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鐵路樞紐客運站布局優化研究

2013-07-05 07:26:00王順利王正彬
華東交通大學學報 2013年1期
關鍵詞:鐵路優化

王順利,王正彬,陳 東

(西南交通大學峨眉校區交通運輸系,四川峨眉614202)

過去我國鐵路客運建設重視提高線路通過能力,忽視樞紐及車站等點的通過能力,導致客運能力不足,難以滿足運輸市場需求。目前我國正處于高速鐵路建設的高峰時期,高速鐵路引入既有鐵路樞紐將打破既有鐵路樞紐運輸格局,使原有鐵路樞紐運輸結構、運輸組織方式以及運輸徑路產生很大變化。合理確定樞紐內高速客運站的位置及數量,優化樞紐內客運站布局,是鐵路樞紐規劃的重要問題[1-2]。

1 鐵路樞紐客運站布局優化模型

1.1 鐵路樞紐客運站布局及選址基本原則

1)樞紐內客運站數量應根據樞紐客運量、引入線路數量、客車開行方案、既有設備配置、樞紐客運布局及城市總體規劃等因素綜合確定;

2)大型鐵路樞紐客運站布局宜采用“客貨分線、客內貨外”布置;

3)客運站站址應結合引入線路走向、既有客運站位置、城市總體規劃等因素綜合比選確定。一般應優先選擇引入既有客運站或深入市區。

1.2 鐵路樞紐客運站布局優化模型

鐵路樞紐客運站布局優化的經濟評價指標既有定量指標,如工程投資、運營費用等;還有一些無法直接定量的定性指標,如與城市發展規劃配合、環境保護等。為便于統一定量與定性指標,建立如下客運站布局優化模型

式中:i為各設計方案的定量及定性評價指標,共有I個評價指標;di為各評價指標的目標效應值(0≤di≤1)[3-4],此值的引入為了便于統一定量與定性指標的量綱。對定量指標的目標效應值,可通過咨詢多位專家來確定0和1對應的值,然后通過線性插入法求其他值;對于定性指標,可用五度標來定量:好—1,較好—0.8,一般—0.6,較壞—0.4,壞—0.2,極壞—0;wi為各評價指標的權重,通過調查論證及專家確定大小,且;D為各設計方案的總效應值,其大小決定各設計方案的最終優劣排序。

2 南寧鐵路樞紐客運站建設方案

南寧樞紐客運量近期0.8億人/年,遠期1.7億人/年。既有南寧客運站受地形限制,無法滿足樞紐客運需求。南寧鐵路樞紐隨著近期樞紐線路的建設,樞紐客運系統將逐步形成“北主南次”、南北環線構成的“環形”格局[5]。

根據鐵路樞紐客運站布局原則,對南寧鐵路樞紐客運站布局擬采用以下3個方案:改建南寧站(備選站編號1)、新建那黃站(備選站編號2)、新建鳳嶺站(備選站編號3)。

3 南寧鐵路樞紐客運站建設方案評價指標

3.1 工程投資費用(z1)

對各客運站建設方案的線路、拆遷、征地、橋梁、隧道等投資費用綜合計算,各方案所需工程投資費用如表1所示。

3.2 樞紐內運營費用(z2)

式中:j為樞紐中某客運站編號,共有J個客運站;k為樞紐內某銜接方向,共有K個銜接方向;l為樞紐內各類車,取1為高速列車,取2為普速列車兩種;ujkl為j站前往樞紐k方向的l類車的乘客人數;Sjkl為j站前往樞紐k方向的l類車在樞紐內走行距離;λl為l類車單位運營費用。

按人公里費用計算,對于乘坐常速列車的人公里費用為0.078元/(人·km),乘坐動車組的人公里運營費用為0.094元/(人·km)。對于3個備選站,前往各個方向不同性質列車走行距離如表2所示,樞紐內不同客運站運營費用如表3所示[6]。

表1 備選站主要工程投資表Tab.1 Main engineering investment of alternative stations 萬元

改建南寧站(備選站1)與新建鳳嶺站(備選站3)位于南寧鐵路樞紐北環線上,新建那黃站(備選站2)位于南寧鐵路樞紐南環線上,且新建那黃站(備選站2)位于南寧規劃的五象新區南側。因既有南寧站輻射范圍大,新建那黃站(備選站2)與城市發展規劃相吻合,故南寧鐵路樞紐客運站布局優化方案中2站方案應選改建南寧站(備選站1)與新建那黃站(備選站2),3站方案為3個方案全選。

3.3 旅客出行費用(z3)

式中:z3為乘客前往車站乘車的出行費用;m為某出行小區,共有M個出行小區;umj為從m小區前往j站乘做各類車(高速和普速車)的出行人數;cmj為從m小區前往j站乘車的單位出行費用。

按照南寧市區行政區域規劃、鐵路及河流分布情況,將南寧市分為6個居民出行小區。

各出行小區到備選站出行費用如表4所示,各出行小區規劃年度內到備選站的出行人數如表5所示。根據公式(3)可計算出客運站布局優化各方案乘客出行費用,如表6所示。根據以上,可計算出客運站布局方案的出行費用如表7所示。

