高速铁路智能调度辅助决策系统功能分析

文超， 冯永泰， 胡瑞， 杨雄， 田锐

（1. 西南交通大学综合交通运输国家地方联合工程实验室，四川成都 610031；2. 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室，四川成都 610031；3. 中国国家铁路集团有限公司调度部，北京 100844）

0 引言

高速铁路大规模建设并投入运营，在提升路网规模与质量、缓解运能紧张、提高运输服务质量等方面均取得显著效果，对国民经济的持续快速发展起到重要的支撑作用。我国高速铁路已进入大规模网络化运营时代，速度高、密度大、行车量大、运输组织的复杂性为世界高铁之最。

当今，大数据和“互联网+”已融入社会各个领域，“智能化”已成为时代的主旋律。2019年底，世界首条时速350 km 的智能高铁——京张高铁正式运营，标志着我国高速铁路在行车、服务、运维等方面实现了智能化升级。2020年1月4日，中国工程院重大咨询研究项目“智能高铁战略研究（2035）”顺利结题，研究指出“智能化已成为全球铁路发展的重要方向，智能高铁将是新一轮世界高铁领域的竞争热点和难点”［1］。智能高铁将采用云计算、物联网、大数据、北斗定位、下一代移动通信、人工智能等先进技术，通过新一代信息技术与高速铁路技术的集成融合，全面感知、泛在互联、融合处理、主动学习和科学决策，实现高铁的智能建造、智能装备和智能运营已成为铁路工作者和研究者追逐的目标。

高速铁路调度指挥系统担负组织指挥列车运行和日常生产活动的重要任务，是保证高速列车安全、正点、高效运行的现代控制与管理系统。智能调度是高铁智能运营的基础保障，构建高水平智能调度辅助决策系统，将为高铁调度员提供更好的决策辅助，降低劳动负荷、提高调度决策质量，是智能高铁研究和实践必须攻克的核心难题。

1 国外列车调度指挥和辅助决策仿真及实用系统

在智能化铁路的背景下，德国、瑞士、荷兰、日本等国家铁路相继提出数字化与智能化发展的战略规划，并制定了实施路线图和重点任务［2］，其中智能化运营受到广泛重视。各国铁路运营商或铁路服务机构，为实现智能化运营开发了一系列调度指挥系统或辅助决策系统，在减少路网晚点和提升运力方面取得了一定成功。

基于仿真技术在辅助调度决策方面的价值，一些国外铁路公司或科研机构独立或联合开发了如Open⁃Track、ROMA、RailSys 等智能化列车运行或调度指挥仿真实验系统。日本高铁的新干线运输综合管理系统（COSMOS）是最早的高铁调度指挥系统，实现了高速铁路调度指挥的综合一体化。欧洲铁路运输管理系统（ERTMS）是欧洲铁路运营部门联合开发和通用的铁路运营综合管理系统，欧盟各主要国家铁路运营部门在ERTMS 的基础上根据各自运营特征不断升级ERTMS 系统。世界各国一直在不断探索和发展铁路调度指挥和辅助决策系统，尤其是近5年来，多国都启动了新一代智能铁路调度指挥系统的研究和探索，如Crossrail、In⁃telligent Traffic Management System 等研发项目均已启动并取得较大进展。可以预见，各国将在不久的将来推出更加智能化的铁路调度指挥系统。在此，对相关典型仿真系统和实用系统的主要功能进行概要介绍。

（1） OpenTrack。OpenTrack 是瑞士联邦研究院（Swiss Federal Institute of Technology） 于20 世纪 90 年代中期研发的，现今在多国铁路、城市铁路、铁路供应行业和研究机构都有相关合作与应用。OpenTrack 是一个内置微观模型的同步铁路列车运行仿真系统，可以模拟基于用户自定义的列车、基础设施和运行图数据的研究型辅助系统［3］。OpenTrack 主要由数据模块、仿真模块和结果输出模块组成。其中，数据模块中将数据分为机车车辆数据、基础设施数据、运行图数据，并设计相应结构的数据库储存；仿真模块可自由使用数据模块中的数据，根据牛顿动力学公式计算列车运动；结果输出模块将为仿真中的每列列车设置1个虚拟的行车记录仪，储存仿真中产生的数据。

