一种机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法与流程

1.本发明涉及空域容量配置方法，特别涉及一种机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法。


背景技术：

2.在世界上主要机场，航空公司航班需求一直超过机场容量，造成交通拥挤和航班延误。为了解决这一问题，一方面可以通过扩大机场基础建设等来提升机场容量，以满足运输需求；另一方面，可通过有效的需求和容量管理，提高现有容量利用效率和效益。机场航班时刻优化配置是机场需求管理的有效方式之一，是航空运输领域的一个重要研究方向。
3.航班时刻配置是指在航班运行前六个月左右时间，将机场容量按照一定的规则分配给各个航空公司。现有航班时刻优化配置仅考虑战略层面机场的容量配置，并未考虑战术层面空域容量的配置。然而，同时对机场群内所有机场的容量和空域的容量进行一体化配置是十分必要的。


技术实现要素：

4.发明目的：本发明目的是提供一种机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法。
5.技术方案：所述的机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法，包括如下步骤：
6.步骤1，以航班时刻需求、机场公布容量和航班连接信息为输入，建立机场群时刻优化配置模型；
7.步骤2，将空域内扇区出入点容量作为输入，建立空域容量战略配置模型；
8.步骤3，由生成的航班时刻表得到各个航路点的到达率，将服务率和到达率和预期延误作为输入，建立航路点排队模型，本发明中的到达率指的是在每15分钟或每小时中预计到达某航路点的航班数量，服务率指的是航路点在每15分钟或每小时中可以提供服务的航班数量，即航路点的15分钟或小时容量；
9.步骤4，整合时刻优化配置模型、空域容量战略配置模型和航路点排队模型，得到时刻容量一体化配置模型，并对模型进行求解，得到配置后的航班时刻表。
10.优选的，所述步骤1的具体过程为：
11.步骤11：获得时刻需求、机场容量和航班连接数据；
12.步骤12：定义时刻优化配置模型的参数和变量，如下表所示；
13.表1符号说明
14.[0015][0016]
步骤13：建立时刻优化配置模型，如(1a)-(1q)所示；其中，式(1a)为时刻优化配置模型的目标函数，优化目标为最小化航班时刻总偏移量。(1b)(1c)(1d)(1e)为航班存在性约束；限制决策变量在一天中的第一个时刻为1，在一天中的最后一个时刻为0，保证了每个航班至少被分配了一个时刻，没有被取消。式(1f)和(1g)为航班唯一性约束。决策变量随时间的不增性，保证了至多存在一个时刻t使或每个航班最多被分配一个时刻；式(1i)为联程航班周转约束；对于联程航班来说前一航班进场时间和后一航班离场时间的间隔不得小于最小过站时间，不得大于最大过站时间；式(1j)(1k)(1l)为机场15分钟容量约束，(1m)(1n)(1o)为机场小时容量约束；机场容量约束以容量包线的形式表示，分别限制15分钟和1小时内各个机场的最大起飞航班量、最大降落航班量和最大起飞降落航班总量；式(1p)(1q)分别给出了航路点15分钟流量需求和小时流量需求；值得注意的是经过航路点的航班量并不能直接从战略航班时刻表中得到，需要通过机场到航路点的飞行时间进行推算，机场到航路点的飞行时间从历史运行数据中得到，取统计数据的中位数。
[0017][0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024][0025][0026][0027]
[0028][0029][0030][0031][0032][0033][0034]
优选的，所述步骤2的具体过程为：
[0035]
步骤21：获得空域内扇区出入点容量数据；
[0036]
步骤22：建立空域容量战略配置模型；其中，式(2a)为扇区关键航路点15分钟容量限制，式(2b)为扇区航路点小时容量限制。
[0037][0038][0039]
优选的，所述步骤3的具体过程为：
[0040]
步骤31：获得航班时刻表得到各个航路点的到达率和服务率；
[0041]
