文/静浅说
编辑/静浅说
前言电动公交车系统在城市公共交通领域带来了许多新挑战和机会，电动公交车具有不同的运营特性和限制，例如它们需要定期在选定的站点和终点充电站充电。
这为公共交通运营和成本动态引入了额外的限制，但现有的方法缺乏必要的建模细节，无法捕捉公交车运营和充电基础设施之间复杂的相互关系。
可持续城市发展推动了对环保和以用户为中心的公共交通服务的投资。
引入更环保的交通工具，如电动/混合公交车，关注高质量的服务减少与燃料/能源消耗和设备磨损相关的排放和运营成本，然而这些趋势也带来了新的挑战。
第一个挑战是电动公交车的不同运营特性和限制，例如它们需要定期在选定的站点和终点充电站充电。
这为公共交通运营和成本动态引入了额外的限制，现有的方法缺乏必要的建模细节，无法捕捉公交车运营和充电基础设施之间复杂交互之间的关系。
第二个挑战是如何在不对一般交通性能产生负面影响的情况下确保舒适和经济高效的运营。
仅依靠诸如过境信号优先等战略，这些战略会在信号交叉口优先考虑公共交通车辆，可能会引起交通拥堵效应，可能会对公共交通系统本身产生反作用。
这项工作的主要贡献在于综合考虑了公共交通生态系统的所有实体的约束和控制能力，包括信号控制、电动公交车和电动巴士充电基础设施。
通过连接，开发的方法结合了所有参与者之间的合作和协商，以有效实现共同的目标。
借助巴士实时定位系统和车辆对基础设施的通信，采用多目标优化来确定巴士调度时间、运行速度、停留时间计划、电动巴士充电时间表和优先信号控制要求。
关于巴士与电动充电基础设施之间的互动，目标是最小化电费并遵守计划的巴士发车时间。从在线/操作角度来看，问题是对连接和协作系统进行建模和优化，采用一组启发式工具和操作，以便能够处理实时系统干扰，以最大程度地提高对离线计划的遵守。
例如巴士可以利用即将到来的绿灯时间的信息来调整其速度或在停车时停留，以避免在信号处停车。
因此以一种高效且非侵入性的方式减轻了停车和起步问题。
巴士系统的质量和服务水平通常依赖于不同线路的互动，以提供最佳频率，从而能够接受用户的等待时间，并提供足够的容量来满足以乘客流量度量的需求。
由于需求的可变性，这些流量因不同的用户起点和目的地以及时间而异，因此在网络中流动。
为了使需求与供应相匹配，巴士运营商旨在有效管理他们的车队，以确定在任何时间内最合适的车辆类型和分配给一条线路的车辆数量，以及它们的发车时间。
这个决策对线路的平稳运行方式和为乘客提供一定水平的服务质量以及它对运营成本产生了影响。
主要的公共交通服务质量目标是以准时性和/或班次规律性来表达的。
目前的方法是基于车辆内支持系统，管理停车策略和优先信号控制，并通过临时交通信号时间调整为公共交通工具提供优先处理，以实现公共交通工具在交叉口获得优先处理。对于基于时间表的运营，持续策略通过管理松弛时间来确保准时性。
现有方法的问题在于，它们会减慢巴士的速度，因为它们会为计划行程时间添加延迟。
它们还处理孤立的线路，并忽略了在实际公共交通运营中观察到的任何干扰，基于班次的运营更难以控制，因为策略需要考虑多辆巴士和多条互动线路。
因此需要使用额外的ITS系统，如自动车辆位置、自动乘客计数和中央协调实体来实时控制巴士。
核心可靠性目标也得到了能够提供有条件优先处理的优先信号控制策略的支持，然而由于优先信号控制会影响交通流的可靠性，因此其接受度有限。
可以利用自动车辆位置实现优先信号控制的未来改进。这允许先前不可行的连续信息交换在车辆和交通信号之间进行，从而允许公交车通过例如速度建议进行信号协作。
这种系统是少数在CV技术的早期阶段即可提供好处的ITS应用之一。
近年来V2I通信的进展使得开发一类新的以提高驾驶效率、舒适度并减少不必要的信号停车为目标的效率导向型驾驶支持系统成为可能。
与信号控制相反，后者使用CV技术来收集有关正在接近的车辆的信息，而在基于V2I的系统中，车辆使用信号控制信息来相应地优化自己的速度。
基于SPaT的DAS是绿灯最佳速度建议和绿灯最佳停车时间建议。
绿灯最佳速度建议为车辆提供速度指导，而绿灯最佳停车时间建议建议在巴士站额外停留，它们的主要优点是，这些系统可以改善巴士在交通信号方面的性能，但与优先信号控制不同，它们是非侵入性的。
这两种基于V2I的建议系统可以相互结合以增加其有效性，并且它们可以与传统的持续策略相结合。
已经证明这些集成控制既能满足服务规律性和减少停车次数的双重目标，也能减少优先信号控制请求的次数。
在这项工作中，采用了合作系统方法，遵循C-ITS范式，同时加强了能源感知决策支持系统。这种方法允许管理公共交通生态系统中各方之间的相互作用，其次它能够联合优化和协调由不同参与者执行的操作，以实现系统目标。
核心模块包括收集静态输入，即充电站的位置、线路时间表，以及车队的特征、线路的特征和信号基础设施的特征。
这些是调度和充电优化模块的输入，而驾驶员建议系统结合了持续和基于C-ITS的控制和优先信号控制，用于在实时管理车辆。
已经证明综合系统可以为规划目标和管理目标提供显著的好处。
