“叫好又叫座”——国内首条纯电动公交线路运营情况调查

2010年1月23日,国内首条纯电动公交线路在合肥开通运营,30辆安凯HFF6121G03EV纯电动公交车＂跑上＂18路公交线。时隔近1年,该批车辆的运营状况如何,带着疑问和好奇,《商用汽车》杂志记者走进18路公交的停车场一探究竟。     

90路公交线路及车辆使用情况调查——北京公交线路调奄系列报道之八

2011年6月30日,北京公交集团正式开通了90路纯电动公交车,这也是北京第一条正式运营上路的纯电动公交车路线,对比奥运会期间试运行的部分纯电动公交车辆,90路的开通更具有现实意义,标志着电动汽车完整运营解决方案的实施。本期公交调查,《商用汽车》杂志记者将向您详细介绍90路纯电动客车的运营及使用情况。     

90路公交线路及车辆使用情况调查——北京公交线路调查系列报道之八

2011年6月30日,北京公交集团正式开通了90路纯电动公交车,这也是北京第一条正式运营上路的纯电动公交车路线,对比奥运会期间试运行的部分纯电动公交车辆,90路的开通更具有现实意义,标志着电动汽车完整运营解决方案的实施。本期公交调查,《商用汽车》杂志记者将向您详细介绍90路纯电动客车的运营及使用情况。     

我国第一条纯电动大巴公交线路安凯投入运营

2009年12月28日，30辆安凯纯电动公交车HFF6120G03EV正式下线。与此同时，合肥公交集团将于2010年初将30辆纯电动公交车投入到合肥市政务区到滨湖区的18路公交线路上运营，由此该线路也成为我国第一条纯电动大巴公交线路。     

2011年3月份全国主要客车品牌产销情况

近日。90辆安凯纯电动公交车正式在合肥市上路运营。据了解,这90辆纯电动公交车在服务清明节专线之后,将与前期交付的60辆纯电动公交车一起,分别安排在合肥市21条运力紧张的线路上。与普通车穿插运行,至此合肥市已有180辆纯电动公交车上路运营,成为全国拥有纯电动公交车最多的城市。     

行业动态

科技部部长万钢考察安凯纯电动公交车4月17日,科技部部长万钢在合肥考察期间,专门登上合肥公交18路纯电动公交车,详细了解其运营情况,并对其技术水平及市场化成果表示肯定。合肥公交集团董事长彭立煌向     

合肥开通安徽省首条纯电动汽车运营线路

2010年1月23日下午,合肥市政务区广场彩旗招展,锣鼓喧天。安徽合肥纯电动汽车示范运营启动仪式隆重举行。会场边,一排扎着红绸带的崭新的18路纯电动公交车吸引了与会嘉宾的目光。科技部、安徽省、合肥市领导,各界人士,中央及省市各大媒体记者,合肥公交集团、江淮汽车集团、国轩高科职工600余人共同见证了合肥纯电动公交车示范运营启动仪式。     

沃尔沃为哥德堡“电动城市”项目提供纯电动客车

近期,随着沃尔沃纯电动客车在哥德堡市55路巴士线上的成功运营,哥德堡市开展的“电动城市”项目以出色的解决方案、技术和创新获得了由CIVITAS颁发的大奖。沃尔沃客车参与了“电动城市”项目并为55路客车线提供了沃尔沃纯电动客车。     

纯电动公交产业化进程中要解决的问题

奥运纯电动大客车完成北京奥运会服务任务之后，便投入北京81路、84路公交日常运营工作。近日本刊记者深入公交运行线路、动力电池充电站、电池生产厂家，探访纯电动公交车的实际运行情况……     

重庆首座电动客车快速充换电站建成

2012年4月27日，重庆市渝北空港电动客车专用充换电站建成运营。由重庆恒通客车有限公司生产的25辆纯电动公交车正式上路运营。 渝北空港电动客车专用充换电站占地面积2065m^2，采用750V电压等级、双枪600A大电流充电专利技术，每辆车充电时间仅需要10min左右，可满足30辆电动客车的运营需求。2011年4月，重庆公交在空港609公交线路投入6辆快速充电纯电动客车示范运行。截至2011年，公司已累计投入资金4000万元，累计投放150台交流充电桩。     

车路协同环境下重叠线路公交车速诱导策略

为了防止公交车辆在线路重叠运行区间产生公交串车,在站点附近形成交通瓶颈,提出一种采用车速诱导策略来调整公交运行状态的动态调度模型.采用车路协同环境下的公交运营调度方式,结合各线路独自运行时的乘客需求和车辆车头时距规律,在避免重叠区站点公交串车的前提下,实现了各线路车辆最大程度地维持各自独立运行时车头时距的优化目标.提出...     