（2）ROMA。ROMA 是一个实验室版本的辅助调度工具，旨在协助调度员计算和评估实时调度的解决方案［4］。调度员通过添加/删除约束或者调整运行图与系统交互，自动数据加载模块收集其他模块需要的静态和动态数据。干扰恢复模块将根据调度员的优先级列表调整所有列车的运行，调度优化与调整模块会检测和解决列车冲突，同时最大程度地减少列车晚点传播。列车速度协调模块使用铁路交通优化模块计算得到的运行图，来检测连续列车之间是否满足安全车距，并根据典型的驾驶员行为和机车车辆的动态来更新列车速度配置文件。

（3）RailSys。RailSys 是由德国汉诺威大学和德国铁路管理咨询公司共同研发的基于路网的铁路运输微观仿真系统［5］。该系统适用于各种规模铁路网络的分析、设计和优化等。能够微观模拟列车对股道的占用情况，可用于路网能力分析，新型信号安全技术研究和列车运行图的评价等。可以真实地呈现铁路路网全系统运行情况，对分析运输需求变化对现有铁路运输系统的影响、基础设施的改扩建、信号系统的安全及可用性评价、列车运行图的制定和优化等起到重要的辅助决策作用。该系统目前在欧洲及世界范围铁路运输业得到了广泛应用，如科隆—莱茵、悉尼—堪培拉等高速铁路线，慕尼黑、科隆、悉尼、墨尔本的城市铁路以及柏林和哥本哈根的铁路网络等。

（4）TNV。TNV 是荷兰研究人员开发的一套列车运行调度辅助决策实验室系统，包括TNV-Prepare、TNV-Conflict、TNV-Statistics［6-7］。TNV-Prepare负责数据采集，完成对输入数据的扫描和记录等准备工作，跟踪系统中所有列车；TNV-Conflict 模块是一种能自动识别包括关键路段和冲突列车在内的所有信号线路冲突的软件工具，通过输入基础设施数据、运行图数据、车站数据和地理信息数据，经计算机处理输出列车晚点概况、连带晚点和列车冲突链列表、线路冲突等信息；TNV-Statistics 可以自动确定与相关连带晚点相冲突的线路集合，可以用于自动识别和分析由于运行图缺陷或能力瓶颈造成的结构性严重线路冲突。

（5）Trenolab 系列产品。意大利Trenolab 公司开发的铁路列车运行仿真及调度相关软件，如运行图编制软件（TRENOplus），用来编制详细的列车运行图；铁路数据分析软件（TRENOanalysis）通过对铁路数据分析来帮助决策人员制定有效的决策措施；列车运行仿真软件（Trenissimo）主要模拟铁路在多情况、多环境中的实时运营；铁路数据管理软件（TRENOexport）支持将数据快速和准确导出到OpenTrack 中，并设计强大的数据库界面。

（6）LUKS。为了应对DB Netz AG 公司的运行图和基础设施数据在输入和使用上的缺陷，DB Netz AG 与亚琛工业大学的运输科学研究所合作开发了LUKS软件工具［8］。LUKS 采用模块化的设计，拥有LUKS-A、LUKS-S 和LUKS-K 三个模块。其中，LUKS-A 模块使用分析方法解决基础设施能力变化对运输的影响；LUKS-S 模块提供对运行图和运营进行仿真以及评价的功能；LUKS-K模块使用编辑方法使操作员通过调整请求径路，对运行图进行交互微调来手动解决冲突，设计可行的运行图，最终为可视化和处理列车运行提供了方便的手段［9］。

（7） Controlguide OCS。Controlguide OCS 是由西门子公司开发的商业软件，由于具有模块化和可扩展性，其功能可根据用户需求单独调整或改造。Controlguide OCS 具备运营管理、调度管理、计划管理三大功能，运营管理主要提供列车追踪、自动径路设置、运行图管理和晚点显示，并提供可视化交互界面；调度管理提供列车运行预测，冲突检测和基于规则的冲突消解；计划管理为运行图编制提供运行时间计算、轨道基础设施使用、轨道占用计划等输出选项。

