朱琳,吴强,刘志钢,王华声,周明
(1.上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620;2.上海地铁第二运营有限公司,上海200063; 3.上海轨道交通运营管理中心,上海200070)
城市轨道交通运营列车故障影响仿真分析系统
朱琳1,吴强2,刘志钢1,王华声3,周明3
(1.上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620;2.上海地铁第二运营有限公司,上海200063; 3.上海轨道交通运营管理中心,上海200070)
研究城市轨道交通列车故障影响的分析方法,采用仿真技术描述故障车、救援车、连挂车、运营车等不同对象运动过程。以上海轨道交通为背景,梳理列车故障处置的一般作业流程,并将线路运营划分为正常、故障、救援和恢复4种状态;针对列车自动保护ATP系统切断后连挂车与运营车之间的追踪运行过程建立模型与算法;在仿真系统中,开放了对故障事件以及救援方案的信息访问和管理,支持分析不同条件下(如故障处置流程、连挂车运行组织、线路配线设计等)列车故障对线路运营的影响。建立上海轨道交通8号线列车故障影响仿真分析平台,实现对某一历史故障事件的过程模拟,并分析故障地点、连挂车运行速度和退出点对线路“故障”和“救援”阶段列车运行的影响,论证了仿真分析系统的有效性。
城市轨道交通;计算机仿真;列车故障;故障状态;救援状态;连挂车
城市轨道交通列车一旦发生故障中断运行,会对整条线路乃至全线网的列车运行组织产生影响。需要迅速安排另一辆列车或工程车进行救援作业,将故障车撤离正线;同时,采取运营调整措施以恢复列车运行秩序,并疏导本线及相关换乘站积压的客流。因此,城市轨道交通列车故障救援组织优化及故障后运营调整优化始终是相关学者和运营企业重点关注的领域之一。针对城市轨道交通列车故障救援组织优
化问题,既有文献研究了故障及救援处置作业流程[13]、救援行车组织[45]、故障车存放模式[34]、车站配线结构[67]、列车运行间隔[8]等因素对列车故障救援效率及线路运营恢复造成的影响,并提出了改进措施,对运营企业的相关工作具有一定的参考价值。但每条城市轨道交通线路的设备设施属性和运营方案不同,对相同的故障场景要素往往表现出不同的影响结果,需要探索个性化的、有针对性的故障影响分析方法。
笔者引入仿真思想研究故障影响分析方法,首先以上海城市轨道交通为例,对故障救援过程进行梳理,然后建立故障救援过程中的列车运行模型,再以此为基础设计开发仿真分析系统,最后通过实例验证系统的有效性。与以往研究不同,系统开放了对线路基础设施、车辆、运行图、故障场景的数据管理,实现对故障各影响因素的调整与分析,同时将故障救援过程中对运营车的扣车处置策略加入仿真模型中,支持分析不同条件下(如故障处置流程、连挂车运行组织、线路配线设计等)列车故障对线路运营的影响。
对于正线运行的列车发生故障需要救援的情况,一般遵循“顺向救援”的原则,即由相邻后续列车正向推进故障列车至相应的存车线或入库。针对列车故障救援,尽管轨道交通运营部门对每一项处置作业有具体的操作要求和操作时间规定,但在具体的故障事件发生后,行车调度仍需根据实际故障发生时间、地点、客流等,结合经验安排救援作业流程。以上海地铁为例,若列车在某一车站发生故障,救援作业的一般流程如表1所示。与列车在站发生故障情况不同,若列车在线路区间发生故障,在救援作业流程中一般先安排救援连挂,将故障车推进前方车站后再完成故障车清客作业。本文主要研究故障事件发生在车站的情况。
表1 上海地铁列车在站故障救援作业一般流程Tab.1 the generalprocess of disposing the train failure that happens in station(w ith Shanghaim etro as the exam p le)
根据列车是否按图定计划运行,线路运营状态分为正常状态和非正常状态。按照计划运行图的正常运营为线路的正常状态。整个故障救援及运营恢复过程存在3种非正常运营状态,即:故障状态、救援状态、恢复状态。对照表1,具体说明如下:
