APP下载

铁路客运应急调度指挥系统构建研究

2018-08-03冯小芳

铁道运输与经济 2018年7期
关键词:列车运行客运预警

刘 俊,冯小芳

(1.中国铁路总公司 调度部,北京 100844;2.中国铁道科学研究院集团有限公司 北京经纬信息技术公司,北京 100081)

根据中华人民共和国国务院关于加强应急管理工作的统一部署要求,铁路部门建立了中国铁路总公司 (以下简称“总公司”)、铁路局集团公司 (以下简称“铁路局”)、站段 3 级应急预案体系,制定并公布施行《铁路交通事故应急救援和调查处理条例》,建立了覆盖总公司、铁路局、站段的 3 级应急调度指挥中心,形成了较为完善的应急调度指挥管理体系。随着高速铁路的大规模建设,路网规模不断扩大,铁路客运调度应急处置问题的重要性日益凸显。铁路客运调度应急处置不仅直接关系到铁路运输秩序的恢复,更影响着铁路客运服务质量和铁路形象。因此,构建铁路客运应急调度指挥系统 (PTEDCS),利用信息化手段提高突发事件客运调度指挥应急处置水平、提升应急处置效率,成为铁路运输部门亟需解决的重要问题。

1 铁路客运应急调度指挥系统的构建

围绕铁路客运应急调度指挥业务,基于现有应用系统数据,辅以模型算法、数据采集、大数据处理为技术手段,构建总公司级、铁路局级、客运站段 3 级架构,实现集中统一管理的客运应急调度指挥系统。

1.1 系统目标

PTEDCS 覆盖突发情况预警、应急监测预警、应急决策评估、应急调度指挥、应急恢复评估、应急资源管理、应急方案制定等客运应急调度指挥的全过程。通过对应急资源系统整合和应急信息集中处置,纵向实现总公司、铁路局、站段等多层级多岗位的信息实时共享,横向增强各专业间的信息交流,实现客运应急调度指挥集中管理,有效防止多头指挥、多专业决策和反应迟缓等现象出现[1]。PTEDCS 目标如下。

(1)建立日常监控和预警机制,通过对日常在途旅客列车运行状态的监测,优化模型算法,主动感知和预警。

(2)建立应急情况下信息采集、传输和展示机制,实时收集列车故障信息,快速分析故障影响范围和预测故障修复时间。

(3)制定应急预案,针对列车大面积晚点、旅客列车故障、旅客滞留、火灾、暴恐等客运突发事件典型场景,制订切实可行的应急处置方案。

(4)构建应急状态下的信息共享和发布机制。及时发布故障信息,并将相关信息提供给各级运输调度指挥、客运乘务站务及售票、机务运用、车辆整备等相关部门,实现快速响应,应急联动,协同处置[2]。

(5)提供合理的渠道使旅客知情,实时调整应急情况下的旅客列车开行方案和旅客输送方案。

(6)生成客运应急调度处置评估报告,建立客运应急调度经验数据库,便于利用人工智能实现基于现有知识的自适应学习。

1.2 系统应用架构

PTEDCS 覆盖应急预防、准备、处置和恢复的全过程。不管何种层级,道路客运应急应包括应急预警、应急响应和处置、应急保障 3 个方面。PTEDCS 通过应急检测预警、应急评估决策、应急调度指挥和应急恢复总结 4 个功能完成应急调度协调指挥的全过程[1]。除此以外,还包括基础数据处理、信息共享和发布、用户统一管理和事件记录库等部分。PTEDCS 应用架构如图1 所示。

PTEDCS 主要包含 5 个部分,分述如下。

(1)应急调度处理。包括应急监测预警、应急评估决策、应急调度指挥和应急恢复总结等 4 个阶段。建立应急监测预警是做好应急管理的前提,应急评估决策是应急处置自动化、智能化的主要体现。通过对各关联数据分析、应急资源管理、事件记录库匹配、应急预案查询、故障影响范围评估、产生应急运输调整方案等实现应急的评估和决策。应急调度指挥是应急管理的核心,是在充分掌握突发事件的信息后制定科学有效的应急处置措施的过程。应急恢复总结是指在应急响应过程中的快速恢复和评估环节,包括故障解除和总结、评估分析、应急报告生成等。

