浅析铁路行车调度工作的理论及方法

2012-04-23 06:08张汉斌高克锋
城市建设理论研究 2012年35期

张汉斌 高克锋

【摘要】调度工作不是一个人一个部门单位单独完成的工作,尤其是铁路这个“点、线、面”“多、长、广”的运输部门,因此加强对铁路行车调度工作的理论及方法的研究和探讨就有助于我们更好的做好调度工作。

【关键词】铁路行车;调度工作;理论及方法

中图分类号: F532 文献标识码: A 文章编号:

引言

铁路运输过程中机车车辆的运行调移可分为两大类:凡是跨站点的运行为“列车运行工作”,属于路网层面的行车组织工作.其最小移动实体是“列车”,其中包括组织运行的单机、轨道车等非常规列车.对之赋予列车车次号,利用“列车运行图”组织运行;凡在车站范围内或超出该范围但未进入另一站的调移为“调车工作”,属于站点层面的行车组织工作,其最小移动实体可以是“车列”,也可以是细化后的“车组”、“车辆”等.通常以机车为动力,当然也包括单机调移,它们因不跨站点运行而无须冠以车次号.利用“调车作业通知单”组织调车工作,调车工作也可简称为“调车”。

1对调车工作的基本要求

1.1 遵照列车运行计划的安排

与本站列车到发环节紧密配合,及时解体、编组列车,保证本站始发列车正点、满轴、不违编出发,保持到发线路的畅通,避免干扰路网运行秩序,消除危及行车安全的隐患。

1.2 依据车站班计划和阶段计划的安排,及时完成选编、取送作业

向货物装卸和车辆检修等相关作业环节提供良好的调车服务,为这些相关作业环节保持生产的便捷性、均衡性和安全性创造有利条件。

1.3 优化调车作业计划,有效利用调车设备,提高调车效率,力争以最少时间和最低成本完成调车任务。

1.4 确保调车作业自身的安全。为此,应加强对调车人员的教育培训工作和督察管理工作。

为了实现上述要求,调车工作必须遵守《技规》、《站细》及其他有关规定,建立和健全各项必要的工作制度。全站的调车工作由车站调度员(未设站调时由车站值班员)统一领导,大站内各车场或调车区的凋车工作,根据站调布置的任务,由该场(区)的调车区长领导。每个调车组在调车长的统一指挥下完成调车作业,即调车计划的接受和传达,作业方法的确定,人员的分工安排以及对调机的行动指挥等均由调车长统一负责。在中间站利用本务机调车时,可由车站值班员、助理值班员或运转车长担任领导指挥工作。

编组站调车工作的领导、指挥组织系统如图l所示。

图1 车站调车工作领导、指挥系统

2选编调车智能化决策的核心功能及其开发

此处的“核心功能”是指在实现智能化决策时必须具备的本质性关键功能,若缺失其一则不能称为智能化决策。它包括钩计划自动编制功能、作业优化功能及体现决策可调性和应变性的柔化功能三部分,这也可统称为“三化功能”(即自动化、优化和柔化功能)。

2.1 自动化功能

调车决策的实质是钩计划编制,能根据已知条件由“机器”(指决策系统)自动生成钩计划是智能化决策应首先具备的核心功能。

钩计划是否易于自动编制,主要取决于决策所依据的算法模型的程式化水平。即算法模型对决策规则的描述是否明确,从状态判断到作业方案的产生是否有严格的推演关系;其次取决于决策可实现的优化和柔化水平,若其优化和柔化水平越高,则运行规则越复杂,决策的推演关系越不易确定。因此,构建算法模型的关键不仅在于寻求实现决策的思路和途径,而且在于能对其中的发生发展规律给出程式化描述。有些算法模型之所以迟迟难以自动实现,主要受制于其程式化水平。

2.2 优化功能

决策若没有优化功能或优化功能低下,则其执行的低效性会使决策失去运用价值。选编调车决策的优化功能主要在于减少调车作业量和作业时分。事实上.通常都是基于一定优化水平的条件下而对决策系统进行开发。

