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面向智能运维的城市轨道交通数字孪生调度系统全生命周期管理1

面向智能运维的城市轨道交通数字孪生调度系统全生命周期

管理

摘要

城市轨道交通作为现代城市交通系统的核心组成部分，其运营效率与安全性直接

关系到城市功能正常发挥和市民生活质量。随着城市化进程加速和轨道交通网络规模

扩大，传统运维模式面临巨大挑战。数字孪生技术作为物理世界与数字世界深度融合的

新兴技术，为轨道交通智能运维提供了全新解决方案。本报告系统研究了面向智能运维

的城市轨道交通数字孪生调度系统全生命周期管理理论与方法，构建了包含数据采集、

模型构建、仿真分析、决策支持等环节的完整技术体系。研究表明，该系统可提升设备

故障预测准确率达92%以上，运维效率提高35%，能源消耗降低18%，为轨道交通行

业数字化转型提供了重要参考。报告从理论依据、技术路线、实施方案等多个维度进行

了深入分析，并提出了系统化的风险防控与保障措施，对推动我国轨道交通智能化发展

具有重要实践意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着我国城市化率突破65%，城市轨道交通网络规模已位居世界首位，截至2022

年底，全国共有55个城市开通轨道交通线路，运营总里程超过10000公里。如此庞大

的系统对运营管理提出了前所未有的挑战。传统轨道交通调度系统主要依赖人工经验

和固定规则，难以应对复杂多变的运营环境。据中国城市轨道交通协会统计，2022年

全国轨道交通平均准点率为98.7%，设备故障导致的延误占总延误事件的63%，其中约

40%的故障可通过预测性维护避免。数字孪生技术通过构建物理系统的虚拟映射，实

现了对轨道交通系统的实时监控、精准预测和优化决策，为解决这些问题提供了技术可

能。

1.2国内外研究现状

国外研究方面，德国西门子、法国阿尔斯通等企业已开展轨道交通数字孪生应用

探索。西门子开发的Railigent系统通过数字孪生技术实现列车关键部件的预测性维护，

使列车可用性提高15%。英国伦敦地铁采用数字孪生技术进行客流仿真和应急演练，将

应急响应时间缩短30%。国内研究起步较晚但发展迅速，北京地铁在首都机场线试点应

用数字孪生技术，实现了对供电系统的全生命周期管理；上海申通地铁集团构建了”智

慧大脑”平台，整合了线路、车辆、信号等多源数据。然而，现有研究多聚焦于特定环

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节，缺乏系统化的全生命周期管理框架。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建面向智能运维的城市轨道交通数字孪生调度系统全生命周期管理

体系，主要目标包括：建立多维度、多尺度的轨道交通数字孪生建模方法；开发基于深

度学习的设备健康状态评估算法；构建虚实融合的调度决策支持系统；形成系统化的

实施路径与评价体系。研究内容涵盖数据采集与处理、模型构建与验证、系统集成与部

署、运维优化与决策等全生命周期各环节，为轨道交通智能化升级提供理论支撑和实践

指导。

研究概述

2.1研究范围界定

本研究聚焦于城市轨道交通数字孪生调度系统的全生命周期管理，研究范围包括：

地铁、轻轨等城市轨道交通系统；调度指挥、设备运维、客流管理等核心业务场景；从

规划设计、建设实施到运营维护的全生命周期阶段。研究对象涵盖物理实体（线路、车

辆、设备等）、虚拟模型（几何模型、物理模型、行为模型等）和交互系统（数据接口、

算法引擎、决策支持等）。研究不考虑城际铁路、有轨电车等其他轨道交通形式，也不

涉及财务、人事等非运营管理业务。

2.2核心概念定义

数字孪生调度系统是指利用数字孪生技术构建的轨道交通物理系统的虚拟映射，通

过实时数据驱动和模型仿真，实现对调度决策的智能支持。全生命周期管理是指从系统

规划设计到退役更新的全过程管理，包括需求分析、系统设计、开发实施、运行维护、

升级改造等阶段。智能运维是指基于数据分析和人工智能技术，实现设备状态监测、故

障预测、维修决策等运维活动的智能化。这些概念共同构成了本研究的理论基础。

2.3技术体系架构

本研究提出的技术体系架构分为五层：感知层负责多源数据采集，包括传感器数

据、业务数据、环境数据等；数据层实现数据存储、清洗和标准化处理；模型层包含几

何模型、物理模型、行为模型和规则模型；应用层提供