铁路车流推算及监测系统的设计与研究

廖志林，胡文斌，方立海，唐伟忠

(1.中国铁路兰州局集团有限公司 信息技术所，甘肃 兰州 730000；2.中国铁路兰州局集团有限公司 调度所，甘肃 兰州 730000)

我国铁路货物运输采用车流集结型运输组织模式，注重能力利用和内部组织效率，运输规模化、集约化效应明显，但由于没有充分考虑运输组织过程中的流线结合和全程衔接，货物运输快速性和准时性存在不足，运到期限保障率较低[1]。究其原因主要是缺乏货物运到时限科学推算手段、对运输流程监控粗放、计划可控性差、运力保障精准化程度有待提高、传统作业方式结合部多、效率低下等[2]。因此，应加强铁路车流推算及监测系统设计，不断提升车流推算准确度，提高计划精准度，为每日、每班的机车机班安排、车辆运用、列车开行、分界口交接、车站作业和施工组织提供准确依据。

1 铁路车流推算及监测系统架构设计

1.1 系统目标

（1）提升计划编制质量。以提升车流推算精准度为牵动，促进调度计划质量的提升和机车车辆运用效率的提高。通过计划编制质量的提升，将计划对运输生产的指导作用充分体现出来，实现主要节点站间的车流高效接续和运力资源的合理配置，为提高运输组织效率，合理安排作业人员，持续提高运输组织效益提供有力保障。

（2）实现车流动态预测预警。一是对各干线、编组站、分界站到发车流进行动态预测，为调度制订车流组织调整方案提供准确依据；二是对单个货运站卸车计划科学推定，分不同时间段准确预计卸车到达情况，以便于卸车单位提前组织卸车；三是对预计超过最大卸车能力的车站分品类进行预警，提醒相关人员采取措施，确保畅通。

（3）实现车流输送径路自动规划。优化调整车流输送径路，实现车辆违流自动感知、车辆轨迹自动推定和货物运输信息全程跟踪。深度整合相关数据资源，自动追踪车流实际走行径路，自动预先感知车流输送径路变更，对其基本径路进行修正，规划出当前所在位置距离目的地车站的新径路，并预计货物输送过程中的各项关键作业时间。

（4）实现运到期限的预警。通过对货物运输过程的跟踪与分析，实现货物运输过程事前预警，事中管控，变“不可控”为“可控”。基于运输实时数据，结合车流径路科学推算，采用基于送达过程的运到时限算法，实现普通整车货物运到期限的准确预测，为货物承运和运输生产调度提供运到期限参考。

1.2 总体架构

为实现铁路车流推算及监测系统目标，考虑到铁路车流推算及监测系统需要跨多平台、多数据库，与多个既有的在用信息系统进行深度集成与协同工作，因而采用具有分布式、跨平台、易扩展、易维护、安全性高等特性的JavaEE技术平台进行构建[3]。铁路车流推算及监测系统架构图如图1所示。

图1  铁路车流推算及监测系统架构图Fig.1 Architecture of the railway traf fi c fl ow calculation and monitoring system

（1）表示层。该层完成全路货运营业站示意图设计、可视化图表分析及数据公共查询等服务，为管理岗位和生产岗位使用各功能模块提供个性化的、简洁、直观的操作界面。

（2）业务逻辑层。该层针对具体的应用场景，依托数据层提供的服务，为用户提供具体的业务应用服务。铁路车流推算及监测系统主要应用功能包括车流推算、车流预测、流程管控、车流预警分析识别、数据统计分析等多个应用场景。另外，该层还将各业务对象进行细分，构建统一、规范的数据结构，为表现层提供相关的数据分析、指标统计等数据服务。

（3）数据层。该层完成铁路车流推算及监测相关数据源的管理与共享，包括现有业务数据，如车流径路、列车运行图、列车预确报、车站现在车、车站装卸作业、施工维修计划、调度货运计划、运力资源等，也包括需要新纳入本架构管理的数据源，如各类统计分析指标等数据。

2 铁路车流推算及监测系统功能分析

2.1 车流推算

对于不同的OD，基于运输实时数据，结合车流径路，按分级节点(Ⅰ级：编组站、分界站；Ⅱ级：多方向车站；Ⅲ级：台间站；Ⅳ级：需推算时间车站；Ⅴ级：中间站)推算出满足该车辆完整径路所需要的各节点间列车运行和中转作业时间，并根据车辆实际所在位置、运行轨迹、所在列车等级、变更车流径路情况等参数进行实时修正[4]。

（1）确定基本径路。依托全路车流径路平台，根据该车辆的发站、到站、品名，确定其基本运行径路(最短径路或特定径路)[5]。基于计算机图形学理论，采用Java2d技术构建支持可施拽、多样式、可定制的二维矢量化图形处理框架，以可视化的手段构建全路货运营业站示意图[6]，结合全路车流径路系统及最短径路算法实现远期车流及近期车流的多层次推算及展示，并以图表形式直观显示和监测货物运到时限情况。对于列车实际运行节点与车流径路节点划分粒度、名称不一致等问题，使用列车运行节点进行修正。确定基本径路如图2所示。

（2）车辆轨迹推定及车流违流自动感知。系统获取车流运行过程中的真实完整走行径路，自动预先感知车流输送径路变更，并根据车辆目的地车站、运行轨迹、实际所在位置、变更车流径路情况等参数对其运行径路进行实时修正，规划出车辆当前所在位置距离目的地车站的新径路，预测货物输送过程中的各项关键作业时间，确保车流径路规划和车辆轨迹推定及时、完整。

