高速铁路车站--区间能力协调性的重要影响因素分析

陈晓竹 曾 诚

0 引 言

随着京沪高铁、郑武高铁等多条高速铁路的相继开通，我国正式进入高速铁路时代。为了保证铁路运输的作业效率和经济利益，对高速铁路点和线的能力协调提出了新的要求，尤其是对办理大量始发、终到和折返列车的高速铁路车站与区间能力的协调性更应进行重点研究。研究高速铁路车站-区间能力的协调性在规划阶段，可以判断运输系统内各项设施是否配置恰当，帮助运输管理部门有针对性地对高速铁路能力薄弱环节进行调整；在运营阶段，能够保证在合理的管理和运输组织下实现运输畅通，使能力不协调的环节得到缓解，充分发挥各项设备的能力。

目前，学者已从多个方面对点线能力的协调性进行了研究，文献[1]中最先提出了能力量比系数的概念，研究了编组站内部设备间能力量比系数的确定方法，并根据当时铁路的运输组织水平提出了设备间的能力协调量比值。文献[2]、[3]从不同的角度建立了点线能力的协同优化模型，并对影响能力协调的因素进行了量化分析。文献[4]、[5]运用仿真的方法对编组站的能力匹配进行了研究，通过多次在连续单位时间内仿真模拟，统计不协调状态，找出最优的系统合理配置，为运输组织提供合理的决策依据。本文进一步运用计算机仿真的方法对点线能力的协调性进行定量分析以研究高速铁路车站-区间能力的匹配，用于指导各项设备能力加强和改造，优化运输组织。

1 高速铁路车站-区间能力协调性概述

1.1 能力协调的内涵

从直观意义上讲，系统的协调是指在系统内部的自组织和来自外界的调节管理活动(即他组织)作用下，其各个组成子系统之间的和谐共存[6]。点线能力协调包括了两层含义：一层是服务设备的最优设计，称为静态协调；一层是对已有服务设备的最优运营控制，称为动态协调。

静态协调是规划阶段的一种协调，一般都把这类协调问题归于设备数量和能力的匹配，主要包括设备的技术改造方案和新站、新线的建设方案。以对未来情形预测为基础，要求建立或改造的系统在运用过程中技术、经济等方面都处于最优状态，实际能力小于生产环节中各项技术设备所能提供的最大能力，同时相邻两个环节之间的衔接作业能够顺畅进行，不会出现延误与等待。动态协调是运营阶段的一种协调，是在系统的设备已经固定的前提下，结合运输生产的动态过程，通过运输组织的实时控制，及时调整铁路系统在运营中出现的无序状态，寻求设备的最优运营策略。高速铁路点线能力协调的含义如图1所示。

图1 点线能力协调的含义Fig.1 The coordination’s connotation of station-interval ability

1.2 车站-区间能力协调性的度量

协调度是在特定的条件下，对一种状态或一个方案的协调性的度量。[7]本文中区间-车站能力的协调性用两个个指标来进行衡量：

（1）区间-车站最终的通过能力

区间-车站组成的系统最终的通过能力可用下式表示：

式中：N输入——从区间向车站输入的列车数目；

N丢——由于能力不匹配而丢弃的列车，按

下式计算：

其中：P延——列车出现延误的概率；

P丢——丢失运行线的概率。

（2）列车运行的延误率

列车在作业过程中可能出现多种情况的延误，不满足追踪列车间隔时间、没有适当的接发车进路和没有空闲的到发线，这些情况中只要出现一种列车的作业都被视作是延误。高速铁路的实际运营表明，列车流到达时间间隔大于车站发出列车时间间隔，基本上不会出现列车排队等待的现象。当列车密集到达，车站的处理能力达到饱和，后续到达的列车就会出现排队等待的现象而出现延误，此时，区间和车站能力就表现为不协调。

2 系统仿真

2.1 仿真主程序流程

进行车站-区间能力协调性仿真，首先应根据高速铁路列车作业流程的特点将系统进行简化，建立相应的模型，接着将模型转变为计算机能够识别的专用模拟语言或计算机程序语言。首先输入仿真的参数并对参数进行初始化，如车站到发线的数目、咽喉进路的集和模拟时间的长度等；然后调用时间控制程序以便驱动程序；接着对作业事件类型进行判定，若是到达事件，则执行到达事件处理例程，处理后置事件为已执行。按同样的原理对到发线作业事件和出发事件进行判定和执行；最后对仿真的结果进行处理和保存。主程序的核心问题是到达事件、到发线事件和出发事件，也是需要进行细化的三个重要的子程序。主程序流程图从整体上描述了随仿真时钟推进时系统状态的变化过程，如图2所示。

