鐵路到達重車超卸車能力分級預警研究

桂 欣，劉志新，張 璐，孫 妍，秦志鵬

（1.中國鐵路設計集團有限公司，天津 300308；2.中國國家鐵路集團有限公司，北京 100844）

0 引言

卸車是鐵路運輸中的重要環節，其調度管理直接影響鐵路貨運運營水平、車底周轉效率以及貨運服務水平。目前，全路調度生產信息系統在卸車方面存在短板，對于部分區域車站待卸貨車積壓情況提前響應不足，增加了貨車周轉時間，影響貨運組織，出現途中保留甚至停限裝情況。對此，學者不斷研究調度組織中存在的問題，依托鐵路運輸生產相關信息，研究車流并嘗試構建相關模型和應用系統原型，對貨運作業優化起到了一定的輔助決策作用。隨著物聯網、大數據分析技術應用的日臻成熟，鐵路對貨運信息電子化、自動化、智能化的要求越來越高，構建與鐵路統計、管理相結合的到達重車超卸車能力分級預警系統，成為新的研究方向。

1 研究基礎

1.1 要素與條件

貨流、車流和列流是行車組織的重要基本概念，也是重車推算的主要理論基礎。路網中具有到發方向的流動稱為流，貨流在裝車點裝車形成重車流，按開行方案組織成列流，按編組計劃有調或無調中轉，最終到達卸車點成為到卸重車流。到達重車超卸車能力本質是綜合路網中的貨流、車流與列流，側重把握節點的裝卸能力與路網一段時間流量的能力匹配關系，其與貨物、車輛、列車、節點、路網等要素有著密不可分的關系。具體如圖1所示。

圖1 到重超卸考慮的基本要素與條件

1.2 貨車周轉過程

在裝車站至卸車站的運輸生產過程中，貨車主要經歷貨物裝車、發送作業、途中運行與中轉、卸車站終到作業等作業環節，并依據開行方案、節點性質等分為不同的情況。依據列車在路局管內編組、解體情況，分為始發終到、始發交出、接入終到以及接入交出列車四類；按照貨車途徑車站性質，分為中間站、區段站與編組站三類中轉作業流程。2007-2017年全路貨車周轉時間統計分析結果指出，鐵路貨車周轉影響因素主要為貨車全周轉距離、貨物列車旅行速度、貨車中轉距離、貨車中轉停留時間、管內裝卸率和一次貨物作業時間，如圖2所示。

圖2 鐵路貨車周轉影響因素

2 車流推算

2.1 基本理念

車流推算是制定運輸工作日常計劃的需要，是進行車流調整的重要依據。鐵路現行的車流推算方法主要根據裝車統計和車流統計，目的是為增強車流調整的預見性與計劃性，一般包括2天近期車流推算和3-7天遠期車流推算。目前課題研究及應用系統研發基本圍繞“運送期限”和“各日到達參數”兩個概念模型進行擴展和完善。

2.2 推算模型

有限狀態自動機（FSM）模型是一種具有離散輸入、輸出系統的數學模型，其接受一定的輸入，執行一定的動作，產生一定的結果，使用狀態遷移描述整個工作過程。車流推算本質是依據運輸生產過程，推斷某一時刻車輛在路網中的分布情況；結合應用程序的開發需要，有限狀態自動機模型具有描繪重車周轉過程和易于編程實現的雙面適應性。車流推算模型形式化表達為(Σ)，具體見表1與圖3。

表1 車流推算自動機理論的形式化表達

圖3 車流推算自動機理論的狀態轉換圖

2.3 推算方法

以影響要素與條件確定數據源及推算條件，通過貨車周轉過程劃分推算階段，依據“運送期限”和“各日到達參數”模型確定狀態轉換函數。遵循“分析、統計、預警、決策”的原則，建立了分模塊、分步驟、多源的重車推算方法體系。具體如圖4所示。

圖4 重車推算方法體系

推算方法體系本質以作業過程消耗時間為統計基礎，參照運輸統計規則和貨車統計規則，將作業過程歸結為常見貨車周轉過程，依據鐵路節點設施設備條件，進一步整合為場站、作業場所等分類推算模塊，達到和鐵路管理組織相適應。實際編制應用系統時，基本以國鐵集團及路局的運輸集成信息平臺為基礎，建立相應的推算知識庫，同時考慮節點的差異，在推算起始時間、起始位置、運行時間等時會采取不同的處理辦法，為時間跨度、天氣等影響因素提供一定的彈性機制。

