[发明专利]一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法

摘要

本发明公开一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法。针对近期出现的雾霾天气，本发明建立了由数据库模块、中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块组成的紧急预案系统。系统模拟了城市区域机动车污染物排放情况和污染物浓度扩散情况。基于这些情况，预案系统通过计算和优化，获得了合理有效的紧急预案方法，即限制机动车进入城市区域的比例和区域内信号灯配时的新方案。在恶劣天气下，本发明方法保证了城市区域的天气不会由于机动车污染物排放而进一步恶化，也避免了污染物威胁人类的身体健康。

主权项

一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法，应用于以下预案系统，该预案系统包括数据库模块、中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；数据库模块将采集到的数据传送至中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；中观仿真器模块通过交通流模型、机动车污染物排放模型和污染物扩散模型，模拟得到机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度两个数据，并将上述两个数据传送至离线优化平台模块；离线优化平台模块根据实地区域污染物浓度确立应急预案的集合，得到最优预案集，并将最优预案集传送至择优预案模块；择优预案模块通过微观交通仿真软件平台选取区域总旅行时间最少的预案作为最优预案，并且在实地区域实施；其特征在于该方法包括以下步骤：步骤(1).对实地区域采集环境参数、机动车流量、信号灯配时、道路几何参数四个数据，并建立数据库模块：1.1)对实地区域采集环境参数；其中环境参数包括实地区域污染物浓度背景值、污染物排放因子、实地区域路网的近似箱体体积；1.1.1)实地预测未来一天的实地区域污染物浓度背景值p₀；采用加权移动平均法对未来1天的预测实地空气质量(AQI)指数进行预测，见公式(1)，得到未来1天的空气质量指数A_‑1；然后将未来1天的空气质量指数A_‑1转化为实地区域污染物浓度背景值p₀；A_‑1＝w₀·A₀+w₁·A₂+…+w_n‑1·A_n‑1+w_n·A_n          (1)其中A_‑1为未来1天的空气质量指数，w_n为距离当天n天的相应权重，A_n为距离当天n天的空气质量指数；1.1.2)通过机动车车载测试对实地区域采集机动车污染物排放因子；所述的机动车污染物排放因子是指实地区域内，机动车在单位时间内以不同工况行驶排放污染物的量，单位为g/s；其中不同工况为机动车的行驶状态，具体是怠速、加速、减速以及巡航；污染物排放因子计算公式如下：${\mathrm{\ξ}}_j=\frac{e_j}{T_j}---\left(2\right)$其中ξ_j为工况j时机动车污染物排放因子，e_j为工况j时污染物排放量总和，T_j为工况j时时间统计；1.1.3)通过电子地图计算实际实地区域的近似箱体体积ΔV，如下：ΔV＝S·H                    (3)其中箱体底面积S为覆盖实际实地区域的最小面积，H为高度；1.2)对实地区域采集机动车流量并进行统计；所述的机动车流量包括所有交叉口进口路段的车流量Q，以及左、直、右转弯的车流量转弯比例β；1.3)通过实地区域采集获取信号灯配时；所述的信号灯配时包括所有交叉口的信号灯周期Y，各个相位的开始b时刻和持续时间d；1.4)通过实地区域采集获取路网的道路几何参数；所述的道路几何参数为相邻交叉口路段的长度、车道数、交叉口渠化、车道连接以及车道限制；步骤(2).