Планирование движения поездов в интеллектуальных транспортных системах

Цель. Предложить новый способ энергоэффективного составления плана перевозочного процесса для линий метрополитена. Под планом перевозочного процесса понимается составление графика движения пассажирских поездов, удовлетворяющего всем предъявляемым к нему требованиям и ограничениям, связанным с ежечасным выполнением заданной парности движения поездов, эффективным использованием пропускной и провозной способности рассматриваемой линии метрополитена, безопасностью движения транспортных средств, обеспечиваемой своевременно проводимой технической диагностикой единиц электроподвижного состава в форме текущих плановых ремонтов и осмотров в депо и/или линейных пунктах технического осмотра, комфортом для пассажиров, выражающемся в равномерности появлений электропоездов на станциях, что в свою очередь обеспечивает перераспределение пассажиропотоков на станциях и исключает избыточное скопление людей на платформах.

Методы. Применяются методы автоматизированного построения плановых графиков движения пассажирских поездов метрополитена, базирующиеся на использовании критериев равномерности интервалов движения поездов, а также равномерности распределения единиц электроподвижного состава при планировании переходных процессов, с последующим перераспределением времен сверхрежимных выдержек, введенных алгоритмом автоматизации, на времена хода по перегонам. Метод равномерности интервалов движения поездов базируется на минимизации суммы квадратичных отклонений интервалов по отправлению поездов по всем станциям для всех поездов. Метод равномерности транспортных средств внутри переходных процессов базируется на применении алгоритма целочисленного деления Евклида. При составлении статьи авторы учитывали наличие на линиях метрополитена систем различных уровней автоматизации, регламентированных международным стандартом IEC 62290-1:2014. Внимание уделено не только транспортным системам с высокоуровневым развитием средств автоматики, классифицируемым стандартом как GoA3 и GoA4, но и транспортным системам с низким развитием средств автоматики (они классифицируются как GoA0, GoA1 и GoA2).

Результаты. Предложенный в статье способ наглядно подтверждает сокращение расхода электроэнергии, затрачиваемой на тягу при движении поездов, пропорционально длительностям сверхрежимных выдержек, введенных в процессе работы алгоритмов автоматизации, заложенных в интеллектуальную автоматизированную систему построения плановых графиков движения пассажирских поездов метрополитена.

Выводы. Изложенный подход доказывает прямую зависимость энергоэффективности плана движения поездов от равномерности распределения управляющих воздействий по корректировке интервалов попутного следования поездов и длительностей введенных сверхрежимных выдержек, определению последовательностей вводимых / снимаемых единиц электроподвижного состава внутри переходных процессов, по рациональному размещению точек ночной расстановки на графике движения поездов метрополитена. Материалы, изложенные в статье, расширяют имеющуюся базу знаний в области автоматизации планирования перевозочного процесса на метрополитене, что, в свою очередь, предоставляет возможность для дальнейшего совершенствования методики построения интеллектуальных транспортных систем, учитывающих наличие внедренных систем автоведения поездов высоких уровней автоматизации (GoA3 и GoA4).

1. Сафронов А.И., Лысенко Е.В. Моделирование плана перевозочного процесса в утренний час пик на замкнутой Большой Кольцевой линии Московского метрополитена // Автоматика на транспорте. 2021. Т. 7. № 4. С. 584-616.

2. Баранов Л.А., Сидоренко В.Г., Балакина Е.П. и др. Минимизация расхода энергии на тягу поездов внеуличного городского транспорта // Электротехника. 2021. № 9. С. 26-34.

3. Сафронов А.И. Доступность рельсовых транспортных систем города Москвы // ПУБСС : материалы XXIX международной научно-практической конференции, 15 декабря 2021. М.: ИПУ РАН. 2021. С. 336-342.

4. Роменский Д.Ю., Калинин К.А. Пропуск электропоездов диаметральных маршрутов через центральную часть транспортных узлов // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2021. № 2 (57). С. 24-32.

5. Логинова Л.Н. Сеславина Е.А., Сеславин А.И. Методика составления расписания движения поездов для столичного метрополитена // Автоматика на транспорте. 2022. Т. 8. № 1. С. 67-77.

6. Сидоренко В.Г., Сафронов А.И. Построение планового графика движения для метрополитена // Мир транспорта. 2011. Т. 9. № 3 (36). С. 98-105.

7. Баранов Л.А., Жербина А.И. Построение на ЭВМ графика движения поездов метрополитена // Вестник ВНИИЖТ. 1981. № 2. С. 17-20.

8. Астрахан В.И., Жербина А.И. Алгоритмизация процесса составления графика движения поездов метрополитена // Тр. МИИТ. 1975. № 492. С. 99-105.

9. Тишкин Е.М., Феофилов А.Н. Автоматизированный расчет графиков движения поездов метрополитена // Вестник ВНИИЖТ. 1989. № 2. С. 8-9.

10. Иконников С.Е. Контроль безопасности в современных системах обеспечения движения поездов // История и перспективы развития транспорта на севере России. 2021. № 1. С. 51-53.

