場(chǎng)景描述

軌道交通運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景復(fù)雜，運(yùn)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)要求高，客流需求變化大，管理復(fù)雜度極高。要保障軌交系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，需要在計(jì)劃和調(diào)度層面全面考慮各項(xiàng)因素進(jìn)行決策，并且能快速響應(yīng)突發(fā)事件，對(duì)軌交公司的綜合運(yùn)營(yíng)能力提出了更高的要求。

傳統(tǒng)模式下，運(yùn)營(yíng)線路和車(chē)輛規(guī)模龐大，新能源汽車(chē)的種類(lèi)繁多，充電需求的差異性大，充電站資源的短缺成為突出問(wèn)題。此外，運(yùn)營(yíng)決策主要依靠人工經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致車(chē)輛利用率低、充電排隊(duì)現(xiàn)象嚴(yán)重、運(yùn)營(yíng)成本高以及復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性差等問(wèn)題。

為解決這些問(wèn)題，企業(yè)亟需引入智能決策技術(shù)，研發(fā)核心業(yè)務(wù)的智能決策模型。模型的重點(diǎn)在于車(chē)輛選型與線路匹配、能源布局優(yōu)化以及保養(yǎng)計(jì)劃的智能制定，以確保線路運(yùn)行的順暢，最小化運(yùn)營(yíng)成本，并最大程度地提高車(chē)輛利用率。

數(shù)千輛公交車(chē)（純電/混合/氫能）、上百條線路、數(shù)十個(gè)充電站、上千版時(shí)刻表；充電資源配置不合理：空駛距離長(zhǎng)（每天3萬(wàn)公里），充電排隊(duì)多；電車(chē)?yán)寐实停?chē)輛保養(yǎng)過(guò)保率高。

解決方案

杉數(shù)科技賦能客戶建設(shè)智能模型驅(qū)動(dòng)的新能源車(chē)輛運(yùn)營(yíng)決策系統(tǒng) 。

針對(duì)新能源汽車(chē)運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)，本解決方案采用運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策。通過(guò)精細(xì)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理，整合線 路時(shí)刻、場(chǎng)站車(chē)輛信息，構(gòu)建出購(gòu)車(chē)選型、能源布局、車(chē)線匹配及保養(yǎng)計(jì)劃四大數(shù)學(xué)模型。旨在最小化運(yùn)營(yíng)成本、空駛成本，最大化電車(chē)?yán)寐剩侠砼渲贸潆娫O(shè)施，并優(yōu)化保養(yǎng)計(jì)劃。COPT優(yōu)化求解引擎的應(yīng)用，確保了決策過(guò)程的精確性與效率，助力企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)管理水平，推動(dòng)綠色交通智能化發(fā)展。

智能模型驅(qū)動(dòng)的新能源車(chē)輛運(yùn)營(yíng)決策系統(tǒng)

成效

計(jì)劃制定效率提升90%，充電樁利用率提升5%+，累積碳排放量減少上千噸/年，節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本3000+萬(wàn)元/年；線路配車(chē)數(shù)下降15%；車(chē)輛過(guò)保率下降65%；運(yùn)營(yíng)成本下降18%；空駛成本下降50%。