張 海,倪少權(quán),呂苗苗
基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的地鐵列車折返間隔分析
張 海,倪少權(quán),呂苗苗
(1. 西南交通大學(xué),交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,成都 611756;2. 綜合交通運(yùn)輸智能化國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室,成都 611756;3. 綜合交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室,成都 611756)
科學(xué)、合理的仿真模型是研究地鐵列車折返間隔的關(guān)鍵。本文建立的連續(xù)型元胞自動(dòng)機(jī)模型,在參數(shù)設(shè)置上具有更好的適配性,且能有效縮短步長(zhǎng),以提高仿真精度從而更精確地模擬列車實(shí)際運(yùn)行。該仿真基于列車運(yùn)行狀態(tài),對(duì)移動(dòng)閉塞地鐵列車追蹤運(yùn)行及站后折返場(chǎng)景進(jìn)行了仿真,得到的時(shí)間-距離圖、距離-速度圖及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的可用性及仿真精度。同時(shí)定量分析了道岔側(cè)向限速、列車制動(dòng)性能、停站時(shí)間對(duì)折返間隔的影響,提出了縮短折返間隔的措施,使折返間隔降低了31.22%,為提高線路運(yùn)營(yíng)能力提供了參考。
鐵路運(yùn)輸;折返間隔;元胞自動(dòng)機(jī);列車運(yùn)行;運(yùn)營(yíng)能力
隨著城市軌道交通線網(wǎng)的形成,客流量不斷增大,部分城市高峰時(shí)段地鐵列車追蹤間隔已不能滿足客流需求。列車追蹤間隔由區(qū)間追蹤間隔、中間站通過(guò)間隔和折返站折返間隔組成。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)[1, 2]及地鐵線路實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況可知,折返間隔是制約線路通過(guò)能力的限制因素。因此,準(zhǔn)確模擬列車追蹤運(yùn)行并尋求縮短折返間隔的措施是提升地鐵線路運(yùn)營(yíng)能力的關(guān)鍵。
研究列車折返間隔主要有三種方法:解析法、優(yōu)化法與計(jì)算機(jī)仿真法。解析法[1-5]通過(guò)分析列車折返作業(yè)過(guò)程及相關(guān)影響因素,得出計(jì)算折返間隔的數(shù)學(xué)關(guān)系式。解析法對(duì)于基于固定閉塞及準(zhǔn)移動(dòng)閉塞信號(hào)系統(tǒng)制式下列車追蹤間隔計(jì)算精度較高,而城市軌道交通移動(dòng)閉塞制式下列車追蹤間隔影響因素較多,依賴的經(jīng)驗(yàn)公式或簡(jiǎn)單的理論推導(dǎo)對(duì)于計(jì)算移動(dòng)閉塞制式下列車折返間隔存在一定的誤差。優(yōu)化法[6]通過(guò)建立列車折返過(guò)程中需遵循的各種約束條件,尋求特定目標(biāo)函數(shù)下折返間隔的最優(yōu)解。優(yōu)化法求解的是特定目標(biāo)函數(shù)下的折返間隔,得出的折返間隔值與設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)有關(guān),且不能直觀地反映列車實(shí)際追蹤運(yùn)行情況,也不便于對(duì)折返間隔影響因素進(jìn)行分析。計(jì)算機(jī)仿真法[7]通過(guò)建立列車折返運(yùn)行模型,模擬列車折返作業(yè)過(guò)程,實(shí)現(xiàn)折返間隔的快速求解。計(jì)算機(jī)仿真法根據(jù)列車追蹤運(yùn)行規(guī)律建立列車折返運(yùn)行模型,求解效率及精度高,且可直觀地反映列車實(shí)際追蹤運(yùn)行情況,便于進(jìn)行折返間隔影響因素分析。故本文研究移動(dòng)閉塞制式下列車折返間隔及其影響因素,計(jì)算機(jī)仿真法是較為理想的方法。
