Транспортное моделирование для новой мобильности

Вопросы транспортной безопасности, как и любые важные вопросы жизнедеятельности города, отрабатываются с помощью моделирования. Оно используется в разных областях науки и практики, в том числе существует транспортная модель Москвы. Статическая макромодель города позволяет анализировать риски, связанные с перегруженностью улично-дорожной сети (УДС) и сети городского пассажирского транспорта (ГПТ), с местами скопления пассажиров и пешеходов в пределах транспортно-пассажирских узлов, для выработки решений, снижающих негативный эффект от перегрузки УДС и сети ГПТ.

При современной тенденции перехода на электрические и автономные транспортные средства (ЭТС и АТС) моделирование подготовит основу для правильного принятия новой мобильности – MaaS (мобильность как услуга), которая представляет собой совокупность городских сервисов для удобных перемещений с приоритетом на пассажирский транспорт, пешеходов и арендуемый автотранспорт.

Что нужно для органичного вписывания новой мобильности в городскую среду?

Москва в рамках декларации "Зеленые и здоровые улицы", инициированной международным Партнерством городов в борьбе с изменением климата в 2019 г., заявила о своих намерениях к 2032 г. полностью заменить городской автобусный парк на электробусы. В соответствии со Схемой и программой перспективного развития электроэнергетики Москвы, утвержденной в апреле 2021 г. распоряжением мэра Москвы № 242-РМ, на территории города на электроподстанциях 110 кВт и выше имеется резерв мощности для перевода автопарка автобусов на электродвигатели. Вопрос с подключением личного автотранспорта требует расчетов, какое число автомобилей целесообразно перевести на ЭТС, какое число может быть единовременно обеспечено электроэнергией в период зарядки, где размещать зарядки, какой мощности.

Для Московского региона более чем с 6 млн автомобилей это означает, что 1/4 из них (по мировому опыту), то есть 1,5 млн, могут быть электрическими и автономными. Для них уже сегодня надо решать задачи подготовки инфраструктуры, нормативных регламентов, экономической и экологической целесообразности.

Все эти аспекты – темы научных исследований по трем "Э" – энергетика, экономика, экология, причем не следует убирать на второй план вопросы экологической целесообразности:

• воздействие электромагнитного излучения;
• выброс твердых частиц транспортного средства в атмосферу при добавочной массе аккумулятора 0,5–1,5 т;
• выбросы в атмосферу электростанций, использующих мазут, уголь, газ.

Если изучить эти три "Э", возможно, мы придем к тому, что ЭТС будут занимать небольшую долю в автопарке городов-мегаполисов и передвигаться преимущественно в определенных районах (в центральной части города). например, грузовые АТС с учетом большего динамического габарита всех единичных АТС в общем потоке обычного транспорта будут уступать по времени доставки обычным водителям, и их будущее, скорее всего, – это работа в ночной период низкой транспортной нагрузки улично-дорожной сети.

Особенности электромобилей

При транспортном моделировании необходимо учитывать особенности и ограничения электрических транспортных средств, касающиеся запаса хода и длительности зарядного цикла.

Так, средний запас хода легкового ЭТС на одной зарядке составляет 100–140 км (зима — лето). То есть при обычном использовании электромобиля (с пробегом примерно 40 км в день) запас хода составляет 2–3 дня. Полная зарядка занимает около 7 ч, что требует особых условий: заряжать в своем гараже или у работы. "Короткая зарядка" до 80% не такая уж и короткая по времени – 40 мин., и для нее нужна зарядная инфраструктура (хорошо, если объединенная с социальным объектом тяготения населения – торговля, спорт, медицина, культура и др.).

Эти обстоятельства повлияют на всю структуру передвижений на электромобилях:

1. Не все, вероятно, будут обеспечены полной 7-часовой зарядкой, многие будут вынуждены использовать 40-минутную подзарядку каждые два-три дня пользования ТС (если длина средней рабочей поездки в один конец – 20 км).
2. В связи с необходимостью довольно длительных периодических подзарядок (от 40 мин.) структурно это будут, как правило, внутригородские поездки.
3. Увеличится количество составных поездок, например "дом – работа – социальный объект (в том числе для зарядки) – дом".

4-шаговая транспортная модель с учетом ЭТС

В транспортном моделировании широкое распространение получила модель, процесс в которой разбит на четыре последовательных этапа (шага):

1. Определение объема въезда/выезда на всех видах транспорта.
2. Расчет матрицы корреспонденций.
3. Расчет коэффициента расщепления по видам транспорта.
4. Распределение потоков отдельно для автомобилей, отдельно для ГПТ.

