铁路到达重车超卸车能力分级预警机制研究

刘志新，张 璐，桂 欣，秦志鹏

（1.中国国家铁路集团有限公司 运输调度指挥中心，北京 100844；2.中国铁路设计集团有限公司交通运输规划研究院，天津 300308)

铁路到达重车(以下简称“到重”)超过车站卸车(以下简称“超卸车”)能力是指综合路网中货流、车流、列流，侧重把握终点端卸车能力与路网一段时间内流量的适应性关系。近年来，随着铁路装车量的逐年上升，需求兑现率逐步提高，卸车站集中到达的情况愈加频繁，卸车能力增长不足的矛盾日益凸显。然而，长期以来，铁路在车站到达重车预报及优化的工作仍然比较粗犷，主要依靠人工查询和经验推算，调整工作相对被动和滞后，不利于调度工作的精细管理。对此，学者不断研究铁路运输过程、车流组织，研究并尝试构建重车推算相关模型[1]，并提出建设智能超卸系统、搭建运输信息整合共享平台等解决方案[2-4]。各铁路局集团公司也根据各自的特点，研发了相应的应用程序，对铁路局集团公司层面的调度组织起到了一定的辅助作用[5-6]。在上述研究的基础上，依据铁路调度组织的特点，研究到达重车超卸车能力分级预警及优化调整机制，提出优化调整策略，减少由于超卸车能力而引起货运组织途中保留和到站积压，提升货运调度指挥水平，实现到达重车调度预警技术突破，以保障铁路货运集约化高效发展。

1 问题描述

1.1 重车管理现状

全路到达重车调度还未完全切实综合铁路既有生产数据，中国国家铁路集团有限公司(以下简称“国铁集团”)、铁路局集团公司、站段间调度的协调配合尚不充分，总体而言，改善重车管理现状，健全全路的到重预警系统还存在着3个方面的难题：一是卸车能力掌握不足，铁路局集团公司系统对各站作业现场的装卸车生产情况掌握尚不充分，未考虑卸车能力受设施设备、运输组织、天气情况等多种因素综合影响，难以实现客观、精细管理；二是车流推算存在短板，车站层面对其他站存放、途中车、管外到本站的重车信息掌握不足，全路重车信息难以实现及时有效推送和共享，各层级一体化管理相对卸车需求滞后，卸车资源未能提前调配；三是预警调整机制尚未形成，采取的增加卸车机械劳力、变更及分流、在站保留车、停限装等措施，未能对应明确分级预警等级，预警预防及分类调整能力较弱。

1.2 到重超卸车能力预警管理需求分析

为切实解决到重超卸车的难题，各级调度指挥系统迫切需要建立完善的分级预警机制，构建基于数据分析的到重超卸车辅助决策系统。分级预警机制需构建在卸车能力、重车推算、预警分级及策略调整4个层面的基础上，通过分析卸车能力与重车推算到达的能力适应性，提出相应的分级预警标准以及适应的优化调整策略。其中，能力适应层面，需综合多种因素的影响，考虑理论计算和实际操作之间的差距，宜依据重车推算理论，并考虑重车推算过程中的停留时间、车辆路径等不确定问题；预警机制及调整策略层面，需落实到预警发布机制、响应主体、策略层级等。分级预警机制需求分析如图1所示。

图1 分级预警机制需求分析Fig.1 Demand analysis of graded early warning mechanism

2 卸车能力分析及到重车流推算

2.1 卸车站能力分析

车站的卸车能力是判别超卸车情况的重要基础，通过对货物发送、途中、到达等作业流程的分析，研究得出卸车能力受设施设备、运输组织、作业组织等诸多因素的影响[7-8]。其中，理论计算能力按子系统划分包括车站通过能力、改编能力、取送车能力、装卸能力、堆存能力等，通过分析制约环节得出能力值评价结果；实际生产中利用理论计算较为繁琐，经验值往往较为可靠，铁路局集团公司所采取的经过上报层层审核的经验能力值，能够反映实际操作经验下的卸车能力；另外，基于统计报表的统计能力是对车站过去不同时空作业环境下的经验总结，应用合理的数据分析方法可以作为一种补充。基于上述研究结果，提出“理论能力+实操能力+统计能力”的车站卸车能力评价体系，理论能力作为上限，实操能力作为评价指标，统计能力作为考核标准，构成成熟的能力体系，作为决策前分析、决策后评价的重要依据。卸车站卸车能力评价体系如图2所示。

图2 卸车站卸车能力评价体系Fig.2 Evaluation system for unloading capacity of unloading station

2.2 到重车流推算

到达重车推算的核心是围绕“运到期限”和“各日到达参数”2个基本概念展开，本质是依据运输生产过程，推断某一时刻重车流的位置[9]。考虑到建立有限状态自动机模型具有方便描述问题和构建系统解决问题的双重适应性，参照运输统计规则和货车统计规则，依据货车周转过程和铁路节点设施设备条件，建立了与铁路管理组织相适应的自动机理论推算方法体系。

推算方法体系以作业过程消耗时间为统计基础，采集全路货运计划、技术计划、车站工作统计、货票系统等的数据，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，构建了能力分析、分级预警等辅助应用。除了重车起始状态、状态转移过程等因素外，重车在始发站停留、技术站停留以及车流径路轨迹等方面还存在很大的不确定性，依据学者研究成果和数据实验，建立了包含回归预测、决策树、神经网络等算法的算法库进行探索和修正。重车推算自动机理论的状态转换图如图3所示。到重车流推算方法体系如图4所示。

图3 重车推算自动机理论的状态转换图Fig.3 State transition diagram of automata theory for loaded-vehicle reckoning