對(duì)于計(jì)算機(jī)仿真法而言,既可采用現(xiàn)有的商業(yè)軟件,也可以建立特定的模型。用于列車運(yùn)行仿真的商業(yè)軟件有TPC列車牽引計(jì)算系統(tǒng)、UTRAS列車運(yùn)行仿真系統(tǒng)、Railsys鐵路仿真系統(tǒng)、OpenTrack系統(tǒng)等,其局限性在于不適用于我國(guó)地鐵線路已普遍使用移動(dòng)閉塞信號(hào)系統(tǒng)的實(shí)際情況,也不適用于所有特定的列車追蹤運(yùn)行場(chǎng)景,且由于底層代碼不公開(kāi)使研究者不能進(jìn)行有針對(duì)性的二次開(kāi)發(fā)。元胞自動(dòng)機(jī)模型是通過(guò)建立特定模型進(jìn)行列車運(yùn)行仿真的重要代表,通過(guò)局部演化規(guī)則模擬出復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為,如Nagel等[8]于1992年提出Nasch模型用以模擬道路交通。在基于Nasch模型的基礎(chǔ)上,Li等[9]建立了基于固定閉塞及移動(dòng)閉塞的元胞自動(dòng)機(jī)模型,模擬列車追蹤運(yùn)行情況。周華亮等[10]建立了基于準(zhǔn)移動(dòng)閉塞的元胞自動(dòng)機(jī)模型,分析列車延遲傳播特性。徐瑞華等[11]建立了列車站前折返元胞自動(dòng)機(jī)模型,模擬地鐵列車站前折返過(guò)程。侯忠生等[12]建立了基于移動(dòng)閉塞的元胞自動(dòng)機(jī)模型,提出折返能力是限制城市軌道交通運(yùn)營(yíng)能力的重要節(jié)點(diǎn)。陳永等[13]提出了考慮線路彎道的元胞自動(dòng)機(jī)模型,研究了彎道半徑、外軌超高及彎道長(zhǎng)度對(duì)線路通過(guò)能力的影響。齊姍姍等[14]提出了改進(jìn)的元胞自動(dòng)機(jī)模型,對(duì)速度及位移更新規(guī)則進(jìn)行了修正。Li等[15]建立了加速度時(shí)變的元胞自動(dòng)機(jī)模型,對(duì)城市軌道交通列車運(yùn)行曲線及能耗值進(jìn)行了分析。Becker等[16]建立了列車運(yùn)行元胞自動(dòng)機(jī)模型,研究了停站時(shí)間對(duì)列車追蹤間隔的影響。以上研究表明元胞自動(dòng)機(jī)模型是進(jìn)行列車追蹤運(yùn)行研究的有力工具。
針對(duì)既有元胞自動(dòng)機(jī)模型的不足,本文建立了連續(xù)型元胞自動(dòng)機(jī)模型以更精確地模擬列車實(shí)際追蹤運(yùn)行情況,為研究地鐵列車追蹤間隔提供新的思路?;谠撃P蛯?duì)折返間隔影響因素進(jìn)行定量分析,提出縮短折返間隔的具體措施,為提高線路通過(guò)能力提供理論依據(jù)。
以某城市地鐵線路為例,列車從車站1下行站臺(tái)出發(fā),在車站2進(jìn)行站后單線折返。由于折返能力是線路通過(guò)能力的制約因素,圖1所示軌道線路足以進(jìn)行列車折返能力及影響因素分析。
圖1 軌道線路布置圖
列車在追蹤過(guò)程中需滿足移動(dòng)閉塞列車最小追蹤距離要求,其速度需滿足站臺(tái)限速、道岔限速等要求,后面將進(jìn)行詳細(xì)介紹。列車折返過(guò)程如下:
(4)列車在車站2上行站臺(tái)停站時(shí)間結(jié)束后,駛離上行站臺(tái)。
