面向实时仿真的城市轨道交通数字孪生调度系统动态建模方法.pdfVIP

面向实时仿真的城市轨道交通数字孪生调度系统动态建模方法1

面向实时仿真的城市轨道交通数字孪生调度系统动态建模方

法

摘要

本报告系统研究了面向实时仿真的城市轨道交通数字孪生调度系统动态建模方法。

随着城市化进程加速，城市轨道交通系统日益复杂，传统调度方法已难以满足实时性、

精确性和智能化需求。数字孪生技术通过构建物理系统的虚拟映射，为轨道交通调度提

供了全新的解决方案。本文首先分析了国内外城市轨道交通数字孪生技术发展现状，指

出当前系统在实时性、数据融合和动态建模方面的不足。在此基础上，提出了基于多源

异构数据融合的动态建模框架，详细阐述了物理实体虚拟模型实时数据服务应用四层

架构体系。研究重点解决了高精度传感器数据采集、实时数据传输协议优化、动态模型

自适应更新等关键技术问题。通过在某地铁线路的试点应用表明，该方法可将调度决策

响应时间缩短40%，提高列车准点率15%，降低能源消耗8%。报告最后提出了未来研

究方向，包括基于深度学习的预测性调度、边缘计算与云平台协同优化等。本研究为城

市轨道交通智能化调度提供了理论依据和实践指导，对提升城市交通系统运行效率具

有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

城市轨道交通作为现代城市交通系统的骨干，承担着日益增长的客运需求。根据中

国城市轨道交通协会发布的《城市轨道交通发展战略报告》，截至2023年底，中国大陆

地区已有55个城市开通城市轨道交通，运营线路总长度超过10000公里，日均客运量

超过8000万人次。随着线网规模不断扩大和客流持续增长，轨道交通系统运行环境日

趋复杂，传统调度模式面临严峻挑战。数字孪生技术作为物理世界与数字世界深度融合

的产物，为解决这一难题提供了创新路径。通过构建与物理系统实时同步的虚拟模型，

数字孪生能够实现对轨道交通系统运行状态的精确感知、动态预测和优化控制，对于提

升调度决策的科学性和实时性具有重大意义。

1.2国内外研究现状

在国际上，欧洲的Shift2Rail计划将数字孪生列为轨道交通智能化转型的关键技术

之一，德国西门子、法国阿尔斯通等企业已开展相关研发工作。日本东京地铁通过数字

孪生技术实现了列车运行状态的实时监控和故障预警。国内方面，北京、上海等一线城

市率先开展了轨道交通数字孪生试点项目，但主要集中在设备管理和运维领域，在调度

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系统应用方面仍处于探索阶段。现有研究主要存在三方面不足：一是模型更新频率低，

难以满足实时调度需求；二是数据融合度不高，多源异构数据未能有效整合；三是缺乏

自适应机制，模型难以应对突发情况。本研究针对这些痛点，提出面向实时仿真的动态

建模方法，填补了相关领域的研究空白。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建一套完整的城市轨道交通数字孪生调度系统动态建模方法体系，具

体目标包括：建立高精度、多尺度的轨道交通系统数字孪生模型；开发实时数据采集与

融合技术；设计动态模型自适应更新算法；构建基于数字孪生的智能调度决策支持系

统。研究内容涵盖理论基础、关键技术、系统实现和应用验证四个层面，重点突破实时

数据传输协议优化、多源数据融合算法、动态模型校准方法等核心技术问题。通过本研

究，期望为城市轨道交通调度系统的智能化升级提供系统化解决方案，推动行业技术进

步。

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动态建模方法，研究对象包括地

铁、轻轨等城市轨道交通系统。研究范围涵盖从数据采集、模型构建到应用服务的完整

链条，但不包括车辆制造、基础设施施工等上游环节。在空间尺度上，重点关注线路级

和线网级的调度问题；在时间尺度上，着重研究秒级到分钟级的实时动态过程。研究内

容以技术方法创新为主，同时兼顾工程应用可行性，不涉及组织管理、政策法规等非技

术因素。

2.2核心问题识别

通过前期调研和专家访谈，本研究识别出城市轨道交通数字孪生调度系统面临的

三个核心问题：一是实时性不足，现有模型更新周期多为分钟级，难以满足秒级调度决

策需求；二是精度有限，模型与实际系统存在偏差，影响调度效果；三是适应性弱，缺

乏应对突发事件的自适应能力。这些问题相互关联，共同制约了数字孪生技术在调度领

域的应用效果