地铁智慧调度及低碳运营关键技术研究与示范应用

　　一、工作背景
　　交通领域碳排放压力突出，城市轨道交通作为低碳交通核心载体，存在客流时空分布失衡、线网协同效率低、应急调度能力弱、信息服务碎片化等问题，低碳潜力未充分释放。为响应国家“双碳”目标，提升北京地铁运营效率与乘客体验，研发智慧调度及低碳运营关键技术，构建全链条智能运营体系，对推动轨道交通高质量、低碳化发展具有重要意义。
　　二、研究内容和成效
　　本项目由北京协同创新轨道交通研究院有限公司牵头，多家单位联合承担。研发基于乘客画像的在网客流去向实时预测与推演技术；建立全路网动态客流预测与智能优化模型，形成多交路、跨线运行等组合运力配置方案；构建基于累计前景理论的个性化信息推荐模型，开发全出行链伴随式服务系统；研制城市轨道交通网络化调度协同系统与乘客信息互动平台，在北京地铁多条线路示范应用。
　　突破三大核心技术：客流实时预测技术实现职住地标签识别准确率93.4%、高峰期D站预测准确率95.06%；运力优化模型使全网换乘等待时间减少26%，列车牵引能耗节约13.39%，年减排二氧化碳334.87吨；乘客信息服务技术实现拥挤度诱导准确率96.43%、行程时间准确率92.14%。开发的网络化调度协同系统将运行图生成时间由7日缩短至1日，突发事件疏散效率提升40%，信息知晓率从50%提升至85%，乘客体验与运营效率显著改善。
　　三、示范及转化情况
　　成果在北京市轨道交通指挥中心示范应用，支撑1-八通线、2号线等多条线路运力配置优化、大兴机场线首班车时间优化等工作。通过模块化封装，形成可推广的“北京解决方案”，已在多条线路验证成效，具备向超大城市、城市群及中小城市分层推广的条件。下一步将深化技术融合，拓展多模态数据接入，强化AI技术应用，推动成果规模化落地。