(2)基础数据处理。包括铁路客运综合数据处理和应急资源管理。对客运数据进行关联分析和存储,对所有的应急资源实现电子化、一体化存储和状态更新,方便查询和调配。

(3)信息共享及发布。主要包括利用铁路内部调度生产网络发布客运应急调度过程中的相关信息,以及利用移动网络对旅客发布列车正晚点方案和出行方案建议信息等。

图1 PTEDCS 应用架构Fig.1 Architecture of PTEDCS

(4)统一用户管理。用户统一认证是支撑铁路PTEDCS 一体化协调指挥的前提。统一身份认证通过角色岗位的分配和权限管理,在实现信息共享的同时职责分明,互不干扰。

(5)事件记录库。用于记录应急处置的全过程,便于分析评价和经验值积累,为大数据分析和客运应急调度指挥自动化、智能化奠定基础。

1.3 核心功能设计

PTEDCS 的核心部分为应急调度协调指挥。通过应急检测预警、应急评估决策、应急调度指挥和应急恢复总结 4 个模块完成应急调度协调指挥的全过程[3]。系统的数据支撑由铁路客运调度综合数据处理和铁路应急调度资源管理实现,客运应急调度的信息交互和发布由信息共享及发布模块完成。用户统一管理模块使得客运应急调度信息集中管理和各岗位、各部门的协同调度成为可能。建立事件记录库,便于分析评价,以提升整个客运应急调度的指挥水平。

(1)应急监测预警是主动感知客运突发事件的有效手段。通过对旅客列车动态定位、旅客列车故障感知、列车运行状态监测、应急预警模型设计、突发事件信息采集、预警信息推送、确认等方面来构建应急监测预警模块。为降低事件发生的概率,有必要研究事件发生的影响因素,明确因素之间的关系,制订更加有效的预案措施[2]。对于铁路客运调度指挥而言,一是识别影响列车运行状态的铁路突发事件。通常将铁路客运的影响因素归纳为人为因素、设备因素、环境因素及管理因素[2]。二是确定每个突发事件影响因素对列车运行状态的影响。三是通过提取突发事件和行车策略调整之间的各相关环节,构成突发事件因果映射关系链条,由链成网,形成突发事件因果关系网[2]。四是每条因果链路设立预警阈值,为列车运行状态预警模型设定预警参数。五是结合全国范围内的铁路线路网络结构和旅客列车行车组织实际,建立列车运行状态预测预警模型[3]。

(2)应急评估决策是应急处置自动化、智能化的主要体现。平台通过对各关联数据分析、应急资源管理、事件记录库匹配、应急预案查询、故障影响范围评估、产生应急运输调整方案等来实现应急的评估和决策。突发事件发生后,根据不同层级的影响范围,启动不同的应急预案进行调度指挥[4]。

(3)应急调度指挥是应急管理的核心。客运应急调度是在充分掌握突发事件的信息后制定科学有效的应急处置措施的过程。针对高速铁路突发事件而组织的应急调度指挥领导小组成员,在对事件分析和评估后,调用事先制定好的相应类别、相应等级的应急预案。根据预案制定的流程、措施,结合实际情况进行预案分析和修正[5]。应急调度指挥主要通过人员组织、资源调配、列车开行方案调整、故障排除、发布调度命令、文电通知等方式进行调度协调指挥。

(4)应急恢复总结是指在应急响应过程中的快速恢复和评估环节。应急恢复总结首先使突发事件影响区域恢复到最基本的服务,再继续努力使其恢复到常态[6]。应急恢复总结主要包括恢复正常运输、应急处置过程写实,自动生成客运调度应急处置评估报告并归档到事件记录库,同时通报故障处理过程,提供全过程回溯服务。

