一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法技术

一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，本发明专利技术涉及混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法。本发明专利技术的目的是为了解决原有的调度方法所导致的公交企业运营管理不便、公交服务可靠性差、系统总成本增加等问题。过程为：步骤1：采集混合公交线路基础运行数据；步骤2：定义符号；步骤3：基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；步骤4：基于步骤1和步骤2建立下层优化模型；步骤5：求解双层多目标规划问题，所述双层多目标规划问题为上层优化模型和下层优化模型。本发明专利技术用于城市公共交通运营管理技术领域。共交通运营管理技术领域。共交通运营管理技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法


[0001]本专利技术属于城市公共交通运营管理
，具体来讲是一种电动公交车与传统燃油公交车混合线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法。

技术介绍

[0002]电动公交车零排放、单位里程耗电量小，符合可持续发展交通理念，有利于节约长期的成本支出，因此许多城市都在大力推进城市公交电动化进程。但是电动公交车还存在续驶里程有限且充电时间较长等缺点，为保证公交线路正常运营，公交企业使用电动公交车与传统公交车混合服务于一条公交线路。公交公司通常将电动公交车或者传统公交车从线路始发站出发运行至终点站再返回始发站视为一个完整的班次。混合线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化是指依据规定的发车时刻表确定每辆电动公交车和传统公交车在全天运营时间内需要服务的班次与充电计划，并在劳动规则约束下进行公交车与驾驶人匹配的过程。制定合理的车辆调度方案、充电方案和驾驶人调度方案，不仅可以能够帮助降低公交企业运营成本，还有助于规范运营、提高公交服务水平。
[0003]现有的车辆调度与驾驶人调度方法多为单一车型下的两阶段序列法，即先依据规定的发车时刻表确定电动公交或者传统公交的车辆调度方案，再考虑劳动规则约束来优化驾驶人调度方案。一方面，驾驶人调度方案的输出依赖于车辆调度方案的输入，难以实现系统总成本最优；另一方面，与单一车型的车辆调度与驾驶人调度问题不同，混合线路的车辆调度问题采用公交企业运营成本与公交线路碳排放最小作为优化目标，优化得到的电动公交车每日总服务时间多于传统公交车，且闲置时间少于传统公交车，会导致专人专车模式不再适用，不仅会给公交企业管理车辆及驾驶人增加不便，而且难以灵活地应对公交车辆晚点回到始发站或者终点站等问题。为了解决上述问题，本文提出了一种电动公交车与传统燃油公交车混合线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决原有的调度方法所导致的公交企业运营管理不便、公交服务可靠性差、系统总成本增加等问题，而提出一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法。
[0005]一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法具体过程为：
[0006]步骤1：采集混合公交线路基础运行数据；
[0007]步骤2：定义符号；
[0008]步骤3：基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；
[0009]步骤4：基于步骤1和步骤2建立下层优化模型；
[0010]步骤5：求解双层多目标规划问题，所述双层多目标规划问题为上层优化模型和下层优化模型。
[0011]本专利技术的有益效果为：
[0012]本专利技术以电动公交车与传统公交车混合的城市公交线路为研究对象，本专利技术所提出的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法适用于具有不同电动化比例的城市公交线路，不仅可以有效降低混合线路上车辆不均衡调度对驾驶人调度的影响，提高驾驶人与公交车的专一性程度来规范运营，还可以节约公交线路的运营成本和驾驶人工资支出，实现系统总成本最优。
附图说明
[0013]图1为本专利技术流程图。
具体实施方式
[0014]具体实施方式一：本实施方式一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法具体过程为：
[0015]步骤1：采集混合公交线路基础运行数据；
[0016]步骤2：定义符号；
