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扣具摘要：经过近20年的快速发展，我国城市轨道交通由“大建设”阶段逐渐进入“大运营”阶段。随着线网规模的不断扩大和乘客出行需求的不断提高，单线运营模式下的处理突发事件效率不高、运营组织灵活性差、乘客跨线换乘不便等问题日益凸显，迫切需要构建基于互联互通的全局调度系统，以支持城市轨道交通实现网络化运营，从而提升整体线网运力、优化整合维修资源、促进装备利用最大化、提高服务水平。
关键词：城市轨道交通；智能应急指挥；调度指挥
引言
目前，新一轮科技革命正处在重大突破的历史关口，呈现出以智能化为主导的融合式“聚变”、多点突破态势，正在前所未有地推动生产生活方式发生颠覆性变革，对每个行业的区别关键在于主动求变还是被动改变。城市轨道交通作为城市交通优先建设发展的交通方式，当新一轮科技革命的新兴技术与城市轨道交通行业的发展需求实现高度融合时，以智能或智慧技术重构的轨道交通新运营模式将逐步颠覆传统模式。在全国智慧地铁如火如荼建设的同时，
不仅要看到新技术带给行业的质量、效益、效率变革提升，同时也要客观地评判智能或智慧技术与既有运营生产体系短期不相适应的关系，要从长期有序发展、经济可持续性、过渡可靠性等角度研究轨道交通行业技术创新与运营生产融合发展的路径问题。
1应急指挥的业务流程
发生突发事件后，现场人员应立即启动本点位现场处置方案，进行先期处置，避免事态进一步扩大，同时应及时报告属地值班人员，属地值班人员应及时向运行控制中心进行报告。属地立即成立临时指挥处，现场指挥在第一时间与指挥中心建立联络并进行事件初报，同时明确临时指挥处位置、应急出入口位置及现场指挥情况等相关信息，指挥中心根据事件具体情况启动相应级别应急响应。公司分管领导接报后原则上应立即赶赴控制中心或事发现场进行指挥工作。各专业调度在接报后，结合事件情况，组织本专业抢险队进行响应。其他应急小组的应急响应按专项预案要求确定是否需进行响应。各小组根据工作职责，有序开展抢险救援、资源调配、人员救护、警戒救护、善后处理、事件调查等工作。根据事件情况，相关线路指挥中心进行行车调整，在事件处置完毕后恢复正常行车。 2各专业维护系统的现状及发展需求
随着城市轨道交通逐步向数字化、智能化方向发展，各类业务维护系统已初步具备了一定的智能运维能力，在一定程度上提高了设备运维的质量及效率。但由于各系统间数据交互日益紧密且接口繁多，以及各专业维护系统分散配置等原因，导致面对复杂的跨专业维护场景时，既有系统的支撑力不足，大多依靠各专业维护人员的互相协作查出故障原因和定位故障点。因而，既有系统存在着协同维护效率低下、难以实现专业间结合部故障的快速处置和修复、无法预先提示存在的风险和隐患等问题。而与此同时，云平台、大数据等技术的逐步成熟为城市轨道交通多专业融合的应用环境提供了技术支撑，应用环境已具备构建跨专业集成运维平台的条件。为此，本文旨在构建城市轨道交通跨专业智能运维系统，对多专业融合多源数据进行分析，形成跨专业运维决策建议，为城市轨道交通复杂的跨专业运维场景提供高效、可靠的技术支撑，以减少排除故障的耗时，保障运营安全，提升运营效率。 3智能应急指挥系统功能设计
3.1应急响应
目前城市轨道交通应急响应主要存在３项问题，分别针对每项问题进行功能设计。（１）
应急响应启动时需要中心调度员人工查各专业，然后拨号联系，存在操作繁琐，响应效率低的问题。针对此项问题，城市轨道交通智能应急指挥系统设置应急响应模块，分为中心端和专业端，根据城轨运营公司的事件响应级别定制事件响应组，常见的如四级响应：Ｉ级（特别严重）、Ⅱ级（严重）、Ⅲ级（较重）和ＩＶ级（一般）响应组，由中心调度员根据事件影响范围进行选择，相应专业收到后进行响应。（２）专项应急预案多为文本形式，中心调度员在应急处置过程中需要逐条查，核对行车组织、应急处置的措施及依据，导致事件处置效率低。针对此项问题，城市轨道交通智能应急指挥系统设置数字化预案模块，突发事件发生后，中心调度员通过ＨＭＩ（人机交互界面）进入事件处置，在数字化预案库中选择相应的专项预案。
3.2智能化管理技术