1.4 系统信息流程

为解决应急调度过程中各部门掌握的信息不对等、不能联动协调进行高效指挥的问题,PTEDCS建立扁平化铁路客运应急调度协调指挥信息流,应用最新的通信技术做到信息传递准确高效。PTEDCS 以现有的铁路运输各生产系统为基础,以铁路客运应急调度指挥的业务流程为核心,构建横向涵盖调度部、客运部、机辆部、宣传部等相关部门,纵向包含总公司级、铁路局级、客运站段级、一线基层部门等 4 个层级的信息流架构。客运应急调度平台信息流程拓扑图如图2 所示。

PTEDCS 建立了 5 条纵向信息通道。

(1)客运调度相关的信息通道架构。包括旅客、车长、客运站段、铁路局客运调度、铁路局高速铁路值班主任、总公司客运调度、总公司高速铁路调度、值班处长等相关岗位。客运调度信息通道垂直传输客运调度命令、客运开行调整计划、客运突发事件报告、客运正晚点信息、客运突发预警信息、客运调度资源申请等信息。

(2)涉及动车调度相关的信息通道。包括随车机械师、动车段、铁路局动车调度、总公司动车调度。动车调度通道垂直交互动车组编组、动车组车组车号、车长和机械师联系方式、动车组检修、动车组热备等信息。

(3)涉及车辆调度相关的信息通道。包括乘检、车辆段、铁路局车辆调度、总公司车辆调度。车辆调度信息通道垂直交互车辆分布、车辆故障类信息。

(4)涉及机车相关的信息通道。包括司机、机务段、铁路局机车调度、总公司机车调度等。机车调度信息通道交互列车机务担当、司机信息、施工运行揭示调度命令信息等。

(5)涉及宣传部门的信息通道。包括旅客 APP/12306 网站、车长、值班站长、宣传部门。各纵向通道间横向进行实时信息交互。应急处置时以调度为核心,铁路客运调度应急指挥平台及时将客运应急调度相关信息提供给各级运输调度指挥、客运乘务站务及售票、机务运用、车辆整备等相关部门,同时将应急处置实时情况推送给客运部、机辆部、宣传部等相关部门。各部门及时提供动车组热备情况、救援列车情况、站场股道占用情况、站内和车内实际情况、旅客售票情况等,实现各部门应急联动,协同处置,提高应急处置响应速度和效率。

图2 客运应急调度平台信息流程拓扑图Fig.2 Information fl ow topology of PTEDCS

2 基于大数据技术的铁路客运应急调度决策评估

PTEDCS 是智能运输系统的重要组成部分,要求集中统一指挥,加强预测预警。为提升客运应急调度指挥的自动化、智能化水平,应基于现有的客运调度管理综合数据,结合大数据处理技术建立客运应急调度决策评估模型,关联数据分析处理,实现科学的客运应急调度决策评估。

2.1 应急调度决策评估架构

铁路客运突发事件产生后,应对突发应急事件的影响范围、应急等级等进行评估,准确评估、合理决策是客运应急指挥的前提[7]。为了更好地关联分析既有运输生产系统所产生的生产数据,搭建大数据处理环境,在积累海量的数据的同时,为科学辅助决策提供数据支撑。大数据客运应急调度决策评估架构如图3 所示。

PTEDCS 的决策评估模型由数据源层、集成层、存储层、分析层、功能层、应用层和平台管理层组成。通过对不同的数据源进行整合、集成、存储、分析,为客运应急调度工作提供全方位的数据储备。

2.2 关联数据分析处理

基于大数据技术的决策评估处理模型的数据源层,主要包括旅客乘降数据、旅客列车行车调度运行线数据、列车开行数据、高速铁路铁路线数据、客车编组数据、旅客列车乘务数据等。数据处理首先是从既有的生产系统中抽取铁路客运应急调度相关的各种生产数据。考虑到旅客列车运行线数据、旅客售票信息等数据量不断攀升,采用 Hadoop 大数据平台处理大数据集是一个很好的选择[8]。对于列车运行线历史信息、旅客售票历史信息等利用大数据采集工具导入 Hadoop 平台,按照列车运行车次、行车区间等不同的组织方式,存放在数据仓库中。对于列车运行的实时轨迹信息,以及当前运行的列车轨迹追踪、旅客乘降信息等直接存入关键值数据库,便于实时处理和查询。

