基于时间序列多品种网络流的高铁车站站改期间行车组织优化研究.pdf

第 卷第 期 年 月兰州交通大学学报 ，收稿日期：?学报网址：基金项目：中国国家铁路集团有限公司 年科技研究开发计划重点课题（）；中国铁路广州局集团 年科技研究开发计划项目（?）作者简介：寇玮华（），男，内蒙古赤峰人，副教授，工学博士，主要研究方向为交通运输网络控制及应用、智能控制、交通信息工程及控制。?：文章编号：（）：基于时间序列多品种网络流的高铁车站站改期间行车组织优化研究寇玮华，宋蔚峰，刘俊，陈立强，赵广富，曾向阳（西南交通大学 交通运输与物流学院，成都 ；中国铁路呼和浩特局集团公司 调度所施工办，呼和浩特 ；中国铁路呼和浩特局集团公司，呼和浩特 ；中国铁路呼和浩特局集团公司客运部，呼和浩特 ；中国铁路广州局集团有限公司 调度所施工办，广州 ）摘要：将高铁车站站场基本布局抽象为站场网络图，借助时间序列多品种网络流模式进行行车组织优化。基于行车进路规则构建生成进路数据集算法，将既有行车方案与构建的站改期间站场网络图融合，推断既有行车方案中到发线是否可用以及是否存在可用进路，据此将列车分为无需优化列车和需要优化列车两类。针对无需优化列车，构建计算公式和算法，推算到发线占用时间序列和咽喉占用时间序列。针对需要优化列车，构建算法并依据到发线和咽喉的占用时间序列，推断是否存在可用到发线以及是否同时存在可用进路，将需要优化列车分为可以优化列车和无法优化列车。通过构建可行股道推断算法以及可行股道进出站进路可用推断算法，形成行车组织优化方案。关键词：行车组织优化；站场网络图；时间序列多品种网络流；高铁车站；站改中图分类号：文献标志码：?，（，；，；，；，；，）：?，?，兰州交通大学学报第 卷 ，：；?；?；?针对多种场景下的行车组织优化研究很多，基本都是通过构建模型以及因素分析等方法对车流组织进行优化，形成了丰富的理论成果?。高铁车站由于站改施工或其他原因，会造成咽喉以及到发线受限，从而导致既有动车组列车行车组织受到影响，这就需要在满足“三固定”前提下，将受影响的动车组列车按照一定原则进行调整。针对咽喉以及到发线受限后受影响列车，有可能无法优化出可用到发线，或者可以优化出可用到发线但没有可行的进出站进路。为了解决存在的问题，在借鉴其他专家学者研究成果基础上，基于前期形成的多品种流网络理论以及在编组站、高铁车站领域的应用研究成果?，利用时间序列多品种网络流，对高铁车站站改期间行车组织优化问题进行研究，研究思路如下：）基于高铁车站站场布局，将站场图抽象成站场网络图，推算出每一个进出站分界点和每一条到发线之间的进出站进路，并生成进路数据集。）基于咽喉距离和动车组列车进出站速度，计算咽喉通过时间，并生成咽喉通过时间数据集。）将站改前既有行车方案与站场网络图融合，形成行车数据集，基于受限的咽喉以及到发线，从行车数据中推算出不需要优化列车和需要优化列车两类。）针对不需要优化列车，基于列车进出站时间生成到发线占用时间序列多品种流数据集。基于进出站时间、咽喉通过时间，推算列车进出咽喉时间段，生成进出咽喉时间序列多品种流数据集。）针对需要优化列车，基于接发车进路准备时间、到发线停车间隔时间以及列车在到发线停留时间，遵从与前后列车到发线停车不冲突原则推断可行到发线，形成该列车可行到发线数据集。再基于接（发）车进路准备时间、咽喉通过时间、区间列车间隔时间，推算列车进出咽喉时间段，通过推断是否与其它列车发生咽喉冲突确定可用进出站进路，从而将需要优化列车分类为可以优化列车和无法优化列车。针对可以优化列车，基于推断出的可行到发线以及可用进出站进路，将列车到发线的占用时间段、进出咽喉时间段分别扩充到到发线占用时间序列多品种流数据集和进出咽喉时间序列多品种流数据集中，最后得出基本可行的行车组织优化方案。）