Оценка экономического эффекта от внедрения интеллектуальных систем управления транспортными потоками

Аннотация. Статья посвящена вопросам ограниченности дорожного движения. Проведен сравнительный анализ существующих интеллектуальных систем управления транспортными потоками, выбрана наиболее оптимальная из них и рассчитан экономический эффект от ее внедрения.
Ключевые слова: GLIDE, SCATS, UTOPIA, «Зеленая волна», интеллектуальная система, экономический эффект.

Ограниченность дорожного движения, связанная с образованием дорожных заторов, является одной из главных проблем мегаполисов в области автомобильного транспорта [1]. Для решения данной проблемы стоит обратить внимание на зарубежный опыт.

Рассмотрим систему «Зеленая волна», успешно применяемую в Сингапуре, где существует три рычага управления автомобильным транспортом:

1. ERP — система платных дорог;
2. COE — лицензия на покупку машины;
3. GLIDE — интеллектуальные системы управления потоками  «Зеленая волна».

GLIDE является многоуровневой системой адаптивно-реагирующего типа. Она координирует схемы обеспечения заданной пропускной способности между районами за счет активного вмешательства в сигнальные режимы перекрестков, а также решает проблемы транспортных заторов, обнаруженных на микрорайоном уровне или уровне отдельного перекрестка. Она собирает информацию из пары индукционных рамок, уложенных одна за другой в каждой полосе, в специальных канавках дорожного полотна. Каждая рамка подключается к источнику тока и контроллеру, при наезде на нее корпус автомобиля наводит помехи на постоянное магнитное поле, которое замечает контроллер.

GLIDE позволяет снизить количество задержек на пути автомобилистов, нормализует режимы перекрестков, максимизируя плановую пропускную способность дорожной сети. Система сама обнаруживает собственные сбои и запрашивает вмешательство операторов для их детальной диагностики или исправления.

Сингапурская система определения «зеленой волны» GLIDE значительно увеличивает эффективность автотранспортной системы города. Она построена на базе австралийской системы Sydney Co-ordinated Adaptive Traffic System (SCATS), разработанной дорожным управлением Нового Южного Уэльса в конце 1970 года и используемой в 26 странах. Структура системы SCATS представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Структура SCATS [2]

Рассмотрим российский опыт внедрения интеллектуальных систем. Система адаптивного типа UTOPIA работает только на базе многочисленных камер видеонаблюдения, подключенных более чем к 500 контроллерам перекрестков, данные с которых после обработки в центральном узле UTOPIA, выводятся на специально установленные информационные табло. Система имеет возможность вмешиваться в корректировку светофорных циклов на перекрестках. Составляющие системы отражены на рисунке 2.

Рисунок 2 – Составляющие системы UTOPIA [3]

Кроме индукционных рамок и видеокамер существуют и другие решения для подсчета плотности потока автомобилей, используемые интеллектуальными транспортными системами. Все они варьируются по совокупной стоимости владения на одну полосу автомобильной дороги: от тысяч долларов для системы, состоящей из дублированных видеокамер, до десятков тысяч долларов для вмонтированных в дорожное полотно решений. Несмотря на кажущуюся выгоду от использования видеокамер, к их недостаткам относятся низкая точность обнаружения, зависимость от освещенности, невозможность обследования состояния дорожного полотна (наледь, подтопление и т.д.).

Широко используемая альтернатива индукционным рамкам, справляющаяся с обнаружением проезжающих автомобилей, несмотря на гололеды и снежные наносы в северных районах, – это решение, использующее магнитную детекцию. На рынке представлены вертикально закладываемые сенсоры, реагирующие на наведенное компонентами автомобиля изменение вертикальной составляющей магнитного поля земли в заданной точке.

Анализ наиболее широко используемых средств управления дорожным движением показал, что различные системы используют аналогичные подходы, чтобы управлять изменениями транспортных потоков во времени. Для того чтобы непосредственно сравнить эффективность всех перечисленных систем адаптивного управления дорожным движением, необходимо провести апробацию  каждой  из них при одних и тех же заданных условиях, что требует больших финансовых затрат. Поэтому системы сравнивают по таким критериям, улучшающим  транспортную обстановку, как время в пути, задержки, остановки. Для Саратовской области наиболее адаптирована система UTOPIA.

Если рассмотреть экономический аспект от внедрения «зеленой волны», то он заключается в двух направлениях: сокращение числа дорожно-транспортных происшествий (ДТП) и экономия топлива от сокращения задержек транспортного потока.

Чтобы определить экономический эффект от сокращения задержек, необходимо раскрыть структуру транспортного потока. Для примера рассмотрим транспортный поток, состоящий из общественного транспорта, легковых и грузовых автомобилей (таблица 1) [4,5,6].

Таблица 1

Параметры транспортного потока

Расчет экономического эффекта начнем с определения удельного расхода топлива по формуле:

Зная структуру транспортного потока, можно найти его номинальную среднюю мощность, которая определяется по следующей формуле:

Рисунок 3 – Изменение номинальной средней мощности в зависимости от вида подвижного состава

Рисунок 4– Изменение расхода топлива одного автомобиля в зависимости от вида подвижного состава

Рисунок 5 – Изменение удельного эффективного расхода топлива в зависимости от вида подвижного состава

Таким образом, в результате проведенных расчетов был получен годовой экономический эффект от внедрения системы «зеленая волна» в размере 1070714,9 рублей.

Ссылки на источники

1. Красникова Д.А., Фролов Д.В., Денекова Е.О., Макаров И.Е. Анализ дорожно-транспортной ситуации в городе Саратове. – Научно-методический электронный журнал Концепт, Т.13, 2015.
2. Traffic Congestion and Reliability: Trends and Advanced Strategies for Congestion Mitigation: Chapter 4. –  URL: http://ops.fhwa.dot.gov/congestion_report/chapter4.htm
3. 1.1.01. Traffic responsive signal management with distributed processing. – URL: http://81.47.175.201/compass/index.php?option=com_content&view=article&id=499:1101-traffic-responsive-signal-management-with-distributed-processing&catid=19:management
4. Технические характеристики ВАЗ 2114. – URL: http://www.2114.ru/content/view/264/66/
5. Самосвал – КамАЗ 65115. – URL: http://bigmotors.ru/samosval65115.php
6. Технические характеристики ЛиАЗ-5293. – URL: http://gruzovoy.ru/catalog/technic/liaz-5293
7. Транспорт: современное состояние и перспективные разработки. – URL: http://www.nexttransport.ru