1)故障状态。对应序列1~12,从故障发生时刻起至救援连挂作业完成、调度员发布动车命令止。整个过程按照规定的作业流程执行,且每个序列的作业时间基本为经验值,故障状态下的线路处于运营中断。
2)救援状态。对应序列13,从救援连挂车动车时刻起,至连挂车运行至指定地点,故障车退出正线。救援状态持续时间长短是个不确定值,与两个因素密切相关:一是救援连挂车的运行速度,二是救援连挂车退出正线的位置,即救援连挂车的运行距离。
3)恢复状态。对应序列14~15,从连挂车退出正线时刻起,至线路运营列车恢复图定计划运行间隔止。恢复状态表明列车故障对线路的直接干扰已经结束,但对运营产生的影响尚未消除,理论上认为直至列车运行恢复图定间隔,故障影响结束,因此,线路“恢复”时长也不确定。根据故障车停放模式不同,若连挂列车回库或进入双列位的存车线,不安排救援车解钩投入运营,则序列14的过程不存在。
在列车故障发生后,为保证相对均衡的行车间隔、降低最大晚点,行车调度会对救援连挂车前后的运营列车实施扣车,在连挂车动车后,适时启动并基于合理的追踪运行规则逐渐恢复线路正常运营。针对该过程,建立基于事件的救援处置模型、列车追踪运行模型,并设计开发计算机仿真系统。以下重点描述线路“救援状态”下列车追踪运行模型,在平台中呈现直接受故障影响图1所示的4列车(故障车、救援车、故障车前方第一辆运营列车、救援车后方第一辆运营列车)运动过程。
图1 仿真4列车位置关系Fig.1 Illustration of location relationship of four simulated trains
3.1 列车追踪运行模型
将城市轨道交通列车的运动过程简化为匀速、加速和减速3种情况,计算位置、速度、加速度3个变量随时间变化如下所示:
式中,L(ti)、v(ti)、a(ti)分别为ti时刻车辆位置、速度、加速度;Δt为仿真步长。加速度a(ti)与当前速度v (ti)、目标速度v目以及达到目标速度前所允许的行驶距离S有关。因此,基于初始位置和速度,在路径引导和速度曲线约束下,列车可以完成后续移动过程。
1)对救援连挂车的速度设定。故障处置完成后,救援连挂车接受动车命令并以均匀的速度运行至故障车存车点,退出正线。因此,模型中设定连挂车的运行速度为定值。
2)对故障车前方第一列运营车的速度设定。由于列车发生故障,在故障点处线路运营中断,为避免前方车站乘客严重滞留,行调将安排前方运营列车在站扣车,列车在区间的运行速度按图定执行。
3)对救援车后方第一列运营车的速度设定。在上海轨道交通系统中,列车故障发生后,将对故障车切除ATP自动保护系统。在列车故障处置完成后,连挂车与后续第一列车之间采用固定闭塞信号控制方式,按照计轴点将线路划分为多个区间。在列车追踪运行过程中,每个计轴区间只允许被1列车占用,前后两列车之间必须至少间隔1个计轴区间。因此,当运营车与连挂车之间只有1个区间间隔时,则运营列车的目标速度如图2所示。
图2 后续列车运行目标速度(情况1)Fig.2 The target speed curve of the following train(case 1)
当运营车与连挂车之间间隔多个计轴区间时,且两列车在同一个站间区间运行,则运营列车的目标速度如图3所示。图中设定每个计轴区间的限速不同。
图3 后续列车运行目标速度(情况2)ig.3 The target speed curve of the following train(case 2)
当运营车与连挂车之间间隔多个计轴区间时,且两列车在不同站间区间运行,则运营列车的目标速度如图4所示,同样设定每个计轴区间的限速不同。
图4 后续列车运行目标速度(情况3)Fig.4 The target speed curve of the following train(case 3)
3.2 故障后运营车扣车规则