Spark 提供了一整套闭环的大数据应用分析解决方案。基于 Spark 分布式计算框架之上封装了常用的功能接口,方便在 Spark 之上进行数据分析和挖掘[9]。对于应急决策评估数据分析,选用既支持离线数据分析又支持实时数据分析的 Spark 分布式计算工具。利用离线分析技术将铁路线运行能力、应急影响范围、应急恢复时间、应急资源储备等信息分析抽取出来,便于辅助应急决策和评估。利用实时数据分析,将应急处置过程监控、应急处置列车开行调整方案、调度命令、文电通知等数据快速提取出来,便于应急处置过程的信息交互。

图3 大数据客运应急调度决策评估架构图Fig.3 Big data decision-making assessment architecture

2.3 应急决策评估

在铁路客运应急决策评估模型功能层和应用层,利用分析抽取产生的应用数据,设计开发相应的功能,包括剩余运能分析、列车运行线拼线、旅客发送量统计,以及发布其他的数据服务。剩余运能分析是典型的基于大数据数据处理技术的应用场景。结合历史客流发送数据和区间旅客列车开行情况、区间线路通过能力、客票售票情况、铁路旅客列车开行计划、旅客列车编组信息等大量历史数据和实时数据,经过数据处理和挖掘,设计任意 2 个铁路站之间的剩余运行分析算法,计划区间内的旅客运输剩余运能。利用历史经验数据,预测铁路线路上任意区间的剩余运能情况。如果剩余运能超过一个阈值,将启动应急预案,进行应急决策处置。

列车运行线拼接是将列车运行所经过的各个行车调度台产生的运行线数据进行拼接和存储。在列车运行线的拼接过程中,需要结合实时数据查询和分布式数据处理 2 种技术将列车运行线实际信息、列车运行线计划信息、列车运行线历史信息进行关联处理。在客运应急调度指挥时,及时掌握旅客列车的历史运行轨迹、当前在途位置及未来的行车轨迹等,为决策评估提供最直接的行车方案调整依据。

通过大数据处理技术,还可以发布应急资源调配服务、应急历史事件查询等服务。客运应急调度指挥系统基于大数据技术,通过对关联数据分析、应急资源管理、事件记录库匹配、应急预案查询、故障影响范围评估、应急运输方案调整等实现应急的评估和决策。

3 结束语

构建铁路客运应急调度指挥系统,做到应急有备、稳妥高效、处置得当是当前调度指挥领域亟待完成的目标。随着全路运输信息集成平台的建立,列车、车辆、客运、机车、司机、乘务、售票等信息不断收集完善,为建立客运应急调度指挥系统提供了大量的数据支撑。铁路 PTEDCS 采用一体化设计、集中架构,在横向的各部门、纵向的各岗位之间形成应急联动、协调指挥。基于大数据处理技术,在应急评估决策方面应做好充分论证和不断演练、实践,结合历史事件记录库的积累和修正,未来辅以人工智能和机器学习,以逐步提升运输指挥的自动化、智能化水平。

猜你喜欢

列车运行客运预警
改善地铁列车运行舒适度方案探讨
百花齐放的“定制客运”,能否拯救道路客运市场?
法国发布高温预警 严阵以待备战“史上最热周”
浅谈城轨交通列车运行控制系统大修改造
CBTC系统列车运行间隔控制仿真研究
提高客运驾驶人安全意识
台湾客运业:高铁躲过破产危机?
机载预警雷达对IFF 的干扰分析
相同径路的高速列车运行图编制方法
日盲紫外探测技术在空间预警中的应用