2024优秀案例丨武汉市线网指挥中心NOCC国家示范工程

在数字经济、数字中国、数字交通背景下，国家陆续发布《交通强国建设纲要》、《国家综合立体交通网规划纲要》、《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》，分别提出围绕数字化、智能化、网络化，大力应用新技术革命成果并与轨道交通深度融合。城市轨道交通作为城市综合交通体系中的一个组成部分，针对各大城市轨道交通快速呈现出的网络化格局，线网运营的智能调度、综合监管、服务能力、安全保障面临着更大的挑战，尤其是目前研究受限于既有信息化建设及发展模式，且偏重于线路监控管理和自动控制，而在线路间的关联性、线网间的智能调度、日常调度和应急指挥合一、多中心网络化、多层级多中心多管理异地、智能化新技术应用等亟待提升。

由铁科院电子所承担的武汉地铁交通线网信息化云平台线网运营指挥中心NOCC作为国家级示范工程是武汉市轨道交通规划中的重要建设内容，是国内首个通过统一云平台联通5个控制中心，将老线迁移上云、新线建设上云，实现跨三网的城轨信息化标杆项目。NOCC系统作为城市轨道交通运营的“最强大脑”，是协调、指挥、监督全市轨道交通线网的生产管理系统，通过云计算、大数据、AI等智能技术，构建智能化的指挥中心平台，实现城轨线网运营调度指挥、应急联动及辅助决策，提升线网运营效率，保障地铁运营安全。

NOCC系统依托横跨三网的城轨云与数据共享平台数字底座，设计线网指挥中心、线网应急中心、线网评价中心、线网智能中心、线网发布中心5个虚拟中心、8大系统及1个统一的运营指挥窗口。通过网络化运营、平台统一、资源共享、数据融合，构建一张网、一张图，实现轨道交通统一决策、统一指挥。

1、NOCC信息化建设平台

NOCC线网指挥中心系统定位于轨道交通多线运营的综合协调，实现监视并协调各条线路的运营状况、预警报警、突发事件的应急指挥与救援联动、运营能力评估与运能配置、线网大数据分析与客运服务支持的各项功能。基于云平台、大数据、物联网、GIS&BIM等技术，通过对各类数据采集，实现了基于实时监控平台，接入十余类专业监控的线网综合监视系统；一键式应急联动快速响应指挥系统；线上线下一体化多媒体信息发布与云服务系统；基于大数据平台的统计分析评估决策系统。

1.1大数据平台

NOCC作为城市轨道交通线网级运营管理的中枢，以大数据运行环境下的数据应用为驱动，实现调度指挥人员行使监视、协调、管理和应急指挥全市城市轨道交通网运营的职能。通过协调各条线路运营，发挥网络的整体运能，使各线及轨道交通网络高效、经济、有序运行，为进一步与城市综合交通体系深度融合奠定基础。通过构建大数据平台，将综合监控、ACC、信号等实时数据接入，提供实时分析处理能力，并将结果提供给上层应急系统和大屏可视化系统；为文件、视频、图片等非结构化数据提供海量存取。将历史Mpp数据批量导入大数据平台，提供历史海量数据存储、分析能力。大数据平台逻辑架构如下图所示：

图1-1 大数据平台逻辑架构

1.2云平台

系统采用云资源分配方案，包括IaaS层虚拟机配置方案及软件部署方案。数据源数据层通过数据采集层汇聚至数据处理应用支持平台层，经过数据数据分析，提供给服务与工具层，最终用于应用与展示层。从各个N系统采集的实时数据通过实时数据流分析，提供给实时监控、实时报警。实时数据存储进数据资源池，提供统计分析服务，使能运营指挥，应急指挥。数据存储池中数据通过数据分析平台，进行数据治理，提供运营评估、信息服务、设备状态维修服务。

图 1-2 基于云平台的NOCC软件架构

1.3数据共享平台

武汉NOCC大数据平台通过采集线网所需数据，汇聚至数据管理平台，通过大数据引擎进行数据处理、分析，为上层应用提供数据服务。最终使能运营管理、应急辅助决策、企业管理和资源开发。

武汉NOCC大数据平台需要支持海量数据存储和处理，并可以支持各种数据源，包括半结构化、非结构化和结构化数据。针对NOCC大数据应用场景，大数据平台分别建设非结构化（含半结构化）数据资源池和结构化数据资源池。非结构化（半结构化）数据采用Hadoop集群，结构化数据采用大规模并行处理关系型数据库（MPPDB）集群。