Принятие в расчет ЭТС или любого объекта новой мобильности повлияет на моделирование двух последних шагов, а первые два шага останутся неизменными, так как подвижность населения и необходимость попасть на работу, учебу, на социальный объект напрямую не зависят от особенностей того или иного вида транспорта. Два оставшихся шага модели позволяют прямо учесть особенности новой мобильности. здесь целесообразно выделить электромобили, автономные ТС (а возможно, каршеринг и такси) в отдельный вид транспорта и распределять его отдельно от общей массы индивидуального транспорта, что позволит учесть множество специфических факторов. Тогда 4-шаговый принцип макромодели с дополнением для ЭТС будет выглядеть так:

1. Определение объема въезда/выезда на всех видах транспорта. Подвижность населения – социально-экономическая категория, напрямую не зависящая от особенностей того или иного вида транспорта.
2. Расчет матрицы корреспонденций. на работу попасть надо, на любом виде транспорта. Развитие удаленки возможно, но это количественно повлияет только на процент выезда.
3. Расчет коэффициента расщепления по видам транспорта. Выделить районы с преобладанием электромобилей в собственности (доля выезда на ЭТС для каждого района), а также определить привлекательность отдельных районов как пунктов назначения для ЭТС. Поскольку дальность поездки для электромобилей ограничена, то это ограничение будет распространяться и на специфичную для них матрицу корреспонденций.
4. Распределение потоков отдельно для автомобилей, отдельно для ОТ. Учесть в функциях, описывающих проезд транспорта по каждому участку УДС, технические параметры ЭТС (например, расход батареи как функция дороги, рельефа, температуры, влажности, трафика). Определить особые пути следования (например, с учетом полосы движения с автоподзарядкой, наличие технических средств для облегчения автономного движения ТС и т.д.).

Структура поездок в центр Москвы к 2035 г.

Совершенствование модели через внесение дополнительных параметров

Далее в процессе моделирования можно настроить расщепление по видам транспорта с учетом процента владения автомобилем по районам, уровня благосостояния района, типу района. непосредственно для расчета корреспонденций с использованием ЭТС для каждого района вводятся:

• оценочный коэффициент "восприятия" нового вида транспорта;
• наличие возможности заправки как аргумент повышения доли пользования (возможно, ресурс заправки – мощность, количество постов, время заправки).

Районы с возможностью заправки генерируют большее чисто перемещений с использованием ЭТС, поездки между этими районами более вероятны, но дальность поездки становится одним из определяющих показателей для выбора электрического транспортного средства. Таким образом, возможно моделирование ситуации, когда определенные маршруты являются преимущественными именно для движения ЭТС.

Приспособление транспортной модели для учета видов транспорта новой мобильности сводится к внесению дополнительных параметров для расчета доли пользования видами транспорта и их распределения по сети. Для этого формируется отдельная матрица корреспонденций для перемещений с использованием ЭТС как часть матрицы корреспонденций на индивидуальном автотранспорте. Доля пользования ЭТС является характеристикой транспортных районов в сетке транспортного районирования.

4-шаговый принцип макромодели с дополнением для ЭТС

Обратная связь: от новой мобильности к моделированию

С учетом высокой технологичности средств новой мобильности возможна и обратная связь, позволяющая учитывать при моделировании данные, собираемые самими транспортными средствами. Подключенные к базе данных автомобили позволяют собирать большое количество обезличенной статистической информации, от маршрутов поездок до стиля вождения, что поможет в калибровке и уточнении моделирования. Подобная статистика уже собирается операторами каршеринга и используется для расчета гибких тарифов.

Нарастающая доля транспортных средств новой мобильности в общем потоке ведет к появлению дополнительных факторов, находящих отражение в моделировании. Элементы новой мобильности (автомобили и инфраструктура) в перспективе начнут обмениваться друг с другом информацией, начиная от трансляции ближайшим автомобилям своего намерения перестроиться и заканчивая статистикой по дорожной обстановке. В связи с этим повышается осведомленность участников дорожного движения, и состояние системного оптимума приближается.

Сейчас модель считает, что все участники моделирования выбирают кратчайшие пути, поскольку априори "знают", какой именно путь кратчайший. В будущем за счет повышения информированности водителей в реальном времени реальность станет физической реализацией транспортных моделей, которые используются для решения градостроительных задач.

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №6/2021

Все статьи журнала "Системы безопасности"
доступны для скачивания в iMag >>