步骤(1)采集得到的数据通过中观仿真器模块，得到实地区域机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度：所述的中观仿真器模块包括交通流模型、机动车污染物排放模型、污染物扩散模型；2.1)通过现有的交通流模型建立交通流仿真器模拟机动车车流的运转；交通流仿真器根据步骤(1)采集得到的机动车流量、信号灯配时、道路几何参数三个数据进行仿真，得到实地区域机动车总旅行时间J、各个工况时间统计T；2.1.1)通过现有的交通流模型建立交通流仿真器；交通流仿真器仿真过程中记录第k个采样周期的路段剩余容量c(k)、车辆排队长度ω(k)；仿真结束时，将路段车辆总容量C减去第k个采样周期的路段剩余容量c(k)，差值即为在该路网上第k个采样周期的机动车总数目C‑c(k)；然后第k个采样周期的机动车总数目C‑c(k)乘以采样周期时长t_s即可得到第k个采样周期实地区域的机动车总旅行时间J(k)，如下式：J(k)＝t_s·[C‑c(k)]                 (6)；2.1.2)各个工况时间统计分为机动车怠速、加速、减速、巡航四个工况的时间统计，计算公式如下：T_i(k)＝t_s·ω(k)                 (7)T_a(k)＝t_s·a(k)                 (8)T_d(k)＝t_s·d(k)                 (9)T_c(k)＝J(k)‑T_i(k)‑T_a(k)‑T_d(k)            (10)通过在第k个采样周期内统计车辆排队的长度ω(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得工况为怠速的时间T_i；通过在第k个采样周期内统计排队车辆驶离停车线的数目a(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得加速工况的时间T_a；通过在第k个采样周期内统计机动车加入车辆排队队伍的数目d(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得减速工况的时间T_d；通过在第k个采样周期内机动车总旅行时间J减去怠速、加速、减速的时间即可获得在巡航工况下的时间T_c；2.2)将各个工况时间统计作为机动车污染物排放模型的输入，使其输出机动车排放的污染物量；所述的机动车污染物排放模型将在数据库模块输出的不同行驶工况的机动车污染物排放因子与各行驶工况的时间统计线性叠加，从而输出机动车排放的污染物量，如下式：E(k)＝ξ₁T_i(k)+ξ₂T_a(k)+ξ₃T_d(k)+ξ₄T_c(k)             (11)其中E(k)为在第k个采样周期时间段内污染物排放量，ξ₁,ξ₂,ξ₃,ξ₄分别为怠速、加速、减速、巡航上述四种不同行驶工况的机动车污染物排放因子；2.3)将上述步骤2.2得到的机动车排放的污染物量E(k)，步骤1.1.1得到的预测的污染物浓度背景值p₀，以及步骤1.1.3得到的近似箱体体积ΔV输入到污染物扩散模型，即可输出实地区域污染物浓度p_s，其计算公式如下：$p_s=p_0+\underset{k}{\mathrm{\Σ}}E\left(k\right)/\mathrm{\ΔV}---\left(12\right);$步骤(3).离线优化平台模块建立：所述的离线优化平台模块包括两个子模块：放行比例优化子模块和信号灯配时优化子模块；模块的输入为数据库模块的所有信息，输出是最优预案集，预案集合中每一个预案包括已优化的放行比例和整个实地路网信号灯配时方案；3.1)放行比例优化子模块建立：所述的放行比例是指为减小实地区域的污染物浓度，放行的机动车数目占实地区域机动车总数量的比例；具体算法如下：a)首先确定放行比例的上下界：下限为low＝0，上限为high＝1；b)令放行比例为判断low＜high‑δ，若是则直接获取最优放行比例mid，算法结束；若否则跳转步骤b)，然后将数据库模块的机动车流量乘以mid，其余的数据不变化，然后将环境参数、新机动车流量、信号灯配时、道路几何参数输入到中观仿真器模块中，获取污染物浓度p_s；其中δ为容许误差；c)设定p_limit为日均PM2.5浓度的上界阈值，判断p_s＜p_limit‑ε，若是则将mid赋值给low,返回到步骤b)；若否则执行步骤d)；其中ε为容许误差；d)判断p_s＞p_limit，若是则将mid赋值给high,返回到步骤b)；若否则直接得到最优放行比例mid，算法结束；3.2)信号灯配时优化子模块建立：信号灯配时优化子模块分为三个部分：实地区域主干道扫描