城市軌道交通AFC終端設備智能化管控

王照華，張 莉，周鱗真，張曉曦，史 楠

（北京軌道交通路網管理有限公司，北京 100101）

截至2020年底，北京軌道交通路網自動售檢票系統（簡稱AFC系統）覆蓋23條線路，430座車站，終端設備超過18 000臺。在既有AFC系統粗放式的設備運行管理模式下，車站終端設備采用全運營時段全開機運營的方式為乘客提供票務服務。北京軌道交通的運營里程長、車站分布廣，各站客流規律多樣，不同時期、不同時段客流對票務設備的使用需求差異很大；另一方面，車站設備配置考慮客流增長趨勢和高峰需求情況，設備配置往往比較充裕。因此，在客流低峰、平峰時段，甚至在有些車站的客流高峰時段都存在大量的設備閑置現象。這種現象不僅使大量閑置設備長時間空轉造成設備運行損耗嚴重，降低設備生命周期，提高故障率，增加運維成本，而且造成大量能源浪費。

為解決AFC終端設備閑置和空轉造成的浪費問題，本文研究AFC終端設備運行的智能化管控模型，依據設備使用歷史規律，采用大數據技術分析不同時段，不同種類設備服務能力需求，按照供需匹配的原則，采用提前預制開機計劃、實時監測和動態調整3個環節實現對設備服務的自動化管控，實現AFC終端設備的智能化管控，在滿足乘客服務需求的基礎上，提高設備使用效率，降低設備運行損耗，減少運行維護成本，節省能源成本，實現降本增效。

1 基于客流需求的AFC設備智能化管控模型

地鐵車站的AFC終端設備按照極限客流需求設計和配置，以滿足在高峰時段或者大客流條件下乘客票務服務的需要。但是大部分車站在實際運營中的客流往往呈現出明顯的高低峰特征，在低峰時段客流量小，票務服務能力需求低，導致設備服務能力浪費。本文提出基于客流需求的AFC設備智能化管控模型，如圖1所示。

圖1 基于客流需求的AFC設備智能管控模型Fig.1 Intelligent control model of AFC devices based on passenger flow demands

鑒于每個地鐵車站的客流和票務服務需求各不相同，因此采用一站一方案進行設備管控，換乘站按一個車站處理；將每個車站的同類服務功能的設備群組作為設備管控的獨立單元進行智能化管控。如望京西站東廳可分為出站群組1、進站群組1和東廳自助售票/充值群組1。

針對售票/充值、進站、出站等不同票務業務種類進行歷史大數據分析，分析自動售票機（TVM）、互聯網自動售票機（ITVM）、自動檢票機（AG）等不同類型設備的服務需求。針對每種設備的服務需求，根據每個車站服務需求量的波動，將每個運營日劃分為不同的時段。根據每個時段的設備服務能力需求，以及單臺設備的服務能力，計算該時段的設備開機數量，滿足票務服務需求。根據車站設備配置數量、布局，制定每個時段指定類型設備開機計劃（開機數量、具體哪些設備開機、開/關機時間）。設備開機計劃制定應考慮設備使用均衡度，避免不均衡使用，提高設備使用壽命；應考慮開機設備的安排符合車站現場客流組織和引導作業方式，不對乘客正常出行造成影響。

按照設備開機計劃執行，在每個不同時段開啟或關閉相應設備，實現按需服務的智能管控模式。同時，對車站客流進行實時監視，當發現大客流（開機設備負荷超限，或其他方式發現大客流）時，及時通過系統或人工控制開啟更多設備，滿足客流異常波動、突發大客流，或應急狀態下的票務服務需求，保證提供足夠的票務服務能力，不影響乘客出行。

2 設備服務需求分析

2.1 客流特征日劃分

城市軌道交通客流呈現出明顯的日期特征屬性，不同特征日期的客流由于客流構成、出行目的等的不同而呈現出不同的客流數量和波動規律特征，而每種特征日期的客流規律又呈現出較高的相似度和波動規律。因此，本文客流需求分析首先劃分不同的特征日期，包括工作日（周一到周五）、雙休日（周六、日）、法定假日（五一、十一、春節等）等，對每種特征日期的客流規律進行分析。

