一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法

本发明涉及地铁供电系统，尤其涉及一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法。

背景技术：

1、随着轨道交通的发展，地铁已成为城市化最为重要的公共交通工具，由于地铁各条线路和站点相互连接，联系紧密，单个站点的故障会在网络迅速传播，造成较大范围的拥堵，甚至造成整个城市交通的瘫痪，研究极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行的影响，对于保障城市交通的高效运营具有重要意义。

2、现有技术中，复杂网络理论被广泛运用于交通网络的研究中，通过构建交通拓扑结构网络，采用平均最短路径长度、平均聚集系数、网络效率、最大连通子图相对大小等指标评估网络的性能，并通过随机攻击或蓄意攻击方式模拟网络受损情况，以评估网络受影响的程度，然而，这类方法未充分考虑网络上的乘客，未能全面反映网络运输中断对乘客的不利影响。

3、现有研究在地铁供电系统故障对乘客出行影响的建模方面存在不足，地铁供电系统故障不仅会导致地铁轨道和站点停运，还会严重影响乘客的出行，现有研究相对割裂，未考虑乘客选择其他路径换乘出行的影响，也未综合考虑地铁供电系统故障对地铁客流损失和拥挤情况的影响，因此，亟需一种综合考虑这些因素的分析方法。

4、本发明的目的是建立地铁网和乘客出行模型，以及地铁供电系统故障对乘客出行影响的故障传导模型，并提出乘客出行受影响指标，旨在分析极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行的影响，通过该方法，可以更全面地了解和评估地铁供电系统故障对乘客出行的综合影响，提供更有效的应对措施和优化方案。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法。

2、一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，包括以下步骤：

3、s1，地铁供电系统和乘客出行建模：构建城市地铁网的供电系统模型，定义地铁站点和轨道的集合，并建立客流量模型，描述乘客出行的起点、终点和路径流量；

4、s2，故障传导和乘客出行受影响指标的建模：构建故障模型和客流转移模型，并提出评估故障对乘客出行影响的指标，具体包括：

5、s21，初始故障建模：以地铁轨道供电的接触网节点遭受攻击的场景作为起始故障事件，构建初始故障模型；

6、s22，故障传导建模：模拟极端场景下地铁供电系统故障对地铁轨道和站点功能状态的影响，描述轨道和站点的状态变化过程；

7、s23，故障后客流量重分配模型构建：在轨道或站点故障后，模拟客流量在地铁网中的重新分配过程，描述路径通行状态和流量转移情况，建立基于客流转移的地铁故障负荷重分配模型；

8、s24，乘客出行受影响指标评估：通过基于客流转移的地铁故障负荷重分配模型，评估地铁供电系统故障场景下对乘客出行的影响指标。

9、进一步的，所述s1中的地铁供电系统和乘客出行建模包括：

10、s11，地铁供电系统模型构建：将城市地铁网抽象为无权无相图，定义地铁站点和轨道的集合，构建地铁供电系统模型；

11、s12，客流量模型构建：将乘客出行行为抽象为流量，定义乘客出行的起点和终点分别为od(origin to destination)对的起点和终点，建立客流量模型，描述乘客在地铁网中的出行路径和流量分布。

12、进一步的，所述s11中的地铁供电系统模型的计算公式为：

13、

14、其中，vm是地铁站点集合，em是地铁轨道集合，nm和mm分别是地铁站点和地铁轨道数量。

15、进一步的，所述s12中的客流量模型的计算公式为：

16、

17、其中，是第d个od对中第r条路径的流量，fd是流经od对的流量之和，和分别是流经边eij、流入和流出节点vi的流量，和分别是路径r与边eij、节点vi流入和流出的关联关系，γij是轨道的容量冗余系数，cij和cij(0)分别是轨道通行容量和自由通行容量，vm,o和vm,d分别是od对起点和终点的集合。

18、进一步的，所述s21中的初始故障模型的计算公式为：

19、

20、其中，是故障场景下接触网节点i是否被攻击的状态变量，vpa和k分别是故障场景下接触网节点被攻击的集合和数量之和。

21、进一步的，所述s22中的故障传导建模包括：

22、s221，定义地铁轨道功能状态：极端场景下地铁供电系统的牵引网故障导致地铁轨道失效，则每条地铁轨道k的功能状态的计算公式为：

23、

24、其中，为地铁轨道k所依赖的接触网节点的集合；

25、s222，定义地铁站点功能状态：地铁站点的功能状态取决于其相邻所有轨道的状态地铁站点的功能状态的计算公式为：

26、

27、其中，eij表示地铁站点i和j间的轨道集合。

28、进一步的，所述s23中的故障后客流量重分配模型构建包括：

29、s231，路径的通行状态表达：地铁轨道或站点故障后，则途径的路径rfault中断，受影响的流量将在地铁网中转移，则路径的通行状态由路径中所有轨道和站点的状态共同决定；

30、s232，故障路径流量的转移分类：原有路径中断后，考虑乘客出行行为的决策，选择相同od对d的其他路径r或相邻od对dnear的路径rnear，对故障路径流量的转移情况进行分类，具体包括：