考虑进路可用性以及到发线利用率，行车组织优化时可以将原行车方案中到发线停留时间过长的始发列车和终到列车，变更为车站能力查定报告规定的到发线停留时间，即改变始发列车的进站时间和终到车的出站时间。站场网络图构建及相关算法设计 站场网络图结构构建设定 为站场图左侧进出车站第 个分界点，形成点集 ，；为站场图右侧进出车站第 个分界点，形成点集 ，；为动车所和车站的第 个分界点，形成点集 ，。设节点和节点分别为第 条到发线站场网络图左侧分界点和右侧分界点，形成点集 ，和 ，。设 表示道岔。将站场网络图左右咽喉区分别称为 咽喉区和 咽喉区。设车站有条到发线股道。将列车运行图、车站股道运用图等行车数据的相关信息与构建的站场网络图融合形成行车数据集 ，动车组列车 的构成如表 所列，其中 、或 。表 行车数据集 进站车次进站方向进站方向对应站场网络图点出站车次出站方向出站方向对应站场网络图点进站时间出站时间接发股道股道对应站场网络图左侧点股道对应站场网络图右侧点跨局管内 第 期寇玮华等：基于时间序列多品种网络流的高铁车站站改期间行车组织优化研究将站场图抽象成站场网络图后，需要遵从实际行车组织以及行车进路规则生成进路数据集。每一个进出站方向与每一条到发线之间可能出现无进路、只有一条或多条进路的情况，构建算法时分别针对 咽喉区和 咽喉区依次选择进出站方向的点（包括动车所和车站分界点）与到发线左右两侧点作为起点或终点，再基于站场网络图点线坐标衔接关系以及行车进路规则，推出进出站进路（道岔组即站场网络图节点采用传统的遍历思路进行，鉴于篇幅所限，只给出算法思路）。生成进路数据集 算法 如下：）选择车站 咽喉区点集 中进站方向的点以及 咽喉区点集 中的点 作为路径起点，再选择到发线左侧点集 中的点 作为路径终点，基于站场网络图中点线坐标的衔接关系以及行车进路生成规则，推出 咽喉区每一个进站分界点和每一条到发线之间的进站进路。）选择到发线左侧点集 中的点 作为路径起点，再选择车站 咽喉区点集 中出站方向的点以及 咽喉区点集 中的点 作为路径终点，基于站场网络图中点线坐标的衔接关系以及行车进路生成规则，推出 咽喉区每一条到发线和每一个出站分界点之间的出站进路。）咽喉区的进出站进路推断与 咽喉区相同。生成的进路数据集 构成如表 所列。为了优先选择占用咽喉资源尽可能少的接发车进路，将进路数据集中每一个起点至终点之间的进路按照进路咽喉数量 递增排序，再将每条进站进路中的咽喉按照进站顺序排列；每条出站进路中的咽喉按照出站顺序排列。表 进路数据集 咽喉区进路类别进路起点进路终点进路数量 进路编号 进路咽喉咽喉数量 咽喉区进站进路或，（，），出站进路或，（，），咽喉区进站进路或，（，），出站进路或，（，），站场网络图参数构建为了满足到发线停车间隔以及区间列车间隔，依据列车运行图、车站股道运用图、车站能力查定报告等，查定出接（发）车进路准备时间 、到发线最大停车间隔时间 及区间列车间隔 。默认站改前既有的行车方案为可行的，即接发车到发线股道、进出站进路、停车间隔、行车间隔均可行。为了对站改期间的行车组织进行优化，将行车数据集 分为无需优化行车数据集 和需要优化行车数据集 ，即有 。针对需要优化行车数据集 设定可以优化行车数据集 和无法优化行车数据集 ，即有 。一列列车在到发线停留形成一个时间段（，），在进路咽喉也会形成一个时间段（，），针对所有列车就会分别形成到发线和咽喉的时间序列，网络图也由此形成了时间序列多品种网络流。到发线停留时间序列参数基于动车组列车 的接发股道 及进站时间 和出站时间，站场网络图中到发线区域边（，）的参数如图 所示，据此生成到发线占用时间序列多品种流数据集 ，如表 所列。?图 到发线区域参数?表 到发线占用时间序列多品种流数据集?到发线股道站场网络图到发线的边动车组列车到发线进出站时间（，），（，），咽喉通过时间序列参数依据车站站场工程图纸以及信号设备平面布置图，将进出站信号机与进出站方向最外侧道岔之间视为咽喉。