在故障、救援及运营恢复过程中,为尽可能均衡各车站的乘客候车时间,行调会采取措施均衡列车之间的运行间隔,因此,针对连挂车的前、后方运营列车设定相应的扣车规则。
1)连挂车动车后,在列车运行过程中,后方第一辆运营列车与连挂车之间必须保证至少1个计轴区间,否则制动、扣车。
2)在故障及救援状态下,当实施救援处置或动车后不满足追踪间隔,后方第1辆运营列车在连挂车后方第4个车站扣车等待。
3)在故障及救援状态下,若前方第1辆运营列车与连挂车之间间隔超过2个站间区间,前方运营列车依次扣车等待。
3.3 故障条件下列车运行仿真算法
基于上文所述列车追踪运行速度约束和扣车规则,设计相应的迭代算法,实现流程如图5所示。
4.1 基础设施管理
基础设施管理是对线路的相关信息进行管理。线路信息包括线路拓扑结构(特征点、线段)、计轴区间、道岔、配线、路径、信号机、车站等。系统中的线路采用拓扑结构图进行描述。节点包括轨道端点、道岔中心点、计轴点。沿线路中心线方向的线段按实际里程等比例缩小,其他线段根据需要确定显示长度。
4.2 车辆管理
车辆管理是对担当列车任务的车辆的相关信息进行管理,具体包括车底管理、加减速性能管理等。在仿真的可视化界面中,将固定编组数量的列车作为单一对象对待。
图5 列车运行迭代算法Fig.5 Iterative algorithm of the train operation
4.3 运行图管理
运行图管理是对列车运行图的相关计划和实际数据信息进行管理,具体包括运行图标尺方案管理、停站方案管理、车底交路方案管理、车底分配方案管理、实际运行图评价管理等。这里的实际列车运行图是指运营过程中实际产生的数据或列车运行仿真产生的数据。
4.4 故障场景管理
基于事件的车辆故障事件及救援方案管理,是对运营过程中实际发生的及仿真过程中虚拟的车辆故障事件、救援方案进行数字化管理,描述故障事件的关键属性如表2所示。在现阶段所设计仿真系统中,主要对在车站发生的故障进行仿真研究。在系统中可对车辆故障事件及救援方案进行增加、删除、修改、查询等操作,通过对故障及其各相关因素的管理,实现不同仿真方案的模拟,继而分析各因素对故障处置、救援及运营恢复的影响。
表2 8号线故障事件的关键属性信息Tab.2 The key attribute values of the failure incident happened on Line 8
4.5 列车运行仿真
列车运行仿真是对列车运行过程进行可视化仿真。仿真界面包括3个部分:仿真基础数据设定和结果指标显示部分、列车运行过程可视化、运行图同步铺画。其中,仿真基础数据设定和结果指标显示部分,可对基础设施设备、故障场景信息进行设定,并查看故障对运营的影响评价指标。
建立上海轨道交通8号线列车故障影响仿真分析平台,界面如图6所示。在平台中对故障车、救援车、前方第1辆运营列车、后方第1辆运营列车的运行过程进行推演模拟,列车位置关系如图1所示。同时,以2012年6月上海地铁8号线黄兴路站上行方向发生的一起列车故障事件为背景,进行案例应用及分析。在仿真系统中对该故障事件关键要素的描述数据源自“运营事故调查处理报告”汇总整理。除模拟再现了该故障事件处置及运营恢复情况,还通过对故障属性调整实现故障场景管理,分析了不同因素对线路故障和救援阶段列车运行产生的影响。
图6 8号线列车故障影响仿真分析平台界面Fig.6 Simulation interface for analyzing impacts of the train fault on Line 8
1)故障发生地点的影响分析:将该事件中的列车故障发生地点调整到大世界上行方向,对应表2中FLoc设定为16(大世界车站ID)。在不改变表中其他故障事件属性信息的情况下,分析列车故障发生后线路处于“故障状态”、“救援状态”时4列车的运行情况,对输出运行图及运营指标并同原事件做对比,如图7所示。结果表明,故障发生地点不同,救援持续的时长不同,最大晚点基本相同。分析指标获取方法,前者与救援连挂车退出正线前的运行距离和运行时间相关,后者主要与“故障状态”的持续时长相关。