Hadoop集群是一个分布式数据处理系统，对外提供大容量的数据存储、分析查询、全文搜索和实时流式数据处理分析能力。武汉NOCC建设的Hadoop集群要求是基于Apache Hadoop开源社区进行封装和增强的企业级的大数据解决方案。

图 1-3 NOCC基于数据共享平台的数据方向示意图

2、NOCC八大信息化系统

2.1线网运营指挥系统

线网运营指挥系统面向 “线网决策层、线网执行层、线路控制层”三个层次和“线网指挥、乘客服务、企业管理、数据服务”四个维度监控全线网行车组织、客流运营、综合设备状况，保障武汉市地铁行车安全、避免客流拥挤、实现线网级设备调度及大数据统计分析。

图 2-1 线网运营指挥主界面

2.2应急指挥系统建设

全线网统一的综合应急处置及协调系统，围绕突发事件的事前、事中、事后的全过程，实现城市轨道交通的全面应急管理。缩短科学决策时间，预防事故发生，降低事故发生率，提高网络化运营管理水平和服务水平。

图2-2 线网应急指挥主界面

2.3客流预测系统

优化线网运营效能，提升乘客服务体验

面向轨道交通网络化运营场景，在历史客流数据挖掘的基础上，应用预测模型与算法，对短时短期的大客流进行预知、预测新线开通线路客流等，提高运输效率、保障行车安全，有效提升乘客服务体验。

图2-3 客流预测主界面

2.4运营仿真系统

运营仿真系统基于人工智能技术和多智能体仿真技术开发，通过“点”、“线”、“面”三个层面实现车站仿真、线路仿真和线网仿真功能，达到日常运营组织方案的仿真评估及应急处置方案的仿真推演，为线网运营指挥及应急处置提供智能化辅助手段。

图2-4 运营仿真主界面

2.5线网运营计划编制评估系统

基于历史或预测客流数据、历史行车数据和运营组织条件，通过列车开行方案编制方法,铺画列车运行图。通过列车运行图技术指标、运量运力匹配性指标评估结果,指导运输计划做出调整以实现较优的编制方案。

图2-5 运营计划编制评估主界面

2.6线网运营指标统计分析系统

统计分析平台跨业务的数据整合共享，提供灵活的数据查询、强大的数据分析和挖掘功能以及可定制的报表报告功能，实现线网化运营的精细化、可视化、智能化，为城市线网轨道交通系统运营决策提供支持。

图2-6 运营指标统计分析主界面

2.7信息服务系统

提供统一的信息发布平台，汇总线网日常运营数据，通过存储加工处理，为运营管理人员提供信息统计、分析、评估和辅助决策服务，为交通局、城市大脑等政府部门提供信息查询、数据交互服务。

图2-7 信息服务主界面

2.8可视化系统

利用先进的软硬件展示技术、创新的视觉形式，实现对业务价值、数据价值、数据资产更全景，更深入的挖掘分析和展现，帮助领导及管理人员清晰直观的掌握运营的有效信息，实现透明化与可视化管理，有效提升资产管理与监控管理的效率。

图2-8 大屏可视化日常模式

日常情况下，通过协调各条线路运营，发挥网络的整体运能，使各线及轨道交通网络高效、经济、有序运行，提高轨道交通网络化运营管理水平，提高乘客舒适满意度；紧急情况下提高应急处置效率，减少突发事件造成的影响，保障乘客安全出行。

（1）全网实时监视：500毫秒内实现全网上千万点实时数据采集和处理，实现站、线、网运营状态综合监视，通过多系统互联互通、数据共享，提高轨道交通网络化运营管理水平、优化运营模式。

（2）一键应急联动：通过一键联动，自动匹配突发事件的应急预案、应急资源，筛选现场监控视频，关联线路ATS、客流、设备状态等信息，通过信息组团方式直观呈现突发事件处置相关画面、数据等信息，提高应急处置效率，最大化减少突发事件造成的影响，保障乘客安全出行。

（3）多元信息服务：统一编播管理，节目源层层受控、安全验证，为乘客提供集出行与娱乐一体化的高清多媒体信息发布，以及端到端的自助式出行信息服务，提高乘客舒适满意度。上线试运行的信息服务系统基于大数据平台，并通过企业微信实现运营用户及管理人员实时查看运营数据，报告报表，大幅提升运营管理效率以及辅助决策能力。提供统一的信息发布平台，汇总线网日常运营数据，通过存储加工处理，为运营管理人员提供信息统计、分析、评估和辅助决策服务，为交通局、城市大脑等政府部门提供信息查询、数据交互服务。

