铁路到达重车超卸车能力分级预警研究

桂 欣，刘志新，张 璐，孙 妍，秦志鹏

（1.中国铁路设计集团有限公司，天津 300308；2.中国国家铁路集团有限公司，北京 100844）

0 引言

卸车是铁路运输中的重要环节，其调度管理直接影响铁路货运运营水平、车底周转效率以及货运服务水平。目前，全路调度生产信息系统在卸车方面存在短板，对于部分区域车站待卸货车积压情况提前响应不足，增加了货车周转时间，影响货运组织，出现途中保留甚至停限装情况。对此，学者不断研究调度组织中存在的问题，依托铁路运输生产相关信息，研究车流并尝试构建相关模型和应用系统原型，对货运作业优化起到了一定的辅助决策作用。随着物联网、大数据分析技术应用的日臻成熟，铁路对货运信息电子化、自动化、智能化的要求越来越高，构建与铁路统计、管理相结合的到达重车超卸车能力分级预警系统，成为新的研究方向。

1 研究基础

1.1 要素与条件

货流、车流和列流是行车组织的重要基本概念，也是重车推算的主要理论基础。路网中具有到发方向的流动称为流，货流在装车点装车形成重车流，按开行方案组织成列流，按编组计划有调或无调中转，最终到达卸车点成为到卸重车流。到达重车超卸车能力本质是综合路网中的货流、车流与列流，侧重把握节点的装卸能力与路网一段时间流量的能力匹配关系，其与货物、车辆、列车、节点、路网等要素有着密不可分的关系。具体如图1所示。

图1 到重超卸考虑的基本要素与条件

1.2 货车周转过程

在装车站至卸车站的运输生产过程中，货车主要经历货物装车、发送作业、途中运行与中转、卸车站终到作业等作业环节，并依据开行方案、节点性质等分为不同的情况。依据列车在路局管内编组、解体情况，分为始发终到、始发交出、接入终到以及接入交出列车四类；按照货车途径车站性质，分为中间站、区段站与编组站三类中转作业流程。2007-2017年全路货车周转时间统计分析结果指出，铁路货车周转影响因素主要为货车全周转距离、货物列车旅行速度、货车中转距离、货车中转停留时间、管内装卸率和一次货物作业时间，如图2所示。

图2 铁路货车周转影响因素

2 车流推算

2.1 基本理念

车流推算是制定运输工作日常计划的需要，是进行车流调整的重要依据。铁路现行的车流推算方法主要根据装车统计和车流统计，目的是为增强车流调整的预见性与计划性，一般包括2天近期车流推算和3-7天远期车流推算。目前课题研究及应用系统研发基本围绕“运送期限”和“各日到达参数”两个概念模型进行扩展和完善。

2.2 推算模型

有限状态自动机（FSM）模型是一种具有离散输入、输出系统的数学模型，其接受一定的输入，执行一定的动作，产生一定的结果，使用状态迁移描述整个工作过程。车流推算本质是依据运输生产过程，推断某一时刻车辆在路网中的分布情况；结合应用程序的开发需要，有限状态自动机模型具有描绘重车周转过程和易于编程实现的双面适应性。车流推算模型形式化表达为(Σ)，具体见表1与图3。

表1 车流推算自动机理论的形式化表达

图3 车流推算自动机理论的状态转换图

2.3 推算方法

以影响要素与条件确定数据源及推算条件，通过货车周转过程划分推算阶段，依据“运送期限”和“各日到达参数”模型确定状态转换函数。遵循“分析、统计、预警、决策”的原则，建立了分模块、分步骤、多源的重车推算方法体系。具体如图4所示。

图4 重车推算方法体系

推算方法体系本质以作业过程消耗时间为统计基础，参照运输统计规则和货车统计规则，将作业过程归结为常见货车周转过程，依据铁路节点设施设备条件，进一步整合为场站、作业场所等分类推算模块，达到和铁路管理组织相适应。实际编制应用系统时，基本以国铁集团及路局的运输集成信息平台为基础，建立相应的推算知识库，同时考虑节点的差异，在推算起始时间、起始位置、运行时间等时会采取不同的处理办法，为时间跨度、天气等影响因素提供一定的弹性机制。

3 卸车能力

3.1 基本理念

卸车作为铁路货运组织工作的基础和核心，具有多工种协同、多因素制约、多环节联结等特征。在铁路物流基地设计过程中，通常依据系统理论分为三个层级考虑，包括运输通道、枢纽作业和货运作业。理论研究中对港口、矿山等的大宗散货快速集散地关注较高，考虑车场布置、机械配备、作业过程等因素，以能力适应、流程解析、数据分析为切入角度展开研究。在实践中衍生出理论计算能力、上报能力、统计分析能力三个层次的基本理念。

