北京
場景描述
軌道交通運營場景復雜，運營標準要求高，客流需求變化大，管理復雜度極高。要保障軌交系統穩定運行，需要在計劃和調度層面全面考慮各項因素進行決策，并且能快速響應突發事件，對軌交公司的綜合運營能力提出了更高的要求。
傳統模式下，運營線路和車輛規模龐大，新能源汽車的種類繁多，充電需求的差異性大，充電站資源的短缺成為突出問題。此外，運營決策主要依靠人工經驗，導致車輛利用率低、充電排隊現象嚴重、運營成本高以及復雜場景適應性差等問題。
為解決這些問題，企業亟需引入智能決策技術，研發核心業務的智能決策模型。模型的重點在于車輛選型與線路匹配、能源布局優化以及保養計劃的智能制定，以確保線路運行的順暢，最小化運營成本，并最大程度地提高車輛利用率。
- 數千輛公交車（純電/混合/氫能）、上百條線路、數十個充電站、上千版時刻表；
- 充電資源配置不合理：空駛距離長（每天3萬公里），充電排隊多；
- 電車利用率低，車輛保養過保率高。
解決方案
杉數科技賦能客戶建設智能模型驅動的新能源車輛運營決策系統 。
針對新能源汽車運營挑戰，本解決方案采用運籌優化技術，實現數據驅動的智能決策。通過精細化的數據預處理，整合線 路時刻、場站車輛信息，構建出購車選型、能源布局、車線匹配及保養計劃四大數學模型。旨在最小化運營成本、空駛成本，最大化電車利用率，合理配置充電設施，并優化保養計劃。COPT優化求解引擎的應用，確保了決策過程的精確性與效率，助力企業提升運營管理水平，推動綠色交通智能化發展。
智能模型驅動的新能源車輛運營決策系統
成效
- 計劃制定效率提升90%，充電樁利用率提升5%+，累積碳排放量減少上千噸/年，節省運營成本3000+萬元/年；
- 線路配車數下降15%；
- 車輛過保率下降65%；
- 運營成本下降18%；
- 空駛成本下降50%。
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