2.2 車站特征日基準客流提取

將未來日期根據特征日分類標準貼標簽，根據未來某一日的日期標簽組合，尋找歷史日期同類日期標簽的客流。同類日期標簽判定原則如下。

1）未來某一日的日期標簽組合必須找歷史日期中一樣的日期標簽組合。例如，“工作日第一天-活動日”與“工作日第一天”不屬于同類日期標簽。

2）若未來某一日的日期標簽組合在歷史日期中無法找到完全一樣的日期標簽組合，則在歷史同類標簽組合中提取客流。當“節假日”“農歷節日”“活動日”日期標簽與“法定節假日”日期標簽組合時，認為法定節假日的客流不受節假日、農歷節日、活動日因素的影響，則“法定節假日”與“法定節假日-節假日”“法定節假日-活動日”“法定節假日-農歷節日”“法定節假日-節假日-活動日”“法定節假日-農歷節日-活動日”“法定節假日-節假日-農歷節日”“法定節假日-節假日-農歷節日-活動日”為同類標簽。找到歷史同一日期標簽組合的分時段進站客流作為基準客流，若歷史這一日期標簽組合下有多個日期的客流，則以客流疊加后各時段客流最大值作為該日期標簽組合下的基準客流。

2.3 車站客流時段劃分

很多車站客流呈現出明顯的高低峰波動規律，而客流高峰期和低峰期對設備服務能力的需求差異很大，但是每個車站的客流波動規律和高低峰特征又各不相同。因此，對車站的客流分析首先要根據歷史客流大數據分析，劃分每個車站客流時段。

本文提出一種基于車站進出站量的高平峰時段劃分方法，能夠針對車站進站客流實際分布對各車站高平峰時段逐一劃分，形成各車站獨有的時段，為后續更好地分析、預測客流做準備。具體步驟如下。

1）利用車站歷史AFC數據，統計不同日期類型（包括工作日、雙休日、法定假日等）車站分時段（如30 min粒度）進站客流；

2）計算車站不同日期類型的平均分時進站量；

3）將分時進站量高于某一既定指標（如平均分時進站量）的連續時段劃分為初始高峰時段；

4）調整時段，對車站較短的高峰時段（小于30 min）進行合并，得到最終的高峰時段和平峰時段；

5）重復上述步驟，生成路網所有車站所有日期類型的高平峰時段。

車站時段劃分需要定期根據歷史客流數據重新計算一次，作為下階段的客流分析基礎數據，新開通車站采用標準時段劃分方法。

3 設備應用分析

3.1 設備群組劃分

結合車站設備布局、車站實際運營組織需要、設備功能配備等情況對車站自助檢票設備、自助售票設備進行群組劃分。將空間區域相連的設備劃分為一個群組，如圖2所示。

圖2 車站設備群組劃分Fig.2 Station AFC device group division

3.2 設備綜合服務能力分析

本文通過對車站設備使用情況的大數據分析，獲取車站設備在實際使用中滿負荷分布情況，采用高峰客流時段下的負荷加權合計算車站實際服務能力值，作為本車站的設備服務能力。

3.3 設備開機優先順序分析

由于各車站實際布局、現場運營進出站組織方式以及電梯/扶梯等其他便利性措施影響，乘客往往會在選擇使用設備時具有傾向性，在方便乘客的前提下，應優先選用乘客習慣使用的設備進行開機服務，因此本文統計每個群組、每臺設備的累計使用量，在制定設備開機計劃時，盡可能地安排累計使用量較高的設備，并且可根據現場實際情況人工調整設備選用順序或者進行周期性輪換，以便達到設備均衡使用的目的。

4 設備開機計劃

AFC設備智能管控模型需要針對每一種票務服務類型進行大數據分析和計算，制定各類服務的設備開機計劃，包括售票、充值、進站、出站等。本文以進站AG為例說明如何制定設備開機計劃。

4.1 設備開機數量計算

分時段進站AG開機數量=分時段進站客流需求/車站進站AG單設備能力（向上取整）。

4.2 設備開機計劃制定規則

根據車站設備部署的數量和位置等情況，配置每個時段的具體開機設備，開機設備配置規則如下。

1）一個進站閘機群組應最少開啟2臺進站閘機，開啟的進站閘機中應至少有1臺寬通道閘機。

2）在滿足條件1）的情況下，群組內進站AG按2019年進站交易總量由高到低的順序依次輪換開/關機。

語言中的絕大多數詞都擁有多個意義。傳統的語義研究沒有認識到多義詞各個義項之間的內在聯系，沒有對語義擴展的機制做出合理的解釋。認知語言學揭示了多義現象的本質，認為詞的多個意義中除了基本義之外，其他意義是通過隱喻和轉喻的方式由基本義擴展而來的。雷可夫指出，一詞多義起源于不同認知域之間以及同一認知域中不同元素之間的關系。詞的基本義與擴展義之間有直接的認知性關系。詞的各義項之間存在著理據性關系是因為詞義的擴展從主觀上來說主要是通過隱喻和轉喻思維來實現的。詞義擴展的方式主要有兩種:基于與中心義的相似性關系派生新義為詞義的隱喻性擴展，基于與中心義的鄰近關系派生新義為詞義的轉喻性擴展。