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

北京市公共汽车平均车速统计分析

通过对北京市多条公共交通路线公共汽车行驶车速的实测和统计，分析了公共汽车平均车速的影响因素，研究了平均车速的三种统计计算方法，确立加权平均车速法为最佳统计计算方法。对北京市公共汽车平均车速的在不同类型道路上分布的情况和统计分布规律进行了总结，提出北京市公共汽车平均车速分布遵循对数正态概率分布规律。为公共汽车及今后电动公共汽车车辆选型，运营方式确定及运营成本分析提供了科学依据。     

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

针对1条公交线路上的公交车调度方案,综合考虑公交公司和乘客的利益,利用多目标优化的方法建立了公交车调度的数学模型,给出了载客满意度函数和乘客等待时间满意度函数,采用了高性能的遗传优化算法对全天公交车运营的状况进行了数值模拟。仿真结果表明,选择采用将全天发车策略细分18个时段的模型,可得到最优的发车时刻策略。该模型可有效地改善公交车辆运营调度优化效果,提高公交车辆的运营效率,为城市公交车辆调度管理提供了合理、有效的调度方法。     

创新再启程:安凯挺进客车企业“万辆俱乐部”

继"三龙一通"之后,国内客车企业"万辆俱乐部"又添新军。2010年12月28日,随着一辆纯电动客车在客车总装车间下线,安凯宣布2010年产销突破1万辆,向全面领军国内客车行业的进程再进一步。     

Modeling bus bunching using massive location and fare collection data

Bus bunching is a well-known phenomenon for operators, users and regulators of high-frequency bus services. Bus operations are usually affected by increasing differences in the time intervals (headways) between consecutive buses. The effect of this variability is that buses tend to group into bunches of two or more, which severely affects the quality of service and the operational efficiency. The aim of this paper is to analyze which factors are associated to the phenomenon, using massive data from high-frequency services available in Santiago (Chile) and common-route services in Gatineau (Canada). The data is obtained from the bus GPS and AFC systems and are processed to obtain headways between buses. Using data from one week, we develop models to explain the variation of the continuous and discrete indicators of bus bunching as a function of variables related to the operation, variables related to the demand structure, and variables related to the infrastructure. Some of the factors that contribute to increase bus bunching are: stops located toward the end of the route, high scheduled frequency, irregular bus dispatch headways, non-homogeneous fleet, high demand, and high variability of demand. The results are useful for the design of quality indexes to measure bunching in bus operations, and for the design and operation of bus routes, taking into consideration the potential bus bunching problems.     

考虑电动公交在途特性的电池状态梯次划分

电动公交电池容量衰减造成里程焦虑增加、服务可靠性降低、电池资源浪费等问题。因此,评估和发现电动公交实际运营过程中影响电池健康状态的关键因素并划分电池状态尤为重要。基于电动公交长时间实际行驶过程中的充放电数据,结合安时积分法与最小二乘拟合建立电池容量估计模型,并据此计算各充放电片段的电池健康状态。进一步考虑电动公交在途特性,从电池组充放电属性、车辆行驶工况、公交营运状态3个角度提取可能影响电池健康状态的相关因素,并采用因子分析法将影响因素组合为12个影响因子,使用随机森林回归构建电池健康状态预测模型,从而根据预测结果的准确性反推获得各影响因子的重要度。最后考虑不同影响因素的重要度,利用加权聚类算法梯次划分电动公交电池健康状态为4个类别,下降梯度分别为-0.013 6、-0.011 9、-0.003 4、-0.002 8,并通过对比研究发现了同一条线路不同梯次的车辆电池组在放电深度、速度标准差、最大加速度和刹车次数等影响因素上的差异。研究结果表明:车辆荷载、电池电流释放情况、车辆行驶中速度的变化、电池的使用时间、线路拥挤状况以及电池充电深度大小对于电池健康状态的影响程度较大,而在公交营运状态相同条件下,驾驶人的行为对电池健康状态衰减程度有着较大影响。     

武汉市公交车典型行驶工况的构建

利用实测的公交车运行数据,建立符合公交车运营特点的行驶工况.首先将连续行驶数据进行短行程划分并计算各短行程的特征值;之后采用主成分分析将12个特征值降为4个主成分,利用相关系数法建立了武汉市公交车的综合行驶工况;同时采用聚类分析对短行程分类,构建了公交车在拥堵道路、较畅通道路、畅通道路3类交通条件下的行驶工况;各工况同实测数据的相关系数均超过了0.98.研究结果表明,该地区公交车平均运行速度为19.46 km/h,各行驶模式下的时间比例分别为:加速26.39%、减速23.61%、匀速33.33%、怠速16.67%.此外将所建立综合工况与燃油消耗量测试工况C-WTVC比较,发现二者在平均速度和怠速时间比例方面存在较大差别.因此有必要针对公交车专门开发测试工况,从而为交通和环保部门的公交运营管理提供指导.     

客车坡道起步系统

为解决客车在坡道上起步时的问题,设计开发一套客车坡道起步系统,协助驾驶员安全完成坡道起步操作,同时又不影响正常的制动系统,从而实现客车坡道起步的智能化操作。     

Bus travel time modelling using GPS probe and smart card data: A probabilistic approach considering link travel time and station dwell time

Abstract

Path travel time estimation for buses is critical to public transit operation and passenger information system. State-of-the-art methods for estimating path travel time are usually focused on single vehicle with a limited number of road segments, thereby neglecting the interaction among multiple buses, boarding behavior, and traffic flow. This study models path travel time for buses considering link travel time and station dwell time. First, we fit link travel time to shifted lognormal distributions as in previous studies. Then, we propose a probabilistic model to capture interactions among buses in the bus bay as a first-in-first-out queue, with every bus sharing the same set of behaviors: queuing to enter the bus bay, loading/unloading passengers, and merging into traffic flow on the main road. Finally, path travel time distribution is estimated by statistically summarizing link travel time distributions and station dwell time distributions. The path travel time of a bus line in Hangzhou is analyzed to validate the effectiveness of the proposed model. Results show that the model-based estimated path travel time distribution resembles the observed distribution well. Based on the calculation of path travel time, link travel time reliability is identified as the main factor affecting path travel time reliability.