图7 仿真输出4列车运行图(变更故障发生地点)Fig.7 Diagrams of the four simulated trains (different locations of failures)
2)救援连挂车退出地点的影响分析:将该事件中的救援连挂车退出点变更为东方体育中心处存车线,简化对应表2中Quit_LocID设定为24(东方体育中心站ID)。在不改变表中其他故障事件属性信息的情况下,仿真、输出运行图及运营指标并同原事件做对比,如图8所示。结果表明,退出点越远,连挂车运行距离越长,后续运营列车一方面为了尽快恢复正常运行会加强追踪过程、缩短追踪间距,另一方面为了与连挂车保持安全间距,需要多次扣车等待。
3)救援连挂车运行速度的影响分析:将该事件中的救援连挂车运行速度变更为20 km/h,对应表2中的A_LSpeed为20。在不改变表中其他故障事件属性信息的情况下,仿真、输出运行图及运营指标并同原事件做对比,如图9所示。
图8 仿真4列车运行图(变更救援连挂车退出点)Fig.8 Diagrams of the four simulated trains (different exit locations of the articulated train)
图9 仿真4列车运行图(变更救援连挂车运行速度)Fig.9 Diagrams of the four simulated trains (different running speeds of the articulated train)
结果表明,连挂车运行速度越小,“救援状态”持续越长,后续运营列车在车站扣车等待的次数和时长都会增加;连挂车与前方运营列车间距在逐渐拉大,导致前方列车为了减小最大晚点,也需多次实施扣车。
基于上海地铁8号线的案例应用,表明利用所构建的仿真系统能够实现对线路故障处置、救援及恢复过程的模拟,输出不同列车的运行轨迹,实现不同要素对列车故障影响的分析。由此论证了该仿真分析系统的有效性和应用性。
需要说明的是:由于目前各地铁系统对于故障救援处置采取规范化的标准操作,因此,目前可控的救援处置因素主要是连挂车运行速度、退出方式。在线路条件允许的条件下,适当提高连挂车的运行速度,将救援连挂车退回存车线,对线路的运营影响更小,因此对于既有线路,为尽快恢复运营,可考虑就近将故障车停放于存车线,在适当条件下(如平峰运营间隔大)还可恢复救援车进入正线运营;对于新规划线路,可通过本仿真系统进行存车线设计的优化分析。而救援连挂车运行速度的合理确定,因涉及线路技术条件及安全问题,需进一步进行多次试验分析与论证。
论文以城市轨道交通列车故障影响分析为研究主题,采用仿真技术呈现了故障车、救援车、连挂车、运营车等不同对象的相互关系及运动过程。
在运行算法方面,重点针对ATP切断后连挂车与运营车之间的追踪运行过程建立模型与算法;在仿真系统中,除对线路、车辆、运行图等信息管理外,系统开放了对故障事件以及救援方案的信息访问和管理,可实现对故障发生、故障处置、救援、恢复等过程中的关键参数设置与修改,支持分析不同条件下(如故障处置流程、连挂车运行组织、线路配线设计等)列车故障对线路运营的影响,并重点对线路“故障状态”、“救援状态”下的列车运行过程进行模拟。系统可为城市轨道交通运营企业在列车运行故障场景下的相关工作提供有效决策支持。
在本文研究成果基础上,为更加全面贴近运营企业需求,后续将拓展到全线所有列车的运行过程模拟,加入故障救援过程中的作业流程优化,分析线路结构、调度方案对运营恢复的影响。
[1]李宇辉.城轨列车故障救援组织与优化[J].铁道运输与经济,2011,33(9):31- 35.
LIYuhui.Urban rail train failure rescue organization and optimization[J].Railway transport and economy,2011,33(9):31- 35.
[2]梁强升.提高地铁列车故障救援效率的探讨[J].城市轨道交通研究,2007,10(8):23- 25.
