时多维度分析系统间信息，为设备运营提供信息支撑。

3.2 实现各关键环节的实时监测

实时监测是防治经济损失与环境安全的重要保障，由于现代城市轨道交通长时间处于高负荷与超载的运行状态，因此通过大数据技术，则可以实现对其进行一系列的故障预警模拟分析，并且在发现问题后，进行相应的措施控制，以此避免事故的最高风险性，保证运营安全，提升运营管理过程中的社会公共效益。以下是重庆轨道交通大数据数据监测分析：

行车大数据监测，对数据平台采集的信号、车辆、综合监控等系统的行车运行数据和设备数据，进行行车数据分析，实现行车指标体系优化、运输计划调整、分时开行对数生产、首末班车开行衔接分析、行车交路方案分析、停车放站分析等数据分析应用，相关数据结果可反馈给相关系统和业务人员支撑行车业务的智能处理。

客流大数据监测，对数据平台采集的客流、票务、设备维修维护、安全应急、架大修、站务管理等系统的客流统计数据、运行数据和设备数据，进行客流数据分析，实现降低人均运输成本、引流高运营收入、降低设备故障影响、大修计划安全评估、事故抢修及综合调度、应急疏散方案、高峰集散方案、一日组织方案、特殊保障组织方案、行为分析与公共安全等数据分析应用，相关数据结果可反馈给相关系统和业务人员支撑乘客服务和安全应急业务的智能处理。

设备大数据监测，对数据平台采集的各机电系统、设备维修维护、架大修等系统的设备统计数据、运行数据和设备数据，进行客流数据分析，实现故障率、可靠度分析、故障统计与回溯、智能维保、设备知识图谱分析、故障原因挖掘等数据分析应用，相关数据结果可反馈给相关系统和业务人员支撑设备维修维护业务的智能处理。

能源大数据监测，对数据平台采集的各机电系统、设备维修维护、站务管理等系统的能耗统计数据、运行数据和设备数据，进行空调通风能耗影响因素、制冷系统能耗影响因素、其他建筑能耗、牵引能耗、能耗预测等数据分析应用，相关数据结果可反馈给相关系统和业务人员支撑能源业务的智能处理。

客流与运力综合监测，对客流平均运距和断面客流进行分析，按照数据抽取的最小颗粒度设计不同数据组合，可进行不同组合分析的统计模型。通过数据分析评定线路运力、运量是否匹配标准。通过同一线路同一时间客流量与车辆运量之差的信息比对，分析客流变化、满载率、运力之间的关联性、乘客需求。为运管中心调整车辆发班班次提供参考意见，保证人员出行高峰期客流不堵塞或者人员出行低峰期车辆运力不浪费。

运营安全隐患监测，通过对存有安全隐患的客流数据、设备故障数据、作业流程数据设置相关指标及對应的预警阀值以便进行监测，发现潜在问题的根本原因，优化应急预案，加强防范措施，降低风险发生的可能性。

应急大数据监测，数据平台采集运营COCC的设备监控和安全预警，采集运营监测网的设备监测预警数据，采集安全管理平台、灾害预测系统、智能安全管理等系统的应急预案、预警处置、风险监控数据，进行灾情模拟、风险预测、处置调度优化、智能预案推送等数据分析应用，提前洞察风险，提升应急处置效率。

结论：大数据技术在现代城市轨道交通运营管理中要构建大数据技术下的运营信息管理平台，对关键环节的实时监测，优化配置、精准调度和协同运转，提高安全系数。把握设备运行状态，依据运行制定合理计划，提升基础设施的隐患治理、风险管控能力，提高整体的现代化运营管理水平。