查定每个咽喉的距离 ，再依据 广铁集团高速铁路行车组织细则 查定动车组列车进出站速度 ，利用公式 计算出咽喉通过时间，据此生成咽喉通过时间数据集 ，如表 所列。兰州交通大学学报第 卷表 咽喉通过时间数据集 站场网络图咽喉的边咽喉距离 咽喉通过时间 （，）设（，）为动车组列车 进出咽喉（，）时间段，咽喉区域边（，）参数如图 所示。?图 咽喉区域参数 基于行车组织特点和要求，咽喉（，）的时间序列多品种流遵从以下条件：）设该列车进站进路中后一个咽喉或出站进路前一个咽喉的时间段为（，），则有：针对进站进路的咽喉会有 、的关系。针对出站进路的咽喉会有 、的关系。）设其他任一列列车在咽喉区域边（，）的时间段为（，），不能存在 且 、且 、且 或者 且 中的任意一种情况。条件 ）满足列车进出站进路的进出咽喉时间段推算，条件 ）满足任意列车之间不能发生进路冲突，据此构建算法推算列车进出站进路中进出咽喉的时间段（，），并生成列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 ，构成如表 所列。表 咽喉占用时间序列多品种流数据集?站场网络图咽喉的边咽喉占用的时间序列（，），（，），进站进路进出咽喉时间段（，）推算算法 如下：）从无需优化行车数据集 中选取动车组列车 ，为了保证行车间隔，将进站进路进出咽喉时间段（，）的驶入咽喉时间点 设定为 ，驶出咽喉时间点 设定为 ，其中区间列车间隔 按照现场规则取定即如果 则 ，否则 。如果是前一天终到并在到发线过夜的始发车，不需要推算进站进路进出咽喉时间段（，）。）将动车组列车 进站方向对应站场网络图点 作为进站进路的起点，根据进站通过咽喉区以及接发股道确定出股道对应站场网络图点 或点，并将其作为进站进路的终点。）依据第 ）步结果，从进路数据集 中选择未被选择过而且咽喉数量 最小的进路。）针对进路中与到发线邻接的咽喉（，），列车驶出该咽喉时间点 为列车进站时间 即。列车驶入该咽喉时间点 有 ，其中 为咽喉通过时间数据集 中该咽喉通过时间。）针对进路中其它咽喉（，），驶出咽喉时间点 ，为后一个相邻咽喉的驶入时间点，可以有。驶入咽喉时间点 。）设（，）为列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 中当前咽喉（，）的任意一个时间段，如果存在 且、且、且 或者 且 中任意一种情况，咽喉冲突返回第 ）步。否则按照进路逆向依次推算，由此可以根据已知的列车进站时间 以及咽喉通过时间 ，推算进站进路中列车进出所有咽喉的时间段（，）。）将进站进路所有咽喉时间段（，）记入列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 中。）返回第 ）步依次进行。出站进路进出咽喉时间段（，）推算算法 如下：）从无需优化行车数据集 中选取动车组列车 ，为了保证行车间隔，将出站进路进出咽喉时间段（，）的驶入咽喉时间点 设定为 ，驶出咽喉时间点设定为 ，其中区间列车间隔 按照现场规则取定即如果 则 ，否则 。如果是在到发线过夜的终到车次，不需要推算出站进路进出咽喉时间段（，）。）根据列车出站通过咽喉区以及接发股道确定出股道对应站场网络图点 或点，并将其作为出站进路的起点，将出站方向对应站场网络图点 作为出站进路的终点。）依据第 ）步结果，从进路数据集 中选择未被选择过而且咽喉数量 最小的进路。）针对进路中与到发线邻接的咽喉（，），列车驶入该咽喉时间点 为列车出站时间 即。列车驶出该咽喉时间点 有 ，其中 第 期寇玮华等：基于时间序列多品种网络流的高铁车站站改期间行车组织优化研究为咽喉通过时间数据集 中该咽喉通过时间。）针对进路中其它咽喉（，），驶入咽喉时间点 ，为前一个相邻咽喉的驶出时间点，可以有。驶出咽喉时间点 。）