3）設備開/關機時段劃分方法：以進站閘機開機需求數量＞2臺（參數設置，可更改）為時段劃分規則。在進站閘機開機需求數量＞2臺（參數設置，可更改）的時段，這個時段內以基準客流最高進站量計算所需進站閘機數量。

4）AG設備開/關機由系統自動化運行控制。在客流上升時段，考慮設備開機需要時間，每個時段開始時間點前30 min（參數設置，可更改）開啟下一個時段所需要的AG數量。在客流下降時段，每個時段結束時間點后30 min（參數設置，可更改）關閉相應設備。設備在不同時段需要開機或關機前，提前提示車站人員即將開啟/關閉的設備編號，全站設備逐臺陸續開啟/關閉，開/關機間隔5 min（參數設置，可更改）。

4.3 設備開機計劃

1）車站設備配置和使用情況

根據各站自身設備配置規模、設備布局和各設備歷史使用頻次情況，并且兼顧現場的運營管理需求，按照業務功能分類將車站設備進行群組劃分和選用優先級排序，如圖3所示。

圖3 車站設備群組劃分和開機順序Fig.3 Station AFC device group division and operating sequence

2）某工作日的設備開機計劃

根據該站歷史大數據分析和智能化管控模型計算得到某工作日的設備開機計劃，如圖4所示。

圖4 某工作日的設備開機計劃Fig.4 Operating plan of station AFC devices for a working day

5 實時監控動態調整

通過車站客流進行實時監控，根據實時客流需求進行設備開機的動態調整，以應對突發大客流情況。以進站AG為例，具體方法如下。

1）實時采集車站AFC數據，對開機設備使用負荷（每分鐘使用量）進行動態監控。

2）如出現開機設備的整體負荷值接近或達到滿負荷（單設備能力值×開機數量）的一定比例（參數，例如80%），并持續一定時間（例如2 min），則判定現場可能存在排隊的風險，立即開啟一臺備用設備；繼續實施監控，如果還持續高負荷，則繼續開啟另一臺備用設備，以此類推，直至全部設備開機。

3）如果開啟備用設備后，開機設備的整體負荷值不斷降低，低于滿負荷的一定比例（參數，例如50%），并持續一定時間（例如5 min），則判定客流需求下降，關閉一臺備用設備。繼續監控，如果開機設備的整體負荷仍然低于設定的滿負荷比例，則繼續判定客流需求下降，繼續關閉一臺備用設備。以此類推，直至達到該時段開機計劃數量為止。

6 自學習優化

定期對車站設備開機計劃的執行結果進行大數據分析，采用自學習方法對設備開機計劃進行優化調整，包括車站客流特征日相似度的分析以優化車站客流特征日的劃分；每種特征日客流時段的分析，以更加精準地劃分時段，提高設備使用效率；對車站設備使用負荷峰值情況進行分析，以對車站單設備能力值進行修正；對每個時段內的客流異常波動和備用設備啟用情況進行分析，以調整時段設備開機數量等。從而對整體車站設備開機計劃進行優化，以便更精準地滿足車站客流需求，提高設備使用效率。

7 試點驗證

為了驗證AFC設備智能化管控方法和模型，本文先后在京港地鐵運營線路、軌道運營線路和北京地鐵運營線路的12座車站采用預制開機計劃的方式進行驗證。其中14號線望京南站的試點情況如下。

1）設備配置

14號線望京南站設備配置如圖5所示。

圖5 望京南站設備群組劃分和開機順序Fig.5 Wangjing South station AFC device group division and operating sequence

2）設備開機計劃

依據AFC設備智能化管控模型制定設備開機計劃，如圖6所示。

圖6 望京南站設備開機計劃Fig.6 Operating plan of Wangjing South station AFC devices

3）試點結果

通過上述試點結果可以看出，本文提出的AFC設備智能化管控方法沒有對乘客的正常出行造成影響，設備的使用效率大大提升。全站自助售票類設備開機總時長降低33%，自助檢票類設備開機時長降低70%以上，達到提高設備使用效率、降低設備損耗、節省能源成本的目標。以群組1為例，實際開機情況如圖7所示。

圖7 車站開機設備數量情況Fig.7 Number of station AFC devices in operation

8 結論與展望

本文提出了城市軌道交通AFC終端設備智能化管控的方法，構建AFC設備智能化管控模型，通過歷史大數據分析，制定車站分時段的設備開機計劃，以實現設備的按需服務運行方式，達到降本增效的目的。通過在試點車站進行試驗驗證，取得良好的效果。

AFC設備的智能化管控是新一代AFC系統實現智慧化票務系統的目標之一，將在未來新一代AFC系統中大規模應用，并不斷完善和發展。