（4）精准预测：采用特征工程和人工智能技术构建预测模型，利用真实海量历史客流数据叠加多维特征标签对短时、短期、特殊情况下的全线网客流进行预测分析，有力支撑武汉地铁线网化智慧调度业务。NOCC客流预测真正实现了从“持续预测、输出预测数据、供调度精确掌控实时客流趋势”，并通过 NOCC 信息服务系统以可视化呈现方式每半小时推送未来两小时的客流预测值到被授权用户的企业微信，整个过程全部由系统自动化执行，无需人工参与，真正实现“解放双手、预测准确、触达高效、内容直观”，用户可随时随地查阅全线网、各分线路、各车站、断面区间的客流预测情况。

（5）车站运营管理辅助决策：从“点”的层面价值体现为：帮助用户进行车站大客流组织的方案的评估与比选，方案制定更精细，动态仿真优于传统静态分析。帮助用户开展不同客流规模构成、运力投放及客流组织等各种场景下的车站运营压力测试评估，发现车站的能力瓶颈点及隐患点，辅助车站运营措施的优化。

（6）线路运营管理辅助决策：从“线”的层面价值体现为：①为常规条件下列车运输组织方案的可行性确认提供列车牵引计算的工具与虚拟平台，比如供电能力能否满足多列车同时牵引的需求、列车在长达坡道上的牵引力是否足够等。②为线路突发信号或列车故障下救援方案或应急预案的制定提供虚拟场景及平台支撑。③能耗分析支撑，包含牵引能耗与再生制动能利用分析评估模块，助力企业降本增效。

（7）线网运营管理辅助决策：从“网”的层面价值体现为：①网络化列车运行计划的综合动态评估。辅助列车运行图的制定与调整，满足上级部门对列车满载率的统一规定及要求。②网络化限流诱导方案的精细化仿真评估。辅助网络化限流诱导方案的制定。③可预知事件的影响分析。辅助网络化应对方案的制定与评估，计划性封站事件、大型活动等。

（1）通过云计算、大数据中心全面构建智慧地铁体系：武汉地铁集团站在线网角度，打破传统建设模式，对轨道交通线网信息化进行了统筹规划和顶层设计，提出了“基于新IT架构的轨道交通线网管理指挥中心方案”构想，并对武汉轨道交通线网中心进行重新规划，利用云技术实现架构和安全的“网络化重构”，统筹建设轨道交通行业示范云平台和武汉地铁大数据中心。武汉轨道交通线网信息化云平台新建“国博生产指挥中心+光谷云平台管理中心”，成为武汉地铁的主备线网控制中心，为践行“智慧地铁”理念、实现“世界级地铁城市”目标打下坚实基础。

（2）数据赋能提升运营辅助决策支撑能力：客流预测系统经过算法不断优化，在历史客流数据挖掘的基础上，应用预测模型与算法，对短时短期的大客流进行预知，并预测新线开通线路客流等，提高运输效率、保障行车安全，有效提升乘客服务体验，在武汉项目中首次实现多种运营场景下的客流精准预测，对未来客流规律和发展趋势的提前预判分析，为线网智慧化运营提供更多辅助支持。

（3）围绕城轨线网超大规模网路化运营调度管理需求，研究形成了具有“多网多线互联、多运营主体、多级管控、多地多中心联动”特点、覆盖车站-线路-线网的“点、线、面”三级联动的线网运营调度管控一体化管理体系。

（4）围绕城轨线网级运营调度管理业务，构建了基于云脑平台、大数据多架构的线网级智能运营调度总体解决技术方案，为三级运营体系的运营组织、调度联动、应急指挥、乘客服务等核心业务提供基于端边云的异地线网云中心技术架构。

（5）立足于轨道交通综合运营监测与管理层面，以运营信息物联网监测、数据共享高度融合、云引擎及大数据驱动技术为支撑，基于自感知注册、标准化物模型接入、流批融合、离实协同的（LakeHouse）湖仓一体架构，建立了一套基于混合式大数据架构、多元多模态融合、标准化接口构成的大数据共享平台，为城轨线网智能调度数字业务提供海量设备物联感知、全域数据自动化采集、数据建模融合分析、数据标准化管理的技术保障体系。

（6）基于城轨线网各运营线路的运营综合协调和调度指挥管理需求，基于云脑平台、大数据应用架构研制了覆盖线网运营管理类系统、线网应急指挥类系统、线网乘客服务类系统、线网辅助决策类系统的一整套城轨线网智能调度平台，实现运营信息集中、运营监视管理、协调指挥、应急处理、运营组织、调度联动、运营策划、乘客服务、信息共享及应急发布等核心智能化业务应用，为轨道交通线网的统一运营协调与管理提供支持，为轨道交通线网提供应急处理的手段。