理论计算能力的核心在于依据系统的观点，考虑线路节点设施设备配置、货物空间时间占用，依据到达、取送、卸车、堆存、短倒等多环节的限制因素，计算得出的作业能力作为卸车站的卸车能力，可以用于理论分析和整体卸车能力提升研究。

上报能力是依据车站生产人员对车站情况的经验判断，以日常运营为基础，通过站上报、段审核、局确认，判定车站应该具有的卸车能力。此种方式避免了复杂的理论计算，依据运营人员的经验，同时上报审批修正，较为可靠，可广泛应用。

统计分析能力则是依据数据分析的概念，通过对各站卸车累计卸车数据进行分析，尤其是对出现超卸车能力的车站卸车高峰时期进行数据挖掘，通过统计指标弥补理论计算和经验判定的不足。相比较而言，统计分析能力更能客观反映卸车情况，可以用于校核上报能力。

3.2 能力模型

以理论计算能力为基础，从能力适应和流程解析的角度，将卸车站分为列车到发、解编、取送、装卸、堆存等多项作业子系统，通过要素分析单项能力最低的子作业系统，得到卸车能力。卸车站卸车能力的概念模型如下：

其中，区间通过能力、车站通过能力、车站改编能力、车站取送车能力、车站装卸能力、车站堆存能力由设计规范或经验公式确定，车站装卸能力、车站堆存能力等还可以根据设计文件，得到更贴切的设计能力数据。

3.3 能力计算

在到重超卸车能力分级预警研究中，根据调研实际运营情况，采取“理论计算+站段上报+统计校核”相结合的形式，以站段上报能力为基础，采取统计校核的手段修正，必要时以理论计算分析需补强的短板，从而得到实际运营可用的卸车能力参考值。

4 分级预警

4.1 分级预警

集中到达产生卸车高峰对卸车站的影响，反映在峰值和峰值持续时间，根据调研和生产运营反馈，设立0.8倍、1倍、1.2倍、1.5倍于卸车站卸车能力的标准，对比当日、次日、三日这样的调度日计划的时长内平均、最高预警待卸车量，用以反映卸车高峰的特征。结合影响的范围在站段、局管、路网的差别，制定铁路到达重车超卸车能力分级预警的标准，规划从零级到三级的预警机制，应对不同的重车流情况。

短时间内的卸车高峰，特别是车站作业计划内卸车高峰，可以通过预警车站增加卸车设备、提高调车效率等措施，在车站管理范围内进行优化；较长时间的卸车高峰，则需要预警路局层面关注协调，整合局管内资源；影响时间长且易形成大范围的卸车高峰，预警国铁集团关注，对涉及路局、沿线车站协同管理，具体见表2。

表2 分级预警级别制定标准及预警对象

4.2 优化调整策略

根据制定的四级预警级别和预警机制，参考气象预警，对不同预警级别进行颜色区别，便于区分和可视化，针对不同预警级别提出相应优化调整策略。

（1）零级蓝色预警。零级情况下，到达车流接近于卸车站卸车能力，此时系统发布蓝色预警给车站层面，提醒作业沿线车站注重保证卸车作业组织效率，确保卸车计划顺利完成。

（2）三级黄色预警。三级情况下，进行提示，提醒铁路局注意，但不需提出优化策略，由卸车局、卸车站通过挖潜提效，尽快消化到达重车，或适当增加待卸车，或短时少量积压进行平衡。

（3）二级橙色预警。二级情况下，进行预警，提醒铁路局注意，平均数达到预警标准时，应提出优化重车输送、加强卸车组织及控制铁路局管内到该站的装车等优化策略；单日达到预警标准时，应提出调整在途重车输送节奏、车站短时突击卸车的优化策略。

（4）一级红色预警。一级情况下，进行预警，提醒国铁集团注意，并在二级预警的基础上，提出全路到该站该品类货物停装、跨局输送重车调整的优化建议。

5 结语

依据车流推算和卸车能力理论建立的分级预警策略，实现了重车流时空分布同设施设备作业能力相适应性分析，结合路网、节点和规章制度、理论方法等维度，形成了成体系的铁路到达重车分级预警方法以及机制。下一步应在现行铁路统计规章的基础上，整合既有路局的资源，建设具有收集、监控、分析、预警、决策功能，具备国铁集团、路局、站段分层结构，数据集中、分散自律的全路应用系统。