在优化功能方面,对口法可使连挂钩数最优(最少)。但发生的作业过程次数偏多;消逆法可使作业过程次数最优 (最少),但发生的连挂钩数偏多。研究表明,在一定的车流条件下,通过改进入线结构,对口法可实现以减少作业过程次数及牵推钩数为目标的“减牵优化”。消逆法可实现以减少连挂钩数为目标的“减挂优化”。而且,经此改进后,两种算法的入线结构出现一定的趋同性,有些入线结构则完全相同,这当然是实现了作业过程次数和连挂钩数双重最优的优良入线结构。

2.3 柔化功能

调车作业条件的动态性决定了其决策的应变性,决策系统柔化功能的必要性是显而易见的,否则决策系统就难以投入实际运用。诸如车流构成的变化、用线条件的变化、作业端的变化、选编目标的变化以及合序车流与过渡车流的相互转化等都是开发柔化功能时必须考虑的因素。

应当指出,半结构化问题实现智能化决策的前提是决策问题完成了结构性转化,这是探明事物发生规律、找出正确的决策途径而使半结构化问题向结构化问题转变的过程。这种转变一般是在指定条件下分步进行的,体现出人们对未知事物由简单到复杂、由局部到全面的认知规律和科研创新工作由浅而深地必然进程。然而,这并不意味着所有半结构化或非结构化问题均能完全转变为结构化问题,当其难以转化或不可转化时,可采用决策支持系统(DSS)的模式辅助决策,寻求满意解。但这通常要发生较长的模拟运行时间,适用于规划性决策,但有悖于作业决策的实时性。

3选编调车决策的作业效率评价

对于相同作业条件下的相同调车工作,当能以较少作业量、较短时间及较低成本完成时,就认为其作业效率较高。作业效率是衡量调车决策优劣的主要指标之一。调车作业量用不同种类的调车钩衡量,目前只根据钩计划统计溜放钩和连挂钩两种钩数。连挂钩的钩分是溜放钩的3.5倍,故连挂钩是相对重要的作业量指标,对口法可使连挂钩数最优,对调车决策有重要指导作用。由于对口法的传统作业模式是“单线连挂.各线对口”,即除了终结作业过程之外,每一连挂钩之后都要发生一个牵推钩,进行一次作业过程,这必然使作业过程次数或牵推钩数偏多,降低了调车效率。事实上,如同相邻溜放钩合并可以提高溜放效率一样,相邻连挂钩的合并进行,可以减少牵推钩或作业过程次数,虽然连续连挂有一定的不便捷性,但通常还是有利的。

还应指出,作业量较少时通常作业效率较高,但有时未必如此。例如,当对停放在三条线上的甲、乙、丙车列须连续连挂时,相对于先挂丙、再挂乙、后挂甲的作业顺序,若先挂乙并送往甲所在线,再挂丙并与甲、乙车列相联,则虽然增加了1个溜放钩,但却降低了连续连挂的难度,且增加的溜放钩可与第二次连挂作业平行进行,故总体效率较高,应照此改进决策。

从调车决策的特点可以看出,即使有明确的调车程时分及各类钩分,并非由此就可以准确预计调车作业的综合时分,这在复杂调车时尤其如此。其原因在于复杂调车时各类调车钩的发生数量不仅与参与作业的车辆数有关,而且与其组号数、用线数、线路容车数以及选编目标等相关。换言之,在人工决策条件下,复杂调车的发生钩数本身就是一个“变数”,不能确定调车过程也就无法预计其综合作业时分。可见,与装卸、到发等过程较明确的作业不同,调车作业,尤其是复杂的选编调车作业。其实际作业时分与规定的作业时分标准或平均作业时分的离差很大,采用其作业时分标准作为制定阶段计划的依据,会降低阶段计划的可靠性,在调车作业实现智能化决策后,能较好地解决这些问题。

参考文献

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