[0017]步骤3：基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；
[0018]步骤4：基于步骤1和步骤2建立下层优化模型；
[0019]步骤5：求解双层多目标规划问题，所述双层多目标规划问题为上层优化模型和下层优化模型(上层优化模型为公式(1)及约束条件)，下层优化模型为公式(11)、(12)及约束条件)。
[0020]具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤1中采集混合公交线路基础运行数据；具体过程为：
[0021]1.1.调查公交线路里程L0(比如1路公交从始发站到终点站的线路里程，每个班次都一样)和线路始发站距离电动公交车充电场站距离；
[0022]1.2.基于公交线路的发车时刻表，获取首末班车发车时间(比如1路公交车首车发车时间5:00，末车发车时间20:00)；
[0023]将全天运营时间内I个班次依次进行编号，令i和j为同一辆公交车需要运行的两个相邻班次(比如公交线路1路中的2号车运行了班次3，返回后又运行了班次5，班次3和班次5为同一辆公交车运行的两个相邻班次)；
[0024]1.3.连续调查15个工作日内每个班次公交车的车辆类型(电动公交车或者传统公交车)，里程，行程时间(包括车辆在线路上的运行时间、在站点停靠时间和在始发站驻站的时间)，燃油量，耗电量，碳排放量，以及电动公交车在始发站与电动公交车充电场站之间往返的耗电量；
[0025]1.4.令电动公交车辆编号为k，k＝1,2,...,K；传统公交车编号为h，h＝1,2,...,H；驾驶人编号为g，g＝1,2,...,G；时段编号为q，q＝1,2,...,Q；电动公交车从开始充电到充电结束为一个充电班次，充电班次编号记作r，r＝1,2,...,R。
[0026]其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
[0027]具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述步骤2中定义符号；具体过程为：
[0028]定义二进制变量x
kij
∈{0,1}，如果班次i和j是由电动公交车k运行的相邻班次，
x
kij
＝1，否则x
kij
＝0；
[0029]二进制变量x
hij
∈{0,1}，如果班次i和j是由传统公交车h运行的相邻班次，x
hij
＝1，否则x
hij
＝0；
[0030]二进制变量y
gki
∈{0,1}，如果驾驶人g驾驶电动公交车k完成班次i，y
gki
＝1，否则y
gki
＝0；
[0031]二进制变量y
ghi
∈{0,1}，如果驾驶人g驾驶传统公交车h完成班次i，y
ghi
＝1，否则y
ghi
＝0；
[0032]二进制变量θ
kr
∈{0,1}，θ
kr
＝1表示电动公交车k在充电班次r充电，否则θ
kr
＝0。
[0033]其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
[0034]具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述步骤3中基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；具体过程为：
[0035]3.1.将最小化混合车队的运营成本和碳排放经济成本作为上层模型的优化目标，计算方法如公式(1)所示：
[0036]min Z＝OCB+OEB+αMCB
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(1)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤1：采集混合公交线路基础运行数据；步骤2：定义符号；步骤3：基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；步骤4：基于步骤1和步骤2建立下层优化模型；步骤5：求解双层多目标规划问题，所述双层多目标规划问题为上层优化模型和下层优化模型。2.根据权利要求1所述一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，其特征在于：所述步骤1中采集混合公交线路基础运行数据；具体过程为：1.1.调查公交线路里程L0和线路始发站距离电动公交车充电场站距离；1.2.基于公交线路的发车时刻表，获取首末班车发车时间；将全天运营时间内I个班次依次进行编号，令i和j为同一辆公交车需要运行的两个相邻班次；1.3.连续调查15个工作日内每个班次公交车的车辆类型，里程，行程时间，燃油量，耗电量，碳排放量，以及电动公交车在始发站与电动公交车充电场站之间往返的耗电量；1.4.令电动公交车辆编号为k，k＝1,2,...,K；传统公交车编号为h，h＝1,2,...,H；驾驶人编号为g，g＝1,2,...,G；时段编号为q，q＝1,2,...,Q；电动公交车从开始充电到充电结束为一个充电班次，充电班次编号记作r，r＝1,2,...,R。3.根据权利要求1或2所述一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，其特征在于：所述步骤2中定义符号；具体过程为：定义二进制变量x