设（，）为列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 中当前咽喉（，）的任意一个时间段，如果存在 且、且、且 或者 且 中任意一种情况，咽喉冲突返回第 ）步。否则按照进路顺向依次推算，由此可以根据已知的列车出站时间 以及咽喉通过时间 ，推算出站进路中列车进出所有咽喉的时间段（，）。）将出站进路所有咽喉时间段（，）记入列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 中。）返回第 ）步依次进行。针对两个算法需要说明的是，利用咽喉通过时间 、进站时间 及出站时间 推算进路中进出咽喉的时间段（，），不是列车的咽喉占用时间。算法是基于站改前可行的行车方案推算列车进出咽喉时间段（，），即动车组列车 一定会有而且也一定不会发生行车冲突的进出站进路，另外，为了保证行车间隔，在每个算法第）步也将进出咽喉时间段（，）进行了扩充。行车组织优化过程由于站改施工或者其他原因会造成某些到发线不可用，或者到发线可用但无可用的进站进路或无可用的出站进路，这就需要将涉及的列车分配新到发线并且保证存在可用的进出站进路。针对列车分配新的到发线股道时，为了尽可能提高到发线利用率，优先选择与前一列车停车间隔最小的股道，再推断可用的进出站进路。通过构建可行股道推断算法以及可行股道进出站进路可用推断算法，推断出 条到发线股道中哪些股道不发生停车冲突，并且存在可用的进出站进路。可行股道推断算法 如下：）从需要优化行车数据集 中选取选择动车组列车 。）从到发线股道中依次选择 道，且 。）从算法 生成的进路数据集 中，判断动车组列车 进站方向 与第 道之间、第 道与出站方向 之间是否均存在进路，如果不存在，返回第 ）步。）到发线列车间隔 按照现场规则取定，即如果 则 ，否则 ，该列车股道占用时间即为 ，。）设 、分别为到发线第 股道任意一列列车的进出站时间，如果存在 且 、且 、且 或者 且 中任意一种情况，股道停车冲突返回第 ）步，否则将第 到发线股道置于动车组列车 的可行股道数据集 中，然后返回第 ）步依次进行。可行股道数据集 构成，如表 所列。为了优先选择与前一列列车停车间隔最小的股道，将可行股道数据集按照与前一列列车停车间隔 递增排序。表 可行股道数据集 动车组列车可行股道动车组列车 与前一列车时间间隔 可行股道进出站进路可用推断算法 如下：）基于算法 针对动车组列车 形成的可行股道数据集 ，依次选择可行股道 道。）引入算法 ，推算进站方向 与第 道之间进站进路的进出咽喉时间段（，）。需要另外处理的是，为了满足区间列车间隔，基于算法 第）步、第）步推算出的咽喉（，）驶入时间点、驶出咽喉时间点，需要用 和 进行算法 第）步的咽喉冲突判断，其中区间列车间隔 按照现场规则取定即如果 则 ，否则 。）如果推算出存在可用的进站进路，转到第）步推断可用出站进路，否则进行如下处理：如果动车组列车 不是始发车，该列车行车无法优化，将其置入无法优化行车数据集 中。如果动车组列车 为始发车并且存在其它动走线，改变列车出动车所的动走线，即改变始发车 的进站方向 ，转到第 ）步。如果可以推算出可用的进站进路，转到第 ）步推断可用的出站进路，否则该列车行车无法优化，将其置入无法优化行车数据集 中。）引入算法 ，推算第 道与出站方向 之间出站进路的进出咽喉时间段（，）。需要另外处理的是，为了满足区间列车间隔，基于算法 第）步、第 ）步推算出的咽喉（，）驶入时间点、驶兰州交通大学学报第 卷出咽喉时间点，需要用 和 进行算法 第）步的咽喉冲突判断，其中区间列车间隔 按照现场规则取定即如果 则 ，否则 。）如果推算存在可用出站进路，动车组列车 即为可优化列车并进行如下处理：将接发车的原股道 变更为优化的新股道 ，如果动车组列车 为始发车并且改变了进站动走线，将原进站方向的动走线进行变更。