公共交通中的车辆调度问题通常作为“全面运营计划过程”的一部分进行研究。
从建模的角度来看，这些问题通常被制定为混合整数线性规划问题，称为单/多车场车辆调度问题。
电气化对公交车调度问题的影响近年来已被研究人员考虑，以支持和促进公共交通电气化的普及。
与燃烧相比，一支由电动或部分电动巴士组成的车队对运输规划带来了新的挑战，电气化特别影响调度。
这个问题的复杂性增加了，因为必须包括充电操作，而不会在现有时间表中引入干扰，以确保巴士有足够的电量来执行行程，并避免在充电基础设施中发生冲突。
在处理混合车队时，最优调度策略应该尽可能充分利用两种共存的技术。首先介绍与单一和多终端实例相关的离线计划阶段优化问题。
随后讨论了在线，对抗性调度的潜在扩展，以应对干扰，如延迟。最后提供了一个基于卢森堡城市的多终端案例研究。
为了正确表示现实的公共交通服务，我们改进和扩展了前一节展示的模型，以适当表示包括回送行程的多站调度。
事实上回送对于优化电动巴士的使用非常关键，因为它们具有较低的运营成本，并且可以优化它们的充电动态，使它们在需要时移动到配备充电站的终端，而对于混合/传统燃烧巴士的最佳调度并不严格要求。
然而该模型可以很容易地扩展以考虑混合巴士的回送行程。
前面描述的优化模型旨在确定公共交通规划阶段的全天巴士时刻表，即假设具有特定行程时刻表，并且不考虑由运营产生的偏差。
然而该模型已经被设计成明确目标，即为了在规划阶段寻找解决方案的可伸缩性，从而能够应用基于时间的分解方案。
此次展示了如何进一步利用这种可分解性，结合模型预测控制方案，在运营中出现重大干扰的情况下计算实时重新调度。
这些约束条件在不同时间跨度内传达了车队的状态，通知后续时间段有关巴士的可用性和电池状态，这是由于在较早的时间段中进行的调度决策的结果。
通过正确配置时间分解的频率，时间跨度的宽度，以及适当的巴士可用性数据，可以设计一个模型预测控制应用程序。
运营是设计和规划之后的最后一环，公共交通运营的性质是随机的，由于行程时间的不规律性和乘客需求的变化而发生干扰。
由于智能交通系统的进步，可以实时监控公共交通网络的性能，并采取纠正措施恢复目标服务水平。
所有不同的应用程序都扩展了可以部署的实时控制策略的范围。直到现在C-ITS驾驶员咨询系统专注于协助车辆穿越信号控制的十字路口，并减少优先信号控制请求的数量，而忽视了它们的控制行为对过境线路规律性的影响。
线路的规律性是公共交通许多实时策略的主要目标，其中进行了深入研究并在实践中应用的暂停。
研究了C-ITS如何补充暂停策略，实现协同作用，以同时解决规律性和在信号控制的十字路口停靠次数减少的目标。
将两个DAS，即绿灯最佳速度建议和绿灯最佳停车时间建议，与交叉口信号之前停靠的基于规则的暂停准则相结合，以提供一对保持时间和速度建议或保持时间以实现两个目标。
第一个基于规律性的咨询系统是可靠性绿灯最优速度自适应，在应用公交车站，它指示要停车以调节操作并以需要穿越下一个绿灯相位所需的速度出发。
在车辆到达信号控制之前的巴士站并完成停车时间后，会检查其位置，其位置受前车和后车的影响。
在存在两种候选速度的情况下，将选择符合速度限制的速度。如果两个速度都在速度限制内，将选择VR绿灯最佳速度建议。
如果两个速度都超出速度限制，控制器将不提供速度建议，相反如果没有恢复正常的必要，控制器将视为绿灯最佳速度建议。
因此使用此控制器，停车时间的延长旨在满足两个目标，车辆到达停车站并完成停车时间后，将计算两个候选停车时间以恢复规律性。
进行了两个案例研究，分别针对每个新引入的控制器。在两种情况下，使用不做任何操作的情况作为基准情况。
对于可靠性绿灯最优速度自适应方案，测试了三个不同级别，第一级别被称为弱优先信号控制，其中绿色延长和绿色召回都最多为5秒。
在强优先信号控制中，绿色相位可以修改15秒，在R-绿灯最佳停车时间建议方案中只测试了强优先信号控制。最后在R-绿灯最佳停车时间建议方案中，将混合控制器与绿灯最佳速度建议和优先信号控制相结合。
从结果可以清楚地看出，控制方案的目标是调节操作，这些方案在规则性指标方面占主导地位。
行车间隔的变异系数和排队水平被选择为规则性指标，值得注意的是，可靠性绿灯最优速度自适应与保持控制有微小差异，因为它基于相同的标准来计算保持时间。
额外的收益来自控制器的绿灯最佳速度建议部分提供的速度建议，在所有策略中，乘客在车站等候的时间没有显著差异。
它们与基准方案的性能相同，规则性指标保持不变，无论优先信号控制的强度如何，都与不采取任何操作的情况相似。
模拟过程中还记录了乘客指标，正如预期的那样，可以在不同策略的乘车时间中观察到差异。由于控制行动而增加的额外时间会增加乘客在车上的时间。较长的乘车时间可以通过更稳健的行车时间以及线路的整体改进性能来弥补。
电动公交车的运营和管理面临着许多挑战，需要综合考虑多个因素和实体之间的复杂交互。这些挑战包括充电基础设施的管理、交通性能的影响以及公共交通规划的复杂性。
然而通过合作和协调不同的系统和参与者，可以实现更高效、可靠和环保的公共交通系统。