kij
∈{0,1}，如果班次i和j是由电动公交车k运行的相邻班次，x
kij
＝1，否则x
kij
＝0；二进制变量x
hij
∈{0,1}，如果班次i和j是由传统公交车h运行的相邻班次，x
hij
＝1，否则x
hij
＝0；二进制变量y
gki
∈{0,1}，如果驾驶人g驾驶电动公交车k完成班次i，y
gki
＝1，否则y
gki
＝0；二进制变量y
ghi
∈{0,1}，如果驾驶人g驾驶传统公交车h完成班次i，y
ghi
＝1，否则y
ghi
＝0；二进制变量θ
kr
∈{0,1}，θ
kr
＝1表示电动公交车k在充电班次r充电，否则θ
kr
＝0。4.根据权利要求3所述一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，其特征在于：所述步骤3中基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；具体过程为：3.1.将最小化混合车队的运营成本和碳排放经济成本作为上层模型的优化目标，计算方法如公式(1)所示：min Z＝OCB+OEB+αMCB
ꢀꢀꢀ
(1)式中：OCB为传统公交车的运营成本，RMB；OEB为电动公交车的运营成本，RMB；MCB为混合车队的碳排放情况，g；α为碳排放的经济系数，RMB/g；Z为优化目标。3.2.构建上层模型的约束条件。5.根据权利要求4所述一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，其
特征在于：所述3.1中传统公交车的运营成本OCB、电动公交车的运营成本OEB、混合车队的碳排放情况MCB的具体计算过程为：3.1.1.利用公式(2)计算传统公交车的运营成本OCB：式中：F
h
为传统公交车单位里程燃油成本，RMB/km；x
h0j
∈{0,1}，如果传统公交车h由班次j开始当天的运营任务，x
h0j
＝1，否则x
h0j
＝0；x
hi0
∈{0,1}，如果传统公交车h由班次i结束当天的运营任务，x
hi0
＝1，否则x
hi0
＝0；L
′
j
为场站与班次j始发站的距离，km；L
′
i
为场站与班次i始发站的距离，km；3.1.2.利用公式(3)计算电动公交车的运营成本OEB：式中：E
q
为时段q内的充电量单价，RMB/kWh；t
krq
为时段q内电动公交车k的充电时长，h；b为电动公交车的充电功率，kW；E
′
night
为电动公交车夜间充电的单位充电量价格，RMB/kWh；为电动公交车k的电池额定容量，kWh；为电动公交车k结束白天运营任务，还未开始夜间充电计划时的电池剩余电量，kWh；δ1为防止过充损伤电池所设置的电池荷电状态上限，％；3.1.3.利用公式(4)计算传统公交车的碳排放情况MCB：式中：M
h
为平均每公里碳排放量，g/km。6.根据权利要求5所述一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，其特征在于：所述3.2中构建上层模型的约束条件；具体过程为：3.2.1.同一辆电动公交车或者传统公交车相邻班次之间的行程时间可行性约束以及充电时间约束，如公式(5)～(7)所示。充电时间约束，如公式(5)～(7)所示。充电时间约束，如公式(5)～(7)所示。式中：T
hi
和T
hj
为由传统燃油公交车h运行的班次i与班次j的时刻表规定发车时刻；t
hi
为传统公交车h在班次i的行程时间，h；T
ki
和T
kj
为由电动公交车k运行的班次i与班次j的时刻表规定发车时刻；t
ki
为电动公交车k在班次i的行程时间，h；t
kr
为电动公交车k在充电班次r的充电时间，h；为电动公交车k的最短充电时间，h；为电动公交车k结束班次i时电池剩余电量，kWh；
3.2.2.电动公交车k运行的任意相邻班次i和班次j结束时刻的电池剩余电量，满足公式(8)；约束电动公交车在任意班次i结束时刻的电池剩余电量足够驶回场站，如公式(9)所示；示；式中：为电动公交车k结束班次j时电池剩余电量，kWh；为电动公交车k结束班次i时电池剩余电量，kWh；w
kj
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琳虹，季金华，别一鸣，从远，肖乔云，龚雨辰，章源，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：