最后将动车组列车 置入可以优化行车数据集 中。将第）步和将第）步推断的进出站咽喉时间段（，）置入列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 中。将该动车组列车 的接发股道 以及停留时间段（，），置于到发线占用时间序列多品种流数据集 中。）如果推算不存在可用出站进路而且动车组列车 不是终到车，该列车即为无法优化列车，将其置入无法优化行车数据集 中。）如果推算不存在可用出站进路而且动车组列车 是终到车，同时又存在其它动走线，改变出动车所动走线即改变终到车 出站方向 ，转到第 ）步。如果推算仍然不存在可用出站进路，动车组列车 为无法优化列车，将其置入无法优化行车数据集 中，否则转到第 ）步。）针对存在可用出站进路的动车组列车 进行如下处理：将动车组列车 的原股道 变更为优化的新股道 ，如果改变了进出站动走线，将原进出站方向的动走线进行变更，最后将该列车其置入可以优化行车数据集 中。将第）步和将第）步推断的进出站咽喉占用时间段（，）置入列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 中。将接发股道 及停留时间段（，），置于到发线占用时间序列多品种流数据集 中。行车组织优化是针对站改受影响的需要优化列车进行，考虑接（发）车进路准备时间 以及区间列车间隔 的因素，算法 通过第）步和第）步判断是否存在进路咽喉冲突。深圳北站站改期间行车组织优化案例深圳北站是具有 条到发线并具有动 线和动 线个动车所的高铁车站，站场图如图所示。为了增加赣深方向新引入线以及新建第二动车所，于 年 月开始进行施工，第一阶段施工需要封锁动 线?（含）?（含）?（不含）道岔间线路以及?道北端线路。图 深圳北站站场图 鉴于本文研究内容人工计算量大以及计算过程复杂等原因，基于研究思路和研究方法开发了 高铁站通过能力计算及行车组织优化系统，利用该系统进行推算、计算数据的同时，也可以通过该系统验证本文研究思路和研究方法是否具有可行性。初始化过程）根据深圳北站站场工程图纸、深圳北站信号设备平面布置图、广铁集团高速铁路行车组织细则、深圳北站能力查定报告、列车运行图、深圳北站股道运用图、车站能力查定报告等，查定出进出第 期寇玮华等：基于时间序列多品种网络流的高铁车站站改期间行车组织优化研究站信号机与进出站方向最外侧道岔之间以及每个咽喉的距离 、规定进出站车速 、接（发）车进路准备时间 、到发线最大停车间隔时间 、区间列车间隔 。）站场图抽象为站场网络图、第一阶段站改施工线路封锁以及利用算法 ，生成进路数据集 ，推算过程示意图如图 所示。）针对第 节所述的咽喉通过时间 计算过程及结果如图 所示。行车组织优化过程）深圳北站站改前接发列车 列，行车数据与站场网络图融合的行车数据集 如图 所示。图 进路数据集推算 图 咽喉通过时间计算过程及结果 兰州交通大学学报第 卷图 行车数据集 ）从行车数据集 中依次取出列车信息，通过站场网络图数据判断接发股道是否可用。如果接发股道可用，从进路数据集 中判断是否有进出站进路。如果有进出站进路，将该列车信息置于无需优化行车数据集 中。否则将该列车信息置于需要优化行车数据集 中。如果接发股道不可用，将该列车信息置于需要优化行车数据集 中。鉴于需要优化列车中跨局列车的优先性，对需要优化行车数据集 按照跨局列车优先排序。此过程生成的需要优化行车数据集 过程及结果如图 所示，从站改前接发列车数 列中推断出有 列需要进行行车组织优化。图 行车数据集 推算过程及结果 ）针对无需优化行车数据集 中的列车，基于第 节到发线停留时间序列参数，生成到发线占用时间序列多品种流数据集 。再利用算法 及算法 ，对进出站进路的进出咽喉时间段（，）推算，生成列车进出咽喉时间序列多品种流数据集 ，推算过程及结果如图 所示。