3 卸車能力

3.1 基本理念

卸車作為鐵路貨運組織工作的基礎和核心，具有多工種協同、多因素制約、多環節聯結等特征。在鐵路物流基地設計過程中，通常依據系統理論分為三個層級考慮，包括運輸通道、樞紐作業和貨運作業。理論研究中對港口、礦山等的大宗散貨快速集散地關注較高，考慮車場布置、機械配備、作業過程等因素，以能力適應、流程解析、數據分析為切入角度展開研究。在實踐中衍生出理論計算能力、上報能力、統計分析能力三個層次的基本理念。

理論計算能力的核心在于依據系統的觀點，考慮線路節點設施設備配置、貨物空間時間占用，依據到達、取送、卸車、堆存、短倒等多環節的限制因素，計算得出的作業能力作為卸車站的卸車能力，可以用于理論分析和整體卸車能力提升研究。

上報能力是依據車站生產人員對車站情況的經驗判斷，以日常運營為基礎，通過站上報、段審核、局確認，判定車站應該具有的卸車能力。此種方式避免了復雜的理論計算，依據運營人員的經驗，同時上報審批修正，較為可靠，可廣泛應用。

統計分析能力則是依據數據分析的概念，通過對各站卸車累計卸車數據進行分析，尤其是對出現超卸車能力的車站卸車高峰時期進行數據挖掘，通過統計指標彌補理論計算和經驗判定的不足。相比較而言，統計分析能力更能客觀反映卸車情況，可以用于校核上報能力。

3.2 能力模型

以理論計算能力為基礎，從能力適應和流程解析的角度，將卸車站分為列車到發、解編、取送、裝卸、堆存等多項作業子系統，通過要素分析單項能力最低的子作業系統，得到卸車能力。卸車站卸車能力的概念模型如下：

其中，區間通過能力、車站通過能力、車站改編能力、車站取送車能力、車站裝卸能力、車站堆存能力由設計規范或經驗公式確定，車站裝卸能力、車站堆存能力等還可以根據設計文件，得到更貼切的設計能力數據。

3.3 能力計算

在到重超卸車能力分級預警研究中，根據調研實際運營情況，采取“理論計算+站段上報+統計校核”相結合的形式，以站段上報能力為基礎，采取統計校核的手段修正，必要時以理論計算分析需補強的短板，從而得到實際運營可用的卸車能力參考值。

4 分級預警

4.1 分級預警

集中到達產生卸車高峰對卸車站的影響，反映在峰值和峰值持續時間，根據調研和生產運營反饋，設立0.8倍、1倍、1.2倍、1.5倍于卸車站卸車能力的標準，對比當日、次日、三日這樣的調度日計劃的時長內平均、最高預警待卸車量，用以反映卸車高峰的特征。結合影響的范圍在站段、局管、路網的差別，制定鐵路到達重車超卸車能力分級預警的標準，規劃從零級到三級的預警機制，應對不同的重車流情況。

短時間內的卸車高峰，特別是車站作業計劃內卸車高峰，可以通過預警車站增加卸車設備、提高調車效率等措施，在車站管理范圍內進行優化；較長時間的卸車高峰，則需要預警路局層面關注協調，整合局管內資源；影響時間長且易形成大范圍的卸車高峰，預警國鐵集團關注，對涉及路局、沿線車站協同管理，具體見表2。

表2 分級預警級別制定標準及預警對象

4.2 優化調整策略

根據制定的四級預警級別和預警機制，參考氣象預警，對不同預警級別進行顏色區別，便于區分和可視化，針對不同預警級別提出相應優化調整策略。

（1）零級藍色預警。零級情況下，到達車流接近于卸車站卸車能力，此時系統發布藍色預警給車站層面，提醒作業沿線車站注重保證卸車作業組織效率，確保卸車計劃順利完成。

（2）三級黃色預警。三級情況下，進行提示，提醒鐵路局注意，但不需提出優化策略，由卸車局、卸車站通過挖潛提效，盡快消化到達重車，或適當增加待卸車，或短時少量積壓進行平衡。

（3）二級橙色預警。二級情況下，進行預警，提醒鐵路局注意，平均數達到預警標準時，應提出優化重車輸送、加強卸車組織及控制鐵路局管內到該站的裝車等優化策略；單日達到預警標準時，應提出調整在途重車輸送節奏、車站短時突擊卸車的優化策略。

（4）一級紅色預警。一級情況下，進行預警，提醒國鐵集團注意，并在二級預警的基礎上，提出全路到該站該品類貨物停裝、跨局輸送重車調整的優化建議。

5 結語

依據車流推算和卸車能力理論建立的分級預警策略，實現了重車流時空分布同設施設備作業能力相適應性分析，結合路網、節點和規章制度、理論方法等維度，形成了成體系的鐵路到達重車分級預警方法以及機制。下一步應在現行鐵路統計規章的基礎上，整合既有路局的資源，建設具有收集、監控、分析、預警、決策功能，具備國鐵集團、路局、站段分層結構，數據集中、分散自律的全路應用系統。