11. Сидоренко В.Г. Современные вызовы безопасности городских транспортных систем // ПУБСС: материалы XXVIII международной конференции. М.: ИПУ РАН. 2020. С. 434-439.

12. Сеславина Е.А., Сеславин А.И. Риск-ориентированный подход к обеспечению безопасности движения поездов // Экономика железных дорог. 2019. № 5. С. 69-75.

13. Сафронов А.И. Подходы к решению задачи автоматизации документооборота перевозочного процесса в Московском метрополитене // Автоматика на транспорте. 2016. Т. 2. № 3. С. 425-441.

14. Сидоренко В. Г., Новикова М.В. Синтез планового графика движения зонного типа // Мир транспорта. 2009. Т. 7. № 4 (28). С. 128-134.

15. Сидоренко В.Г., Сафронов А.И., Филипченко К.М. Автоматизация планирования работы ЭПС метрополитена // Мир транспорта. 2015. Т. 13. № 4 (59). С. 154-165.

16. Сидоренко В.Г., Чжо М.А. Применение генетических алгоритмов к решению задачи планирования работы электроподвижного состава метрополитена // Электроника и электрооборудование транспорта. 2016. № 6. С. 13-16.

17. Сидоренко В.Г., Чжо М.А., Алексеев В.М. и др. Планирование обслуживания электроподвижного состава в условиях ограниченных ресурсов // Электротехника. 2017. № 12. С. 73-76.

18. Маркевич А.В., Сидоренко В.Г. Автоматизация управления распределением трудовых ресурсов с использованием генетического алгоритма // Информатизация образования и науки. 2019. № 3 (43). С. 36-49.

19. Сидоренко В.Г., Сафронов А.И. Методика выравнивания интервалов движения пассажирских поездов метрополитена в условиях ограниченных ресурсов // Вестник РГУПС. 2014. № 2 (54). С. 69-76.

20. Баранов Л. А., Воробьева Л.Н. Синтез законов централизованного управления движением поездов на линии метрополитена на базе имитационной модели // Вестник МИИТ. 2004. № 11. С. 3.

21. Сидоренко В.Г., Филипченко К.М., Чжо М.А. Влияние ночной расстановки составов на режим работы электроподвижного состава метрополитена // Электротехника. 2016. № 9. С. 19-25.

22. Баранов Л.А., Кузнецов Н.А., Максимов В.М. Энергооптимальное управление движением транспортных средств // Электротехника. 2016. № 9. С. 12-18.

23. IEC 62290-1:2014. Railway Applications – Urban Guided Transport Management and Command/Control Systems – Part 1: System Principles and Fundamental Concepts. – International Electrotechnical Commission. 2014-07-01.

24. Плеханов П.А. Вопросы стандартизации и безопасности миграции к будущей системе железнодорожной подвижной связи // СПбНТОРЭС: труды ежегодной НТК. 2021. Т. 1 (76). С. 219-221.

25. Ning B., Brebbia C.A., Tomii N. Computers in Railways XII : Computer System Design and Operation in Railways and Other Transit Systems. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2010. 1024 p.

26. Fan W. Reliability analysis of stochastic park-andride network // Journal of Modern Transportation. 2012. № 1. Pp. 57-64.

27. Deng L., Zeng Q., Gao W. et al. Optimization of train plan for urban rail transit in the multi-routing mode // Journal of Modern Transportation. 2011. № 4. Pp. 233-239.

28. D’Acierno L., Botte M., Gallo M. et al. Defining Reserve Times for Metro Systems: An Analytical Approach // Journal of Advanced Transp. 2018. Pp. 1-15.

29. Gong C., Zhang S., Zhang F. et al. An Integrated Energy-Effi Operation Methodology for Metro Systems Based on a Real Case of Shanghai Metro Line One // Energies. 2014. Vol. 7 (11). Pp. 7305-7329.

30. Liu R.R., Golovitcher I.M. Energy-efficient operation of rail vehicles // Transport Research. A Policy Practice. 2003. Vol. 37. Pp. 917-932.

31. Noah J.G. Ethical Decision Making During Automated Vehicle Crashes // Transp. Research Record: Journal of the Transp. Research Board. 2014. № 2424. Pp. 58-65.

32. Turner C., Tiwari A., Starr A. et al. A review of Key Planning and Scheduling in the Rail Industry in Europe and UK // Rail and Rapid Transit: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F. 2016. Vol. 230. № 3. Pp. 984-998.

33. «Наше метро» [Электронный ресурс] : Шанхайский метрополитен. URL: http://n-metro.ru/шанхайский-метрополитен/ (дата обращения: 07.05.2021).

34. Комплекс градостроительной политики и строительства города Москвы [Электронный ресурс] : Метрополитены мира. URL: https://stroi.mos.ru/mobile/metro/metropoliteny-mira/ (дата обращения: 07.05.2021).

35. Дегтярев Д.П. Теория и методы автоматизации построения графиков движения поездов на метрополитене. СПб.: ПГУПС. 2002. 147 с.

36. Сидоренко В.Г., Петров А.С. Архитектура многопоточного программного продукта, реализующего планирование логистических процессов // Информатизация образования и науки. 2020. № 1 (45). С. 25-38.