步骤32：建立航路点排队模型模型如-所示，与空域容量战略配置模型类似，同样以约束的形式整合到时刻配置模型中；整个系统初始航班量和结束航班量均为0，式和定义了航路点q在初始的15分钟/小时平均排队长度；式和定义了航路点在后续的15分钟/小时平均排队长度；式和限制了一天结束时15分钟/小时平均排队长度为0；约束和限制了最大排队长度，其中15分钟/小时最大平均排队长度是根据决策者接受程度事先设定的参数。
[0042][0043][0044][0045][0046][0047]
[0048][0049][0050]
优选的，所述步骤4具体过程为：
[0051]
步骤41：将式(1a)-(1q)，(2a)-(2b)和-整合，得到时刻容量一体化配置模型；
[0052]
步骤42：将时刻容量一体化配置模型使用gurobi求解器求解，在一台具有intel core i7-108750h cpu(2.4ghz,12cores)和32gb内存的工作站上求解；由于模型的非凸性，gurobi中的“nonconvex”参数设置为2；算法终止的条件是mipgap＝0。
[0053]
有益效果：本发明与现有技术相比，具有如下优势：
[0054]
本发明方法在满足航班运行、机场和空域容量等约束下，提高机场群机场资源和空域资源的利用效率，减小航班延误。本文提出的一体化框架主要包括三个模型：时刻分配模型、航路点排队模型和空域容量战略配置模型。空域容量配置通过分配扇区内各个航路点的容量，为处于高峰时段的航路点提供更多的容量以减少延误。现有的时刻优化配置、空域战术管理这一顺序决策过程，本文所提方法可以更显著缓解空域内的拥堵情况，并减少战略时刻分配的成本。
附图说明
[0055]
图1是本发明方法的流程图；
[0056]
图2是实施例中不同排队水平下综合配置后的yin小时航班量配置结果，其中，a、b、c、分别是排队水平一、二、三。
具体实施方式
[0057]
本实施例将本发明方法应用于 大湾区机场群，包括5个机场：广州白云国际机场(zggg)、深圳宝安国际机场(zgsz)、珠海金湾国际机场(zgsd)、中国澳门国际机场(vmmc)和惠州平潭机场(zghz)5个机场。选取一个典型的扇区进行容量配置，该扇区也是影响整个终端区运行的主要扇区。扇区内包含4个航路点，分别是yin,nolon,igono和lmn。航路点的原始容量设定及对应机场如表2所示。根据管制经验，扇区15分钟/小时最大可用总容量设置为所有进出航路点容量和的0.62倍。
[0058]
如图1所示，本实施例的机场群机场容量和空域容量一体化配置方法，包括如下步骤：
[0059]
步骤1，以 大湾区机场群的航班时刻需求、机场公布容量和航班连接信息为输入，建立 大湾区机场群时刻优化配置模型；
[0060]
步骤11：获得 大湾区时刻需求、机场容量和航班连接数据；
[0061]
步骤12：通过历史雷达轨迹数据，得到每个航班到达航路点的时间；
[0062]
步骤13：定义时刻优化配置模型的参数和变量，如表1所示；
[0063]
步骤14：建立 大湾区时刻优化配置模型，如(1a)-(1q)所示
[0064]
步骤2，将 大湾区空域内所选扇区出入点容量作为输入，建立空域容量战略配置模型；
[0065]
步骤21：获得 大湾区空域内所选扇区出入点容量数据；
[0066]
步骤22：建立 大湾区空域容量战略配置模型，如(2a)和(2b)所示。
[0067]
步骤3，由生成的航班时刻表得到航路点yin,nolon,igono和lmn的到达率，将服务率和到达率和预期延误作为输入，建立yin,nolon,igono和lmn航路点的排队模型；
[0068]
步骤31：获得航班时刻表得到航路点yin,nolon,igono和lmn的到达率和服务率；
[0069]
步骤32：设置3种排队水平，分别对应排队水平一：排队水平二：和排队水平三：建立yin,nolon,igono和lmn航路点的排队模型，如-所示，；
[0070]
步骤4，整合时刻优化配置模型、空域容量战略配置模型和航路点排队模型，得到时刻容量一体化配置模型，并对模型进行求解，得到配置后的航班时刻表。
[0071]
步骤41：将式(1a)-(1q)，(2a)-(2b)和-整合，得到时刻容量一体化配置模型；
[0072]
步骤42：将时刻容量一体化配置模型使用gurobi求解器求解，在一台具有intel core i7-108750h cpu(2.4ghz,12cores)和32gb内存的工作站上求解；由于模型的非凸性，gurobi中的“nonconvex”参数设置为2；算法终止的条件是mipgap＝0。