第 期寇玮华等：基于时间序列多品种网络流的高铁车站站改期间行车组织优化研究图 列车进出咽喉时间序列多品种流数据集推算过程及结果?）针对需要优化行车数据集 中的 列列车，利用算法 和算法 进行可行股道以及进出站进路可用推断，优化行车数据集 中有列车数 列，无法优化行车数据集 中有列车数 列，最终优化结果如图 所示。图 最终优化结果图 兰州交通大学学报第 卷 人机交互模式行车组织优化行车组织自动优化只是为实际工作提供便利可行、分析决策的手段，自动优化结果不可能达到绝对性和完全性，尤其是根据实际情况会有多样的行车安排，所以在行车组织自动优化基础上，应该提供人机交互模式。如图 所示以股道运用图方式提供了人机交互模式进行人工优化。图 人机交互模式效果图?结论借助时间序列多品种网络流模式对行车组织优化进行研究，形成了一定的初创性，但有一些因素也需要考虑到：）进出咽喉时间段（，）推算时，利用了公式 计算列车咽喉通过时间，该时间 属于理论上的时间，实际中会有其他时间或者时间也可能大于该时间，由此会造成进出咽喉时间段（，）加大。在进行行车组织优化时，通过判断时间段（，）是否出现重叠以及交叉来选择可用进路，不会影响算法 、算法 以及算法 的可行性，但对是否存在可用进路有影响，这就有可能导致无法优化列车的数量增多。针对深圳北站案例的无法优化列车数就有可能不止 列，所以提供人机交互模式进一步行车组织优化更有其必要性。）计算咽喉通过时间是基于绝对时间占用进行的，所谓绝对时间占用是基于高速铁路行车组织细则等查定核定的规定时间，但实际中会有其他时间占用。）针对无需优化行车保持“三固定”前提下推算进出咽喉时间段（，），如果将无需优化列车和需要优化列车都突破“三固定”进行优化，优化的效果是否更好有待于进一步研究。另外，前期利用多品种流网络对客运的高铁车站以及货运的编组站进行了运用研究，形成了一定的应用基础，如何利用多品种流网络解决货物运输问题，有待进一步深化并进行系统性研究。参考文献：王莉，朱涛，徐杰，等 突发事件下旅客列车行车组织双层规划模型 东南大学学报（自然科学版），（）：?谷玉锟，于海军，朱永刚 青岛铁路枢纽车流组织优化研究 铁道运输与经济，（）：?彭其渊，杨奎，文超，等 我国高速铁路夜间行车组织办法 西南交通大学学报，（）：?温旭红，林伯梁，王龙，等 基于多商品网络流理论的铁路车流分配及径路优化模型 北京交通大学学报，（）：?（下转第 页）第 期唐兆鑫等：都市圈交通综合承载力研究 杨东援，马哲军 路网容量分析的理论与方法 中国土木工程学会第七届年会暨茅以升诞辰 周年纪念会论文集 上海：同济大学出版社，：?杨信丰 城市交通网络容量研究 兰州：兰州交通大学，邵长桥，庞佳骏，吕鲲，等 基于时空消耗法及运行效率的路网容量 北京工业大学学报，（）：?吴海燕，高进博，冷传才 路网容量最大流的一种改进算法 交通运输系统工程与信息，（）：?王建，邓卫 基于交叉口多相位信号控制的路网容量 东南大学学报（自然科学版），（）：?，?（），（）：?，：詹歆晔，郁亚娟，郭怀成，等 特大城市交通承载力定量模型的建立与应用 环境科学学报，（）：?李荣，吴建军 北京市交通承载力预测研究 山东科学，（）：?，李小静，王花兰，范媛媛，等 城市道路交通承载力研究综述 交通运输系统工程与信息，（）：?齐?，张贵祥 北京市交通综合承载力评价与提升策略 生态经济，（）：?，傅成红 城市群综合交通运输承载力及协调性评价 交通运输系统工程与信息，（）：?王振坡，朱丹，王丽艳 区域协同下京津冀城市群城市综合承载力评价 首都经济贸易大学学报，（）：?袁振洲，邓娜，闫欣欣 交通承载力与环境承载力的耦合协调度 基于城市群的实证分析 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