研究线网交流侧、直流侧、负载侧信息共享、系统互联、绿节能的智能能源系统管理平台，实现轨道交通能源系统的智能化、精细化管理。依托线网统一云平台，构建基于云平台的能源管理系统，能以较为低廉的成本对整个地铁线路的大规模数据进行集中管理，实现对大规模能耗数据的快速存储、分析和管理，利用智能计量设备技术，弥补目前市场上
大多数能耗管理平台相关产品对于能耗指标数据的缺失，实现能源消耗的精细化管理，明确能耗影响因素，全面掌握能源消耗和设备能效现状，完善能源管理辅助决策分析功能，为轨道交通节能减排工作提供可靠的基础数据和考核工具。基于云平台的能源管理系统采用“中心级”“站级”2级管理模式。站级(含场段)负责设备数据的采集、协议转换及上送；中心级负责数据统计、处理、分析、管理，并进行指标解析对标，建立设备用能模型，对耗能情况进行预测，从用能角度进行设备故障预警并生成相应的辅助决策，用于指导生产系统对底层设备的管控。能源管理系统中心设置的虚拟服务器、云桌面以及各层级间通信通道均由云平台提供。站级/场段就地设置智能表计，由各用能专业提供，如供电、动照、水专业，通过既有生产系统传输数据，车站/段场接入边缘云节点(业务汇聚交换机)。假肢安装
3.3智慧地铁场景化建设
标志107智慧地铁的建设要以真实场景构建为主导，以新一代智能信息技术为核心，通过以数据驱动为核心的仿真技术与现场管理技术的有机融合，实现场景化的管理创新。要坚持面向车站级、场段级、线路级和中心级4个层次的场景标准化建设，通过智慧车站、智慧车辆段、智慧综合管理平台的研发与建设，加快新技术、新装备应用推广研究，提升设备可靠性、
信息传输精准性与实时性，保障应用效果的真实性与高效性，实现技术的迭代升级和管理的融合汇聚，逐步由单点示范向线路级应用转变。尽管目前智慧地铁场景化建设已取得不少成果，但仍存在建设标准不统一、场景划分不清晰等问题，以及新技术难以完全落地应用，提高了智慧地铁场景化建设的整体成本，影响建设效率。
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3.4线网列车运行监控的智能化
智能调度应能从多种途径获取客流信息，通过大数据分析，对未来有可能发生大客流的区域及时段进行预测，帮助调度人员提前制定应对措施。通过与AFC(自动售检票)系统实时客流数据接口、车站客流数据接口(站内视频监控分析、分析等)、列车客流数据接口(车内视频监控分析、列车轴重分析等)等多个途径，智能调度应能获取线网不同地点的客流数据，包括各车站的进出站客流、换乘站的换乘客流、各列车的断面客流等。在此基础上，应用人工智能及大数据技术分析、清洗出有效的客流数据，在线网指挥中心的大屏上用不同颜显示各线路的拥挤程度。智能调度应能结合乘客历史出行轨迹、重大活动客流预测、天气预报、设备故障趋势，以及与城市轨道交通相关的其他交通方式的客流信息等，给出城市轨道交通线网的每日客流预测分析，智能评估线网内的拥堵区段，并将预测
评估结果发送给线网调度人员，以达到预警/报警的目的。该分析报告经线网调度确认后，下发给线路运营控制中心，以提前做好大客流的应对。
lanm3.5跨专业故障诊断的关键设计
为了实现跨专业结合部故障的快速诊断和精确定位，跨专业智能运维系统构建了一套支持溯源诊断的数据分析框架，这是该系统用于跨专业故障诊断及分析的关键。该框架将城市轨道交通运维知识图谱作为分析模型的基础，结合业务实体数据、实时运行数据及数据分析引擎等内容，可实现跨专业结合部各业务及故障场景的溯源分析，如图1所示。跨专业智能运维系统的跨专业数据分析框架由知识构建工具、数据平台和分析平台共同构成:1)知识构建工具:用于跨专业运维业务场景的建模及知识的转化，首先将跨专业结合部故障的经验知识通过知识图谱工具进行信息化转换后存储至图数据库中，以辅助数据分析建模工具进行二次逻辑化建模，形成可供计算机解读的数据分析模型，同时将维护建议等辅助信息存储至关系型数据库中，从而完成知识转化的全过程;知识构建工具支持各业务场景的按需扩展。2)数据平台:负责采集及传输业务实体数据和实时运行数据，并为分析平台提供可靠的数据应用环境;3)分析平台:通过数据调度模块按需调取实时数据;通过数据分析引擎加载分
析模型并结合数据驱动计算机对数据进行分析，以形成故障诊断结果输出;最终通过数据分析可视化为人机交互分析提供技术支撑，数据分析可视化展示的内容包括且不限于故障分析详情、故障定位展示、故障分析报告、故障处置建议、故障维护指导等。