图2 主程序流程Fig.2 Main program flow chart

2.2 系统的仿真策略

本文运用Matlab来实现系统仿真，根据仿真模型要求和功能结果编制程序，程序包括一个主函数和多个子函数。主函数主要根据列车的种类调用相关的子函数来处理列车的接发车和出入段作业，每个子函数完成一种列车的接发车或出入段作业，通过主函数确定各个子函数间的关系，并把这些子函数集合成一整体，以实现系统的整体功能。

仿真模型中所有的事件按照时间先后顺序排成一个序列，构成进程，系统会按照预先规定好的处理规则和时间先后顺序处理进程上的每一个事件。除去初始事件的触发，事件都是随仿真系统的运行而产生，且这些事件已预先进行过策划。策划的主要工作是确定事件的类型与发生时间，策划好的事件会预先储存，当仿真时钟到达事件的产生时间时，由仿真系统处理该事件。

由于列车速度主要影响列车相关作业时间，因此本文仅按照列车运行方向和列车类型将列车作业进程划分为八大类，见表1。

表1 列车作业进程分类表Tab.1 Classification of train operation process

3 重要因素对车站-区间能力协调性的影响分析

3.1 到发线数量对车站-区间能力协调性的影响

本文以南京南站宁安场接发列车的对数作为基础数据资料，其中始发列车占15%，终到列车占29%，直接通过列车占 9%，停站通过列车占 47%，速度为200km/h的列车占 50%，速度为 300km/h的列车占50%。发车间隔时间取6min，仿真时间持续4个小时。为研究到发线数目对点线能力协调性的影响，本文进行多次试验来对相关指标进行统计，统计结果见表2。

图 3为不同到发线数目对应的区间-车站通过列车总数，图4为不同到发线数目对应的延误率。

表2 不同到发线数目对应的指标Tab.2 Index statistics for different arrival-departure line quantities

图3 不同到发线数目对应的区间-车站通过列车总数Fig.3 The station-interval total capacity for different arrival-departure line quantities

图4 不同到发线数目对应的延误率Fig.4 Delay rate for different arrival-departure line quantities

试验 1：使用到发线 I、3、7、II、4、8共六条，到发线5、9、6、10、12五条线路禁用。

试验 2：使用到发线I、3、5、7、II、4、6、8共八条，到发线9、10、12三条线路禁用。

试验 3：使用到发线 I、3、5、7、9、II、4、6、8、10共十条，到发线12禁用。

试验 4：到发线 I、3、5、7、9、II、4、6、8、10、12、14共十一条全部使用。

由实验数据可知，随到发线数目的增加，区间-车站通过列车总数增加，说明随车站到发线数目增加车站的能力加大，点线能力的协调性逐渐趋于良好；随到发线数目的增加，接发车的延误率逐渐降低，系统出现延误的总时间逐渐下降，当到发线数目为10、11时延误率较小且趋于相对稳定状态，证明车站到发线的数目对点线能力的协调性影响较大，车站的初始设计能力能很好地与区间能力配合。

3.2 列车到达强度对车站-区间能力协调性的影响

试验5：仿真的基本条件不变，始发列车占15%，终到列车占29%，直接通过列车占9%，停站通过列车占47%，速度为200km/h的列车占50%，速度为300km/h的列车占50%，仿真时间持续4个小时，实例车站的11条到发线全部使用。发车时间间隔分别取 4min、5min、6min、7min、8min、9min和 10min，实验的统计结果见表3、图5和图6所示。

由统计结果可以看出，随发车间隔时间的增大，区间-车站通过列车总数减少，证明发车间隔时间的增大不利于提高车站的能力，但是对点线能力的协调性有较好影响；随发车间隔时间的增大，列车的延误率逐渐减小，系统的总延误时间减小，发车时间间隔为 4min时列车运行延误的情况较为严重，发车间隔取6min，列车的延误较小；发车间隔大于 7min时，系统基本上不会出现延误，说明其他条件保持不变，对于本车站发车间隔大于 7min点线能力的协调性较好。

表3 不同发车间隔时间对应的指标Tab.3 Index statistics for different train departure time intervals

图5 不同发车间隔时间对应的区间-车站通过列车总数Fig.5 The station–interval total capacity for different train departure time intervals

图6 不同发车间隔时间对应的延误率Fig.6 Delay rate of different train departure time intervals

4 结 论

本文利用计算机仿真技术对影响高速铁路车站-区间能力协调性的重要因素进行了研究。通过计算机程序的开发和设置一系列初始条件对高速铁路车站-区间系统作业过程进行连续多次仿真模拟，分析到发线数目和列车到达强度对高速铁路车站-区间能力协调性的影响。这种基于仿真的研究方法具有高效的灵活性和极大的适应度，能为高速铁路设备的配置和运输组织方法提供一定的依据。