表3 樞紐內運營費用表Tab.3 Operating costs in hub 萬元

表4 出行小區到備選站出行費用表 元Tab.4 Costs from trip districts to alternative station

表5 出行小區常速旅客出行人數Tab.5 The number of passengers taking normal-speed train of trip districts (萬人/年)

表6 出行小區城際旅客出行人數(萬人/年)Tab.6 The number of intercity passengers of trip districts

表7 樞紐內旅客出行費用表Tab.7 Trip costs of passengers in termina

3.4 與城市規劃的配合(z4)

根據咨詢專家意見南寧樞紐采用3站方案(1,2,3)吸引客流好,車站多,很好地與城市規劃相配合;2站方案(1,2)不能兼顧城市部分片區,較好的與城市規劃建設相配合。

4 南寧鐵路樞紐客運站布局優化方案選擇

4.1 工程投資費用目標效應值(d1)

按照“實現客貨分線運輸、運營設備相對集中、點線能力協調”的總體思路,對南寧樞紐總圖按客運系統進行深入研究。新建那黃站(2)位于南環線北側及規劃五象新區南側,符合城市發展規劃,設站條件好,充分利用樞紐內既有設備和能力,與既有南寧站聯系便捷。規劃的城市軌道交通3號線下穿南寧站,便于兩站間客流交互和實現與城市交通無縫換乘等優點。根據樞紐內客運站布局的原則,樞紐客運站布局2站方案采用改建南寧站(1)和新建那黃站(2),3站方案采用改建南寧站(1)、新建那黃站(2)和新建鳳嶺站(3)。

采用線性模型求出客運站布局方案z1對應的目標效應值d1,根據咨詢專家意見,當z1=550 000萬元時,d1為0;當z1=150 000萬元時,d1為1。則可求出各客運站布局方案d1如表9所示。

4.2 樞紐運營費用目標效應值(d2)

客運站布局方案樞紐內運營費用見表3,根據咨詢專家意見,當z2=15 000萬元時,d2為0;當z2=5 000萬元時,d2為1。則可通過線性關系求出各客運站布局方案d2如表8所示。

4.3 旅客出行費用目標效應值(d3)

根據旅客出行費用表7,通過咨詢專家意見,當z2=150 000萬元時,d3為0;當z2=100 000萬元時,d3為1。則可通過線性關系求出各客運站布局方案d3,如表8所示。

4.4 與城市規劃配合目標效應值(d4)

因該指標為定性指標,可用五度法進行取值:好—10,較好—8,一般—6,較壞—4,壞—2,極壞—0,根據各備選方案具體情況也可取介于五度之間的數值,與城市規劃配合各客運站布局優化方案目標效應值如表8所示。

4.5 確定各評價指標的權重

結合各評價指標,通過對一定數量的專家進行咨詢,共同研究確定各評價指標的權重為:w1—0.5,w2— 0.1,w3— 0.3,w4— 0.1。

4.6 確定最優客運站布局方案

根據公式(1)及以上分析,南寧鐵路樞紐客運站布局方案的總目標效應值計算如表9所示。

表8 各評價指標目標效應值Tab.8 Effect of all evaluation indexes

表9 客運站布局方案目標效應值計算Tab.9 Effect of targets of layout scheme of passenger station

因兩站方案的總目標效應值大于3站方案的目標效應值,故南寧鐵路樞紐客運系統取兩站方案最優,即南寧站改建和新建那黃站。隨著樞紐近期南北城際鐵路建設,樞紐客運系統將逐步形成“北主南次”兩個客站、南北環線構成的“環形”格局。

5 結論

目標效應值法應用于鐵路樞紐客運站布局方案優化研究,可統一多目標規劃中的定量與定性指標。對各評價指標通過確定0及1值,然后線性插入法取值,可使備選方案的差別明顯體現出來;通過專家給定的各評價指標的權重,可以體現各評價指標在方案總體評價中的重要程度,使最終評價方案不會背離工程實際情況。本方法簡單可行,具有一定的科學性和合理性,對鐵路樞紐客運站布局優化等相關多目標規劃問題具有一定的參考和借鑒。

[1]趙軍.鐵路樞紐內客運站選址與分工的綜合優化[J].鐵道學報,2010,32(6):9-16.

[2]趙軍.鐵路樞紐內客運站分工的優化模型及算法[J].西南交通大學學報,2011,46(1):148-153.

[3]吳家豪.鐵路樞紐設計優化[M].北京:中國鐵道出版社,2011:211-222.

[4]郝合瑞.基于多目標優化的道路客運站場選址研究[J].交通運輸系統工程與信息,2009(10):90-95.

[5]王順利吳剛.南寧鐵路樞紐客運站布局優化研究[J].鐵道運輸與經濟,2010(4):29-33.

[6]王南.高速客運站設置的系統優化研究[D].成都:西南交通大學,2008:10-48.

[7]李磊.客運專線引入鐵路樞紐的客運站布局探討[J].鐵道運輸與經濟,2012(5):37-39.

[8]胡巖.鐵路樞紐內客運站布局優化[D].成都:西南交通大學,2010:26-36.

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