算法，主干道双向协调控制优化算法和非主干道相位差优化算法；子模块的外部以数据库模块和放行比例优化子模块作为输入，而将已优化的放行比例mid和整个路网信号灯配时方案作为最优预案输出；3.2.1)实地区域利用主干道扫描算法建立主干道路径：首先通过数据库模块中机动车流量数据确定车流量最大的交叉口作为关键路口；然后在关键路口的几个出口方向，依据车流量最大和次大的出口方向作为主干道的伸展，并且延伸到下一个交叉口；然后在下一个交叉口根据机动车流量数据确定车流量最大的出口方向进行伸展，直到接触到实地区域的边界，得到主干道路径；3.2.2)利用主干道双向协调控制优化算法优化主干道：根据数据库模块的机动车流量数据、步骤3.2.1得到的主干道路径，使用现有的主干道双向协调控制优化算法将该主干道进行信号灯配时优化，得到新的信号灯周期Y′以及主干道路径所有交叉口中各相位的新开始时间b′、新持续时间d′，即主干道的新信号灯配时；具体算法如下：a)使用模糊控制确定主干道公共信号灯周期，将交叉口饱和度X与周期的增量ΔY作为模糊变量；其次确定论域和隶属度函数；最后去模糊化后得到新的周期预案Y′＝Y+ΔY，且Y′∈[Y_min,Y_max]；其中Y′为新的信号灯周期，Y原先的信号灯周期，饱和度X计算见公式(13)，flow_r′为r′对应的实际车流量，g_r为相位r的有效绿灯时间，s为饱和流率，饱和度X为所有相位的饱和度最大值：$X=\underset{r}{\max }\left(\frac{\mathrm{\Σ}{\mathrm{flow}}_{r^{\′}}}{g_r\·s}\right)---\left(13\right)$b)实际交通流流量确定主干道各相位新持续时间d′，持续时间的计算如式14所示：$d_r^{\′}=\frac{{\mathrm{flow}}_r}{\mathrm{\Σ}{\mathrm{flow}}_{r^{\′}}}\·Y^{\′}---\left(14\right)$其中flow_r为相位r对应的实际车流量，d′_r为相位r的持续时间；c)确定相位的持续时间之后，通过现有的智能算法确定主干道的相位的起始时间；3.2.3)非主干道相位差优化算法建立：为依次优化对非主干道的路口相位差，得到非主干交叉口的新信号灯配时，其算法流程如下：a)将步骤3.2.1得到的主干道路径上所有交叉口作为元素放入集合U中；b)寻找实地区域中与集合U每一个元素相邻的交叉口，放入集合Z中；c)在集合U中，每一个元素的信号灯配时优化已经完成；而在集合Z中，每一个元素的信号灯配时优化并未完成；由于集合Z的某一个元素z在集合U中至少有一个元素u与其相邻，所以使用单向协调相位差方法即可优化集合Z中元素z，单向协调相位差方法计算公式如下：O_z,u＝mod(l_z,u/v_z,u,Y′)              (17)其中O_z,u为交叉口z与交叉口u的相位差，l_z,u为交叉口z与交叉口u的距离，v_z,u为交叉口z与交叉口u的机动车车流速度，Y′为主干道的新信号灯周期；d)交换集合U、Z中元素，交换之后将集合Z清除；e)判断新集合U是否为空，若是则表明实地区域路网所有的交叉口均已优化完毕，结束；若否则跳到步骤b)继续优化；步骤3.2.4)由上述步骤得到的放行比例mid、主干道的新信号灯配时Y′以及非主干道的新信号灯配时获得若干个可行预案，构成最优预案集；步骤(4).择优预案模块建立：在步骤(3)输出的最优预案集中，使用微观交通仿真软件，找出评价指标最高的预案作为最终的最优预案；其中评价指标是指所有车辆在实地区域中的旅行时间的总和，称为总旅行时间，符号为J，单位为h；模块建立主要分为以下二步：4.1)微观交通仿真软件平台上搭建交通仿真路网：根据数据库模块内的道路几何参数、信号灯配时、机动车流量数据，在微观交通仿真软件上搭建交通仿真路网；4.2)微观交通仿真软件平台上仿真每一个预案，进行筛选；根据最优预案集中每一预案的机动车流量放行比例mid以及实地区域新信号灯配时在微观交通仿真软件平台上进行仿真；所述的实地区域新信号灯配时包括上述步骤得到的主干道新信号灯配时、非主干道新信号灯配时；4.3)仿真完毕后，选择最优预案集中总旅行时间最小J的预案作为最优预案；步骤5).实地区域实施预案：将获得的最优预案在实地区域路网中进行实施。