（3）基于货物输送过程的作业时间预测。建立车流运行径路数据字典，对车流经由的每个车站构建针对不同速度等级货物列车的运行时间和中转作业时间数据集，并以此推算两站间运到时间阈值、货物车辆正常停留时间规律和识别车辆异常停留情况[7]。输送过程作业时间推算原理图如图3所示。

图2  确定基本径路Fig.2 Determining the fundamental path

图3  输送过程作业时间推算原理图Fig.3 Diagram of the principle to calculate the operation time for the transportation process

2.2 车流监测

（1）变更车流输送径路预计。利用车流径路、列车确报及列车实际运行线等信息资源，自动拼接车辆实际运行轨迹，并与车流图定径路进行对比分析，实现变更车流输送径路的自动预先感知，并推算出该车辆变更输送径路后预计到达前方分界站、编组站的时刻，为车流调整提供决策依据。变更车流输送径路预计如图4所示。

图4  变更车流输送径路预计Fig.4 Forecast on changes of the transportation path for traf fi c fl ow

（2）分界口交出重车预计。根据各分界口的移交重车和预计改经该分界口的车辆的运行径路、位置、轨迹、所在列车等情况，按全日、一班、二班、0点修正、12点修正等时间节点预计各分界口重车交接辆数，为准确掌握限制口车流、科学合理编制列车日班计划提供依据。

（3）管内作业车位置追踪。可按车种、车号、品名、发站、到站、到局、空重状态、装载危险品、快运情况、记事栏等多种条件查询管内作业车位置(在站、在途)分布情况。可准确显示管内作业车在站、在途位置及数量、车种、车号、空重状态、装卸作业状态、站内所在股道(在途为运行区间或站内)、发站、到站、到达车次、到达时间、品名、收货人等多种信息。为调度准确掌握管重及发往各局去向车辆的具体位置，为运输组织和决策提供便利和依据。

2.3 流程管控

对铁路货物运输相关信息系统进行深度整合，依托运输信息集成平台，实现对货物运输全程的预计划编制和流程管控，对输送过程进行监控和预警，为改进运输组织模式提供数据支撑。

（1）装卸计划卡控。系统判定空车来源不能满足日计划需求的车种、车数时，显示警示信息，提醒调度人员注意调整，满足空车需求。判定当日到达工作车辆数超过车站的卸车作业能力时，提醒调度人员注意调整，采取相关措施，防止出现堵塞。

（2）卸车预计预警。按“3 h以内”“3 ～ 6 h”“6 ～ 12 h”“12 ～ 24 h”不同时间段的卸车预计到达情况，使管内各个卸车点能分时间段提前准确掌握管内重车到达情况，以便于卸车单位提前组织卸车机械和劳力，做到及时卸车。对预计超过最大卸车能力的车站分品类进行预警，提醒调度人员根据积压情况及时采取停限装和临时保留等调整措施，确保畅通。

（3）车辆运到时限超时预警。从出线后停留时间；装车站到技术站、技术站到技术站、技术站到分界站、分界站到技术站、技术站到卸车站的途中运转时间；中间站站停时间及技术站中转时间等环节入手开展全程运到时限监测。根据推定运到时限和实际运行用时进行对比，对车辆异常停留情况分管内全程预警、节点预警、车站停留预警3种方式进行预警。预警内容包括车型、车号、品名、发站、到站、节点、当前车次、顺位、运行位置、推算时限、预计用时、预计超时等内容。操作人员进行“预警确认”操作后，系统不再显示预警信息。

2.4 车流预警分析识别

以铁路货运营业站示意图为基础，结合铁路车流径路系统、列车预确报系统、运输调度管理系统、车站管理系统等各相关信息系统，应用大数据、商业智能分析等技术手段，对铁路列车运行图、预确报、现在车、装卸作业等相关数据资源进行加工、处理、整合，减少数据冗余，提高数据一致性与可用性。通过对一段时期内发、到站间送达过程中的各项作业时间进行大数据分析，推算出两站间运到时间阈值和货物车辆正常停留时间规律，根据阈值和规律识别车辆异常停留情况并进行预警[8]，为改进运输组织模式提供数据支撑。

2.5 数据统计分析

对车流径路、列车运行图、货运计划、预确报、现在车、装卸作业等数据资源进行深度整合，构建面向运输生产和管理决策的多主题的数据仓库。为生产岗位提供车辆轨迹追踪、局间分界口交车预计、编区站车流分析、车辆违流预警等功能；为管理岗位提供各类数据统计分析、比对的决策报表等功能。系统为铁路运输生产各参与者全面把控运输生产需求、合理调配生产资源、科学进行运输决策等提供数据保障。

3 结束语

通过应用大数据、企业应用集成、商业智能等技术手段，统筹考虑客户需求、运力调配、车流组织、装卸组织、调度指挥等作业环节及列车、机车、车辆、人员等关键因素，研究设计铁路车流推算及监测系统，有助于提升货运作业和车流状态的准确把握与推算能力，强化货物运输全程预计划编制和流程管控，为每日、每班的机车机班安排、车辆运用、列车开行、分界口交接、车站作业和施工组织提供准确依据，为科学决策、改进运输组织提供了可靠的数据支撑，对于实现运输能力和运力资源的高效配置，提高调度日班计划、阶段计划一体化编制水平，促进调度指挥由粗放型、经验型向精细化、高效化转变，满足现代物流运输中客户运输需求，提升铁路货物运达速度具有重要意义。此外，铁路车流推算及监测系统拥有良好的扩展性、兼容性、可靠性，具有广阔的应用前景和实用价值。

（责任编辑 吴文娟）