（8）TDPS。列车晚点预测系统（TDPS）是热那亚大学与意大利铁路基于列车实绩数据，使用机器学习构建并应用的列车晚点预测系统［10］。该系统运用大数据技术和深度极限学习机算法，集成异构数据源，从大量历史列车运动数据中提取信息，训练列车晚点模型，建立基于数据驱动的动态列车晚点预测系统，根据列车运行状态数据的更新训练数据集，实现列车运行状态的实时预测。

（9） COSMOS 及其升级系统。COSMOS 是由 JR 东日本旅客公司开发的新干线综合调度指挥系统，是高速铁路调度指挥的代表性系统［11］。COSMOS 由可以共享数据的8个子系统构成，分别是运输计划系统、运行管理系统、站内作业管理系统、维修作业管理系统、车辆管理系统、设备管理系统、信息集中监视系统、电力系统控制系统。实现列车运行计划、车辆使用计划编制和调整等功能，完成控制列车进路、车站作业计划管理、维修作业、客运服务管理、电务管理的综合调度指挥。

（10）ERTMS 及其升级系统。ERTMS 系统是一个综合管理系统，其行车调度及决策的核心功能与COS⁃MOS 类似，能够实现列车运行计划的编制、车站管理、维修作业管理、车辆管理、数据管理及分析等功能，也能辅助调度员进行列车运行调整，德国在ERTMS 的基础上，实现了列车运行冲突的检测与消解。

（11）RCS。瑞士铁路运营公司（SBB）在既有调度指挥系统ILTIS 的基础上，自主研发了瑞士铁路调度指挥控制系统（RCS），与既有ILTIS形成功能上的兼容互补，是目前最先进的列车运行与调度管理系统［12］。RCS 对列车运行进行精确预测，并生成无运行冲突的调度决策，该系统为瑞士提高路网利用效率和运输服务质量作出了重要贡献。这也让世界看到了基于铁路实时和历史数据，运用数据驱动方法实现调度决策知识自动化、支持调度决策及列车运行的应用前景。

上述各系统的主要功能汇总对比见表1。

表1 国外列车运行仿真及调度指挥相关系统的功能对比

2 我国高铁智能调度辅助决策系统功能分析

我国铁路调度指挥信息化系统的应用从20 世纪90 年代初铁路运输管理信息系统（TMIS）开始，调度指挥管理信息系统（DMIS）于1996 年立项，通过与TMIS 数据的互联，实现了运营数据的自动采集、技术资料的储存，以及铁路局调度中心的远程连接和信息交互。TMIS 和DMIS 于2005 年整合为列车调度指挥系统（TDCS），具备调度监督功能、实时宏观监视功能、列车运行计划编制和调整、调度命令的自动下达和调度信息管理和统计几大功能［13］。与此同时，调度集中控制系统（CTC）于2002 年以DMIS/TDCS 为基础开始研发［14］，CTC 在 DMIS/TDCS 的数据基础上实现车站控制、进路自动排列及车站信号设备（计算机联锁设备）的自动触发。TDCS 和CTC 在路网的应用很大程度上减轻了调度员的工作负荷，避免了人为因素失误，但是在智能调度决策方面的功能还非常有限。如今随着大数据、仿真、机器学习、可视化等技术的发展，基于“数据+算力+算法+可视化”原则的调度辅助系统将大大提升调度员对晚点的认知水平，研发高铁智能调度辅助决策系统，为调度员的调度决策提供支撑、提高决策效度已成为迫切需求。机器/深度学习方法已经在铁路运输领域凸显了优势［10］，推理与推荐系统、机器学习、计算机视觉、知识表达与模式识别等人工智能方法和技术已经在我国铁路运输安全、客票、旅客服务等领域取得了初步应用，但智能化调度指挥系统仍需深化研究［15-16］。

高铁智能调度辅助决策系统作为目前高铁调度指挥CTC 系统的共生系统，需实现与列车运行图编制系统和CTC 系统的完美对接，为高速铁路调度指挥决策提供辅助。在智能调度的思想下，实现和完善数据管理、运营仿真、晚点预测、智能调度辅助决策、可视化显示和分析等功能，提高调度决策水平。

