面向火灾风险的城市消防站选址-分配模型研究

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进入21世纪以来,中国城镇化建设高速发展,然而大多数城市的消防规划不同程度地落后于城镇化进程,城市火灾隐患种类繁多、消防需求不确定以及道路交通状况复杂多变等多重因素使得旧有的城市消防站布局不够合理。由此可见,研究城市消防站布局规划,优化消防资源分配,对保障城市消防安全具有重要的理论意义和实际价值。本文基于确定性规划、协同规划以及分布式鲁棒规划三类建模思想,从不同角度深入研究消防规划中存在的痛点及难点问题:均衡消防选址布局中的公平与效率问题;贴合实际站点规划中的协同消防服务区域划分问题;以及消防规划中面临的关键参量数值不确定性问题,从而为提高城市消防布局规划的科学性提供理论依据。主要内容和研究成果如下:第一,采用确定性规划建模思想构建基于火灾风险的多层次渐进覆盖消防站选址模型。首先收集历史火灾数据和气象、道路以及人口密度等变量数据,并利用随机森林模型预测市域火险分布,其次设计遗传算法在市域规模案例上求解该模型。研究结果表明,相较于传统的P-中值模型(效率优先)和最大覆盖模型(公平优先),本文所提模型兼顾了消防服务中的火险等级覆盖和面积覆盖,尤其当各等级需求点的理想覆盖半径(R1,R2,R3)设定为(2km,2.5km,3km),研究区域的中等风险地区的消防救援性能最佳,高风险地区和低风险地区的消防服务性能位于P-中值模型和最大覆盖模型的最优布局之间。以合肥市为研究区域的分析结果表明,基于消防响应时间指标,重定位30座消防站可以达到现有44座消防站相当的服务性能,在75%的区域上实现5分钟消防响应时间。上述算例表明本文模型可有效优化消防站选址规划布局。第二,使用协同规划建模思想构建基于协同消防服务的消防站选址-分配模型。模型目标为最大化研究区域的协同消防服务性能,其综合考虑了消防规划中存在的多种关键因素,包括多时段下的交通状况、不同消防车辆类型和数量的救援派遣、消防站种类、响应时间以及可靠性。通过设计两类覆盖标准整合上述因素:一是表征消防服务可靠性的车辆覆盖,二是描述消防服务可达性的时间覆盖。进一步综合二者,设计了一种兼顾消防救援车辆覆盖和消防响应时间覆盖的协同消防服务标准。以合肥市为研究区域,设计敏感性分析实验阐述消防预算与车辆覆盖率、时间覆盖率、消防车数量以及消防站数量等的关系,发现模型最优选址结果在各时段均可依据需求权重分布对研究区域提供及时可靠的消防车辆服务,表明模型能够优化协同救援下的消防站布局。以合肥市为研究区域的场景分析算例表明,综合考虑服务时间响应和消防车辆响应的协同消防服务时,相比现有消防站布局(44座)在5分钟协同消防响应时间内覆盖50%的区域,重定位42座消防站的5分钟协同消防覆盖范围提升至75%。该结果表明协同消防覆盖模型可以用于指导优化消防救援系统的服务性能。第三,选择分布式鲁棒优化建模思想构建消防需求以及消防响应时间不确定下的消防站选址-分配模型。模型目标为最小化随机变量处于最坏分布下的期望总成本,包括消防站建造成本、消防车辆购买成本、运输成本以及因为消防需求未被满足和消防响应时间超时产生的惩罚成本,并采用期望和均值绝对偏差特征设计模糊集来刻画随机消防需求和随机消防响应时间的概率分布集合。随后,使用基于拉格朗日对偶的割平面法求解该模型,由于其难以求解大规模案例,引进了两种近似算法,分别为基于拉格朗日对偶的线性决策近似算法以及构建三点离散分布近似最坏条件下分布的启发式算法。以合肥市为例,敏感性实验分析表明,启发式算法可以有效求解大规模问题。此外,通过设计内外样本实验,对比分布式鲁棒优化模型和随机规划模型最优解在外样本上的表现,发现前者在消防需求随机分布取值最不利的情况时,救援成本低19.2%。该结果表明分布式鲁棒优化模型能够增强消防救援服务系统的鲁棒性。
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