图4 到重车流推算方法体系Fig.4 Calculation method system of arriving loaded-vehicle flow

3 分级预警机制

3.1 预警机制

基于卸车过程和重车到达过程，依托能力适应性分析，按照持续改进、动态调整的理念，建立起预警分级、预警发布、策略调整的预警机制。概括为质量管理的“PDCA”[10]过程，以策略调整为计划(P)，到车站班计划、运输组织、调度命令等铁路作业计划中实施(D)，通过事后观察的数据更新为检查(C)，进行新一轮的能力适应性分析和分级预警(A)，不断为各级系统提供辅助决策。其中数据源的更新涉及铁路各种业务系统，需要使用数据仓库技术，通过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)处理过程(简称“ETL”)予以动态更新。到重超卸车分级预警机制如图5所示。

图5 到重超卸车分级预警机制Fig.5 Graded early warning mechanism of arriving over-limit loaded vehicles

3.2 分级标准

集中到达产生的卸车高峰对卸车站的影响，反映在峰值(超出能力程度)和强度(持续时间)的影响，具体为当峰值较大时，尽管持续时间较短，带来的积压在一定周期内也难以消化，或持续时间较长，尽管超出能力范围不大，但随着不断积累也会产生一定影响。遵循上述标准制定原则，同时考虑选取货物运输报表等数据源的特点，以及车流推算准确性程度与推算周期成反比这一特性，认为对比车站卸车能力(Q卸)与3日内(含当日)平均日卸车量(Q平均)、最高日卸车量(Q单日)即可满足实际需求；此外结合调研和生产运营反馈情况，设立日卸车量0.8倍、1倍、1.2倍、1.5倍于卸车站卸车能力的标准取值，用以反映卸车高峰峰值程度的特征。分级预警级别制定标准及预警对象如表1所示。

表1 分级预警级别制定标准及预警对象Tab.1 Grade formulation standard and early warning object in graded early warning

其中，提示级预警对应短期稍紧张的超卸车能力情况，整体可控，级别设置的目的在于提前通知车站层级做好卸车组织；三级蓝色预警对应短期紧张的超卸车能力情况，尚在车站可控范围内，级别设置的目的在于提醒铁路局集团公司层面关注；二级黄色预警对应短期不严重的超卸车能力情况，尚在管内控制范围，级别设置的目的在于提醒国铁集团层面关注；一级红色预警对应短期严重的超卸车能力情况，国铁集团应介入协调，车站、所属铁路局集团公司及相关铁路局集团公司均采取加强措施。

预警机制应建立合适的信息共享机制，依托辅助决策平台建立共享信息发布与上报审批子系统，并应结合铁路信息系统的特点，特别是借鉴TDCS，TMIS等成熟系统的经验，形成分散自律的系统组织架构。不同预警级别下，依据影响范围差异，响应主体的不同，制定相应的信息发布方案。预警信息发布方案如表2所示。

表2 预警信息发布方案Tab.2 Release scheme of early warning information

3.3 优化调整策略

通过有效的分级预警及预警信息发布方案，实现了车站、铁路局集团公司及国铁集团3个层次对超卸车能力的把握。依据超卸车程度不同，主要可采取加强卸车组织和优化调度管理2方面短期优化调整策略，若车站长期发生超卸车情况，则需找出能力限制环节，采取针对性、根本性解决策略。根据不同预警等级和响应主体，制定相应的优化调整策略决策树如图6所示。

图6 优化调整策略决策树Fig.6 Decision tree of optimized adjustment strategy

在超卸车能力尚不紧张，处于提示级或者三级，影响范围不超过局管内时，可以通过挖掘卸车环节的潜力，采取调整作业时间、加强调车作业、紧密衔接作业、提高作业效率、增配人员设备等策略予以调整，应对短时卸车高峰。卸车组织优化调整策略如表3所示。

表3 卸车组织优化调整策略Tab.3 Optimized adjustment strategy of unloading organization

在卸车能力紧张，处于二级或一级，影响范围超过局管涉及路网层面时，需要通过调度管理，协调运输组织，应采取优化车流组织、控制货物装车等策略予以调整，应对稍紧张的市场季节性高峰。调度管理优化调整策略如表4所示。

表4 调度管理优化调整策略Tab.4 Optimized adjustment strategy of scheduling management

结合质量管理“PDCA”长期反馈，特别是优化卸车组织，进行调度管理策略实施过程中，发现确有短板时，可以考虑系统分析找出瓶颈要素，采取诸如扩能改造、优化作业分工、优化货运站点运输组织、制定调卸车预案等策略应对调整。其他措施优化调整策略如表5所示。

表5 其他措施优化调整策略Tab.5 Other measures to optimize adjustment strategy

通过构建到达重车超卸车能力的分级预警机制，为优化货运调度、辅助决策车流调整提供支持。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，实现铁路局集团公司与车站全方位智能联动，进一步提高卸车组织管理系统智能化水平，更好地提升铁路运输组织智能化管理水平。

4 结束语

依据大量的数据分析和学者研究成果，考虑理论、实操、环境等诸多因素，充分结合铁路运输组织的具体过程和特点，基于能力适应性分析和质量管理过程，提出了可靠的铁路到重超卸车能力分级预警机制，能够对调度工作起到辅助决策作用。目前受限于数据源的更新频率稍长、一致性不足的问题，对车站装卸过程、停留时间、车流路径等不确定问题把握不够，预测的方法库仍不够完备，预警机制适应全路不同车站、不同货物品类的特点尚存在不足，下一步将深入细化研究。