LIANG Qiangsheng.How to improve the efficiency ofmetro train failure rescue[J].Urban mass transit,2007,10 (8):23- 25.
[3]宋烺.城市轨道交通列车故障救援方案探讨与应用[J].都市快轨交通,2013,26(3):77- 79.
SONG Lang.Discussion and application of rescue plan for fault trains on rail transit[J].Urban rapid rail transit,2013,26(3):77- 79.
[4]杜鹏,张增勇,毛保华.城际轨道交通列车故障救援模式的探讨[J].城市轨道交通研究,2011,14(3):75 78.
DU Peng,ZHANG Zengyong,MAO Baohua.Discussion on rescuemode of disabled train in inter-city railway[J].Urbanmass transit,2011,14(3):75- 78.
[5]韩乾.西安地铁一号线列车故障救援行车组织方案研究[D].西安:长安大学,2015.
HAN Qian.Study on the traffic organization of failure train of Xianmetro line 1[D].Xian:Chang an University,2015.
[6]张增勇,毛保华,杜鹏,等.我国城市轨道交通故障车停车线布局设置的模型与算法[J].交通运输系统工程与信息,2010,10(5):79- 84.
ZHANG Zengyong,MAO Baohua,DU Peng,et al.Modeling the distribution setting of parking tracks for disabled trains in urban rail transit system of China[J].Journal of transportation systems engineering and information technology,2010,10(5):79- 84.
[7]李毅雄,陈波.城轨列车故障救援与停车线设计[J].都市快轨交通,2006,19(6):8- 10.
LIYixiong,CHEN Bo.Metro train breakdown rescue and the design of vehicle parking lines[J].Urban rapid rail transit,2006,19(6):8- 10.
[8]王志强,何嘉杭.故障列车救援情况下的多列车运行仿真研究[J].城市轨道交通研究,2013,16(1):19 23.
WANG Zhiqiang,HE Jiahang.Multi-train operation simulation in the case of train fault disposal[J].Urban mass transit,2013,16(1):19- 23.
(编辑:郝京红)
Simulation and Analysis System for the Impact of Metro Train Faults on Operations
ZHU Lin1,WU Qiang2,LIU Zhigang1,WANG Huasheng3,ZHOU Ming3
(1.College of Urban Railway Transportation,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai201620; 2.Second Branch,Shanghai Metro Operation Co.,Ltd.,Shanghai200063; 3.Shanghai Metro Operation Management Center,Shanghai200070)
Focusing on themethod for analyzing impacts ofmetro train faults on operations,the simulation technology is used to describemoving processes of the disabled train,the rescue train,the articulated train,and the normal operation train.Taking Shanghai metro operation as the background,the paper firstmakes a review of the general process of disposing the train failure,and classifies the line operation conditions into four categories,i.e.,normal operation state,train failure state,rescue state,and recovery state.Then,the paper builds the calculationmodel and algorithm formovements of the articulated train and the normal operation train after cutting off the automatic train protection(ATP).For the developed simulation system,it opens the access and management of the failure event and rescue program information,which helps to analyze the impacts of train failure on the line operation under different factors,such as faults disposal processes,operation of the articulated train,setting of the packing tracks for the disabled train,etc.Finally,using the simulation and analysis system for the Line8 of Shanghai rail transit,the paper simulates the processof a historical train failure and rescue event,and assesses the impactsof the faults location,the running speed of the articulated train,and the packing tracks for the disabled train on train operations.The case study demonstrates the applicability and validity of the impact analysis system.
urban rail transit;computer simulation;metro train fault;failure state;rescue state;articulated train
U231
A
1672- 6073(2017)02- 0113- 07
10.3969/j.issn.1672 6073.2017.02.023
2016- 07 26
2016 11 15
朱琳,女,博士,讲师,从事城市轨道交通运营管理理论、方法与应用研究,10140001@sues.edu.cn
“十三五”国家重点研发计划子课题(2016YFC0802505);上海工程技术大学科研启动基金项目(2015 72)