技术特征：
1.一种机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，以航班时刻需求、机场公布容量和航班连接信息为输入，建立机场群时刻优化配置模型；步骤2，将空域内扇区出入点容量作为输入，建立空域容量战略配置模型；步骤3，由生成的航班时刻表得到各个航路点的到达率，将服务率和到达率和预期延误作为输入，建立航路点排队模型，本发明中的到达率指的是在每15分钟或每小时中预计到达某航路点的航班数量，服务率指的是航路点在每15分钟或每小时中可以提供服务的航班数量，即航路点的15分钟或小时容量；步骤4，整合时刻优化配置模型、空域容量战略配置模型和航路点排队模型，得到时刻容量一体化配置模型，并对模型进行求解，得到配置后的航班时刻表。2.根据权利要求1所述机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法，其特征在于：所述步骤1的过程为：步骤11：获得时刻需求、机场容量和航班连接数据；步骤12：定义时刻优化配置模型的参数和变量，如下表所示；表1符号说明
步骤13：建立时刻优化配置模型，如(1a)-(1q)所示；其中，式(1a)为时刻优化配置模型的目标函数，优化目标为最小化航班时刻总偏移量，(1b)(1c)(1d)(1e)为航班存在性约束；限制决策变量在一天中的第一个时刻为1，在一天中的最后一个时刻为0，保证了每个航班至少被分配了一个时刻，没有被取消，式(1f)和(1g)为航班唯一性约束，决策变量随时间的不增性，保证了至多存在一个时刻t使或每个航班最多被分配一个时刻；式(1i)为联程航班周转约束；对于联程航班来说前一航班进场时间和后一航班离场时间的间隔不得小于最小过站时间，不得大于最大过站时间；式(1j)(1k)(1l)为机场15分钟容量约束，(1m)(1n)(1o)为机场小时容量约束；机场容量约束以容量包线的形式表示，分别限制15分钟和1小时内各个机场的最大起飞航班量、最大降落航班量和最大起飞降落航班总量；式(1p)(1q)分别给出了航路点15分钟流量需求和小时流量需求；值得注意的是经过航路点的航班量并不能直接从战略航班时刻表中得到，需要通过机场到航路点的飞行时间进行推算，机场到航路点的飞行时间从历史运行数据中得到，取统计数据的中位数，
3.根据权利要求2所述机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法，其特征在于：所述步骤2的过程为：步骤21：获得空域内扇区出入点容量数据；步骤22：建立空域容量战略配置模型；其中，式(2a)为扇区关键航路点15分钟容量限制，式(2b)为扇区航路点小时容量限制。
4.根据权利要求3所述机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程为：步骤31：获得航班时刻表得到各个航路点的到达率和服务率；步骤32：建立航路点排队模型模型如-所示，与空域容量战略配置模型类似，同样以约束的形式整合到时刻配置模型中；整个系统初始航班量和结束航班量均为0，式和定义了航路点q在初始的15分钟/小时平均排队长度；式和定义了航路点在后续的15分钟/小时平均排队长度；式和限制了一天结束时15分钟/小时平均排队长度为0；约束和限制了最大排队长度，其中15分钟/小时最大平均排队长度是根据决策者接受程度事先设定的参数，数，数，数，数，数，数，数，5.根据权利要求3所述机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法，其特征在于：所述步骤4的具体过程为：步骤41：将式(1a)-(1q)，(2a)-(2b)和-整合，得到时刻容量一体化配置模型；步骤42：将时刻容量一体化配置模型使用gurobi求解器求解，在一台具有intel core i7-108750h cpu(2.4ghz,12cores)和32gb内存的工作站上求解；由于模型的非凸性，gurobi中的“nonconvex”参数设置为2；算法终止的条件是mipgap＝0。

技术总结
本发明提出了一种机场群机场容量和空域容量战略一体化配置方法，包括：以航班时刻需求、机场公布容量和航班连接信息为输入，建立机场群时刻优化配置模型；将空域内扇区出入点容量作为输入，建立空域容量战略配置模型；由生成的航班时刻表得到各个航路点的到达率，将服务率和到达率和预期延误作为输入，建立航路点排队模型；整合时刻优化配置模型、空域容量战略配置模型和航路点排队模型，得到时刻容量一体化配置模型，并对模型进行求解，得到配置后的航班时刻表。在满足航班运行、机场和空域容量等约束下，提高机场群机场资源和空域资源的利用效率，减小航班延误。可以更显著缓解空域内的拥堵情况，并减少战略时刻分配的成本。并减少战略时刻分配的成本。


技术研发人员：王艳军 刘畅 王梦尹 廖超豪 杭旭 王笑天 王冬冬
受保护的技术使用者：中国民用航空中南地区空中交通管理局
技术研发日：2023.03.13
技术公布日：2023/6/28