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摘要：近期，现代有轨电车凭借运行可靠、舒适、节能、环保等特点，正在国内迅速崛起，投入电车行业的人员、设备、线路等也随之增长。现代有轨电车在做好安全、可靠、高效的运营服务同时，也承担着许多安全风险，并且需要不断对的这些安全风险进行控制，预防与消除安全隐患，杜绝事故的发生。鉴于此，本文对现代有轨电车平交道口信号优先控制的策略进行了分析探讨，仅供参考。
关键词：有轨电车；平交道口；信号控制
一、分类
现代有轨电车的正常运营，需要各部门、各系统的协同配合才能完成，而各部门、各系统的工作职责、内容、技术要求、生产情况等均不相同，所以安全隐患控制的内容不应只是单一的，应通过合理分类，使其达到包含所有重要岗位的目的。
通过优先发展公共交通解决城市交通拥堵难题，已成为当今社会的共识。现代有轨电车具有建设成本低、周期短、绿色环保、安全舒适、快速便捷等特点，可作为中小城市公共交通的骨干网。有轨电车有3种路权形式：独立、半独立和混合路权，我国多采用半独立路权形式，它能够保证电车在路段上不受道路车辆和行人的干扰。为了提升电车运行效率，需在交叉口实施信号优先策略。但由于存在信号优先策略考虑不足等问题，导致我国部分城市电车的运行效果不甚理想，行驶速度较低。因此，研究出合理的交叉口优先策略就成为提升现代有轨电车运行效率的关键。
目前，现代有轨电车信号优先策略主要有：主动优先和被动优先。
被动优先策略是通过优化固定信号配时，实施干线协调绿波控制，但电车在站点停靠与行驶速度波动，对被动优先效果影响甚大，致使电车一次性通过路口概率降低。
主动优先策略是通过绿灯提前、绿灯延长、相位旋转等措施，极大提升优先相位车辆的运行效率，但该方式减小了非优先相位的绿灯时长，尤其当优先时长设置不合理时，会给非优先相位带来极大的延误。
二、基于速度控制的被动优先算法
交叉口延误是影响电车运营效率的关键因素，因此，算法的核心思想是：通过在有轨电车线路上设置合适的速度控制点，给予电车合理的建议速度，按照该速度行驶，便可提高电车绿灯相位的到达率。由于该算法只涉及控制电车速度，不涉及道路信号控制策略的更改，因此理论上对社会车辆没有任何影响。
为便于算法建模，对电车线路场景做出如下规定：电车通行为第1相位；电车由西向东、由南向北行驶为上行；电车以路口规定的最大速度（30km/h）通过交叉口；电车站台采用近端式和远端式。在此主要讨论速度控制点设置在有轨电车车站前端（如图1所示）和交叉口停车线的情形（如图2所示）。图中相关参数定义如下：n、n－1为平交道口编号；i为站台编号；SuP，n为电车上、下行线路中，控制点与第n号路口同向停车线的距离（m）；SⅠ为电车加速至建议速度的行驶距离，SⅡ为电车减速至交叉口的行驶距离，Sn为电车以建议速度匀速行驶的距离。
1、控制点设置情况一
为保证电车到达n号交叉口上游停车线遇绿灯，电车在该区间的运行时间应该满足如下等式：
其中，tⅠ为电车加速至建议速度的行驶时间；tn为电车以建议速度匀速行驶时间；tⅡ为电车减速至交叉口的行驶时间；Cｏunt为电车到达控制点时，路口信号灯当前运行时间，Cｏunt∈［0，Cn］；k为信号周期个数，k＝0，1，2，3……；Cn为第n号路口信号周期时长（s）；φ为电车到达停车线时，电车相位当前时刻值，φ∈［0，λnCn］；λn为第n号路口电车相位绿信比；vn为有轨电车目标速度（m/s）；A、B、C分别为公式1推导出来的二次函数系数；ɑ为电车从vs变速至vn期间的平均加减速度（m•s－2）；ɑⅡ为电车制动平均减速度（m•s－2）；vs为电车到达控制点时速度（m/s）；v0为电车路口最大通行速度（m/s）。1．2 控制点设置情况二速度控制点与停车线间存在站台的情形，如图3所示。图中参数名称除与图1、图2相同的之外，还引入参数LuP，i，为电车上行线路中，第i号站台末端与路口同向停车线间距离（m）。新增变量为：ts有轨电车停站时间（s）；ti有轨电车从车站行驶至停车线的时间；A、B、C分别为由公式6推导出来的二次函数系数。电车在2个区间运行的时间应该满足如下等式：
理想情况下的vs与v0取值为30km/h，按上述算法流程可计算出理想的建议速度vn，因此电车从速度控制点到下个路口停车线或车站的速度控制曲线如图4所示。
三、相关参数分析
根据行业标准与电车技术参数，规定解算速度阈值区间：30km／h＜vn＜70km/h。若解算出2个速度值均符合阈值条件，则取最大值。为了便于对参数进行分析，引入平交路口可通过概率参量Pn：一个周期内电车到达控制点时，可通过时刻值的个数N与Cn的比值。
因ɑⅠ、ɑⅡ、vs、v0与电车性能有关，这里研究SuP，n、Cn与λ对电车通过概率的影响，算法采用matlab建模与仿真。2．1 情况一之参数评价图5、图6、图7分别为信号周期、控制点距离和电车绿信比对可通过概率的影响。由图5可知，在距离和绿信比固定的情况下，可通过概率随着信号周期的增加而减少，且变化趋势越来越平缓；图6显示，可通过概率随距离的增加而增加；由图7可知，可通过概率随着绿信比的增加而增加，且线性度较好。为使可通过概率不低于50%，参数取值建议如下：信号周期不宜大于100s，绿信比不宜小于0．25，控制点距离不宜小于400m。
2、情况二之参数评价
距离、周期和绿信比对可通过概率的影响不变时，因情况二新引入了参数，如果设定SuP，n为750m，周期Cn为80s，绿信比λ为0．3，编写matlab仿真程序，分析车站停车时间与位置对可通行概率的影响，则其结果如表1所示。由表1可以看出，可通过概率随着距离LuP，i的增大而降低，考虑换乘距离不宜过大，建议站台位置布置在距离停车线10～20m以内较为合适；而停站时间对可通过概率无影响，其取值主要考虑车站上、下车客流情况。
四、延误仿真分析
现以IT大道有轨电车线路为例，选择新业路3个相邻交叉口为实验场景，通过matlab编程仿真，分析电车平均延误时间。电车的理论发车间隔为4min，因为被动优先算法对社会车辆没有影响，故只统计有轨电车延误时间，统计结果如表2所示。仿真结果显示，被动优先后平均延误为9．2s，相比优先前减少了71.3%。
结束语
对优先参数进行研究后，给出如下建议：①信号周期不宜大于100s；②绿信比不宜小于0.25；③控制点距离不宜小于400m；④站台距离停车线10-20m以内较为合适；⑤停站时间根据车站上、下车客流情况确定即可。
参考文献
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论文作者:李倩
论文发表刊物:《基层建设》2018年第24期
论文发表时间:2018/10/1
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