轨道交通运营场景复杂,运营标准要求高,客流需求变化大,管理复杂度极高。要保障轨交系统稳定运行,需要在计划和调度层面全面考虑各项因素进行决策,并且能快速响应突发事件,对轨交公司的综合运营能力提出了更高的要求。
传统模式下,运营线路和车辆规模庞大,新能源汽车的种类繁多,充电需求的差异性大,充电站资源的短缺成为突出问题。此外,运营决策主要依靠人工经验,导致车辆利用率低、充电排队现象严重、运营成本高以及复杂场景适应性差等问题。
为解决这些问题,公司亟需引入智能决策技术,研发核心业务的智能决策模型。模型的重点在于车辆选型与线路匹配、能源布局优化以及保养计划的智能制定,以确保线路运行的顺畅,最小化运营成本,并最大程度地提高车辆利用率。
数千辆公交车(纯电/混合/氢能)、上百条线路、数十个充电站、上千版时刻表;充电资源配置不合理:空驶距离长(每天3万公里),充电排队多;电车利用率低,车辆保养过保率高。
针对新能源汽车运营挑战,本解决方案采用运筹优化技术,实现数据驱动的智能决策。通过精细化的数据预处理,整合线 路时刻、场站车辆信息,构建出购车选型、能源布局、车线匹配及保养计划四大数学模型。旨在最小化运营成本、空驶成本,最大化电车利用率,合理配置充电设施,并优化保养计划。COPT优化求解引擎的应用,确保了决策过程的精确性与效率,助力公司提升运营管理水平,推动绿色交通智能化发展。
计划制定效率提升90%,充电桩利用率提升5%+,累积碳排放量减少上千吨/年,节省运营成本3000+万元/年;线路配车数下降15%;车辆过保率下降65%;运营成本下降18%;空驶成本下降50%。
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? 王建都记者 朱俊龙 摄
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? 张福礼记者 郭洪岭 摄
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