31、优先选择相同od对的备用路径：为节省出行成本，乘客优先选择相同od对的备用路径；

32、选择相邻od对的路径：当相同od对的路径均已故障或容量不足时，乘客会选择相邻od对的路径；

33、确定客流损失量：若故障路径流量经过优先选择相同od对的备用路径和选择相邻od对的路径的转移仍有余量，则认为余量为故障路径的客流损失量；

34、s233，定义故障路径客流量转移：设定故障路径集和数量，计算并更新可转移流量，检查剩余流量，并计算客流损失量。

35、进一步的，所述s231中的路径的通行状态的计算公式为：

36、

37、进一步的，所述s233中的定义故障路径客流量转移包括：

38、设定故障路径集和数量：设定故障路径集rfault和故障路径数量令i＝1；

39、计算转移至相同od对路径的流量：取rfault中的第i个故障路径rfault，计算转移至相同od对路径的流量计算公式为：

40、

41、

42、其中，表示故障路径的流量，为路径r的通行状态，表示路径r的最大通行量；

43、更新路径及轨道流量：将分配至相同od对的各路径，更新下一时刻各路径及轨道的流量，计算公式为：

44、

45、其中，为下一时刻路径r的流量，表示路径r的拥挤程度；

46、检查第一步转移后的剩余流量：检查第一步转移后故障路径流量的余量情况，执行对应操作；

47、转移至相邻od对的流量：将剩余故障路径流量转移至相邻od对的流量计算公式为：

48、

49、更新相邻路径及轨道流量：将分配至各路径，更新下一时刻各路径及轨道的流量，计算公式为：

50、

51、其中，为下一时刻相邻od对中路径r的流量；

52、检查二次转移后的剩余流量：检查故障路径流量经过两次转移的余量情况，并执行对应操作；

53、客流损失量计算：计算故障路径rfault的客流损失量，计算公式为：

54、

55、检查所有路径的完成情况：若则所有故障路径都已完成客流转移，执行下一步，否则，令i＝i+1，返回计算转移至相同od对路径的流量，转移下一条故障路径的流量；

56、计算故障路径客流损失总量：故障路径集rfault中未被转移的流量认为是客流损失总量δflowsum，计算公式为：

57、

58、进一步的，所述s24中的乘客出行受影响指标评估的计算公式为：

59、

60、其中，表示地铁站点失效比例，uflow表示地铁网客流损失比例，表示地铁网拥挤情况，表示路径r的拥挤情况，rnor表示正常路径的集。

61、本发明的有益效果：

62、本发明，通过构建地铁供电系统模型和客流量模型，模拟了极端场景下地铁供电系统故障对地铁轨道和站点功能状态的影响，详细描述了轨道和站点的状态变化过程，基于客流转移的地铁故障负荷重分配模型，通过设定故障路径集和数量，计算并更新可转移流量，检查剩余流量，并计算客流损失量，从而实现对故障路径客流量的具体转移步骤和操作流程的精确模拟，这些模型和方法可以全面、系统地反映故障发生后的客流分布和转移情况。

63、本发明，通过评估乘客出行受影响指标，能够有效评估在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行的影响，通过构建初始故障模型、模拟故障传导、重分配客流负荷等步骤，量化了地铁站点失效比例、地铁网客流损失比例以及地铁网拥挤情况等关键指标，这些指标有助于分析和理解故障对乘客出行的具体影响，提供了可靠的依据和数据支持，为地铁运营管理部门制定应急预案和优化方案提供了重要参考，显著提升了地铁系统的安全性和可靠性。

技术特征：

1.一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s1中的地铁供电系统和乘客出行建模包括：

3.根据权利要求2所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s11中的地铁供电系统模型的计算公式为：

4.根据权利要求3所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s12中的客流量模型的计算公式为：

5.根据权利要求4所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s21中的初始故障模型的计算公式为：

6.根据权利要求5所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s22中的故障传导建模包括：

7.根据权利要求6所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s23中的故障后客流量重分配模型构建包括：

8.根据权利要求7所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s231中的路径的通行状态的计算公式为：

9.根据权利要求8所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s233中的定义故障路径客流量转移包括：

10.根据权利要求9所述的一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，其特征在于，所述s24中的乘客出行受影响指标评估的计算公式为：

技术总结
本发明涉及地铁供电系统技术领域，具体涉及一种在极端场景下地铁供电系统故障对乘客出行影响的分析方法，包括以下步骤：S1，地铁供电系统和乘客出行建模：构建城市地铁网的供电系统模型，定义地铁站点和轨道的集合，并建立客流量模型；S2，故障传导和乘客出行受影响指标的建模：构建故障模型和客流转移模型，并提出评估故障对乘客出行影响的指标。本发明，实现对故障路径客流量的具体转移步骤和操作流程的精确模拟，这些模型和方法可以全面、系统地反映故障发生后的客流分布和转移情况；为地铁运营管理部门制定应急预案和优化方案提供了重要参考，显著提升了地铁系统的安全性和可靠性。

技术研发人员：刘文霞,颜丙锐,刘耕铭,石庆鑫,成锐,杨本昊,曾泽华
受保护的技术使用者：华北电力大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23