系统将具备静态功能和动态功能2个部分，静态功能主要实现实绩运行数据的分析、数据可视化，便于调度员人机交互调度。动态功能主要为实时地辅助列车调度，调度员可选取数据库中的实绩运行数据、动车组数据、基础设施数据等，利用机器/深度学习等人工智能模块训练晚点和冲突预测模型与调度决策模型。晚点和冲突预测模型用来实现列车区间运行时间、停站时间、晚点传播和晚点影响程度、冲突可能性、冲突演化等的预测。调度决策模型实现不同调度目标下列车运行调整、冲突消解策略等调度方案的自动调整建议。

我国高速铁路智能调度辅助决策系统功能架构见图1。具体应具备以下功能：

（1）数据管理：调度辅助决策系统支持从CTC/TDCS 系统中导入运行图数据、列车实绩数据（包括气象、列车运行记录、动车组交路股道运用等所有相关数据）、基础设施数据、车辆特征数据等，支持以多种格式输出仿真和预测数据。由于数据记录可能存在误差或错误数据，允许通过人机交互的方式对数据进行修改和调整，满足数据操作的基本功能需要。

（2）列车运行仿真：通过数据管理模块选择输入计划运行图，在时间域上仿真列车运行并校验运行图编制的质量；可以设置运行干扰情景，自定义干扰的程度、发生时段、影响区域等，校验运行图的鲁棒性，找出能力薄弱环节；仿真列车实绩运行数据，查询列车运营过程中潜在的安全隐患。

图1 我国高速铁路智能调度辅助决策系统功能架构

（3）列车晚点预测：使用机器/深度学习的方法利用实绩数据训练的预测模型，使之能准确地预测晚点传播过程，估计列车运行时间及可能影响，实现晚点程度的度量。

（4）冲突分析：基于历史数据，运用数据科学和人工智能理论，建立高速铁路列车运行冲突的自动检测、分级、演化的模型和方法，实现列车运行冲突态势的感知与分析。

（5）智能调整辅助决策：建立高速列车调度指挥决策及列车运行调整智能化模型，结合要求的调整策略，生成冲突消解策略及列车运行调整方案，为调度员提供列车调度建议，由调度员核验和确认后“一键下达”，实现列车运行计划的快速和智能化调整。

（6）调度决策质量评估：以列车晚点恢复、冲突消解、连带晚点影响等指标评估调度调整策略的实施质量，实现对调度决策质量的评估。

（7）综合可视化：将可视化的方法用于实绩数据和计划运行图的仿真结果输出，将列车晚点情况、车站晚点情况、线路晚点情况和能力紧张区段以可视化方式显示。

综上，我国高速铁路智能调度辅助决策系统是一套独立于列车运行图编制系统、调度集中系统以外的调度辅助决策系统，系统以高铁运营历史数据和实时数据为基础，运用数据科学和人工智能方法，建立列车晚点和冲突预测模型、高速列车运行调整智能化模型，实现列车未来运输态势的预测和评估，进而提出调度决策建议，实现数据管理—列车运行管理—调度决策—可视化等系列功能。

需要说明的是，系统具备中国国家铁路集团有限公司（简称国铁集团）、铁路局集团公司、站段层不同权限和开放功能。在国铁集团层和铁路局集团公司层调度所，系统应分别具有对全路和铁路局集团公司高速列车运行态势全局数据综合管理、列车运行分析预测、态势推演、调度调整决策、综合可视化等全部功能；在铁路站段层，系统应具备数据综合管理、列车运行态势实时动态显示、综合可视化等基本功能。

3 结束语

“智能高铁战略研究（2035）”项目明确指出：智能行车调度是我国智能高铁中期（2021—2025 年）要实现的关键目标之一。通过铁路智能化提高铁路运输组织效率、提升运输服务品质、保障铁路运输安全已成为各国铁路发展的必由之路。基于铁路历史和实时数据、运用数据驱动方法实现高铁调度智能化是世界智能铁路发展的迫切需求。“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的时代已经悄然而至。

为适应“交通强国、铁路先行”和高铁“走出去”战略的需求，梳理国内外铁路调度指挥仿真实验和实用系统的发展情况，分析我国高速铁路智能调度辅助决策系统应具备的功能，阐述数据管理、列车运行仿真、晚点预测、冲突分析、智能调整辅助决策、调度决策质量评估和综合可视化的含义，为我国高速铁路智能调度辅助决策系统研发提供理论支撑。