本文建立的連續(xù)型元胞自動(dòng)機(jī)模型實(shí)際上是時(shí)間離散的列車狀態(tài)步進(jìn)模型,其不再基于軌道線路元胞狀態(tài),而是基于列車自身狀態(tài),為系統(tǒng)內(nèi)每一列車建立了數(shù)組以存儲(chǔ)列車的速度、位置、狀態(tài)信息。將軌道線路元胞長(zhǎng)度虛擬為無(wú)窮小,列車位置按照實(shí)際運(yùn)行距離進(jìn)行更新,列車加速度、減速度、站臺(tái)限速、道岔限速等參數(shù)的取值不受限制,可采用實(shí)際參數(shù)。因其不再存儲(chǔ)軌道線路元胞狀態(tài),從而釋放了計(jì)算機(jī)內(nèi)存,減少了計(jì)算頻次,提高了程序運(yùn)行效率,為縮短步長(zhǎng)創(chuàng)造了條件。
(1)滿足站臺(tái)限速要求,即列車運(yùn)行速度不能大于站臺(tái)限速。
② 其他情況下:
(2)滿足列車最小追蹤距離要求。若列車與前車的距離小于移動(dòng)閉塞最小追蹤距離則減速,大于最小追蹤距離則加速,否則速度不變。
③ 其他情況下:
其中,
(1)滿足列車最小追蹤距離要求。
③ 其他情況下:
其中,
② 其他情況下:
(1)滿足站臺(tái)限速要求。
(2)如果列車到站臺(tái)停車點(diǎn)的距離小于制動(dòng)距離,則減速。
③ 其他情況下:
③ 其他情況下:
③ 其他情況下:
列車在上述各個(gè)區(qū)段運(yùn)行過(guò)程中,運(yùn)行距離單位步長(zhǎng)更新一次:
表1 不同速度區(qū)間對(duì)應(yīng)的列車加速度值
(1)發(fā)車間隔小于折返間隔時(shí)
圖2 時(shí)間-距離圖
由仿真結(jié)果可知,第27~33列車在區(qū)段運(yùn)行時(shí)間分別為:145.23s、195.78s、218.67s、273.55s、320.10s、366.58s、402.31s;第34列車由于不滿足移動(dòng)閉塞列車最小追蹤距離要求,在既定發(fā)車時(shí)間不能發(fā)出,第33列車發(fā)出后221.83s第34列車才發(fā)車。即:當(dāng)發(fā)車間隔小于折返間隔時(shí),折返間隔成為線路通過(guò)能力瓶頸,列車在區(qū)間運(yùn)行受到前行列車的影響,且該影響隨著發(fā)出的列車數(shù)量增多而不斷增大。仿真結(jié)果與列車實(shí)際運(yùn)行情況一致。
(2)逐漸增大發(fā)車間隔
(3)將發(fā)車間隔調(diào)整為折返間隔
時(shí)間/s
距離/m
在項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)利用6列電客列車進(jìn)行折返間隔極限測(cè)試,以得出列車實(shí)際運(yùn)行時(shí)的折返間隔。進(jìn)路具備開(kāi)放條件時(shí),行調(diào)立刻手動(dòng)排列車站2接車進(jìn)路-及折返軌發(fā)車進(jìn)路-,進(jìn)路排好后列車按照ATO模式進(jìn)行自動(dòng)折返。實(shí)測(cè)出的列車折返間隔為112.27s。
人工排列進(jìn)路是ATS系統(tǒng)故障情況下的特殊運(yùn)營(yíng)組織模式,正常運(yùn)營(yíng)時(shí)相關(guān)進(jìn)路通過(guò)ATS系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)并排列。為驗(yàn)證ATS自排進(jìn)路場(chǎng)景下的列車折返間隔,將所測(cè)得的112.27s折返間隔編入列車時(shí)刻表中,嚴(yán)格遵守折返間隔測(cè)試及驗(yàn)收流程進(jìn)行ATS自排進(jìn)路場(chǎng)景下的折返間隔測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明列車運(yùn)行滿足112.27s折返間隔。考慮到人工排列進(jìn)路需要一定的反應(yīng)時(shí)間,ATS自排進(jìn)路場(chǎng)景下列車最小折返間隔值應(yīng)略小于112.27s。逐漸調(diào)小時(shí)刻表中列車折返間隔值,直至觀察到列車發(fā)生晚點(diǎn)。測(cè)試結(jié)果為:當(dāng)折返間隔降低為108.41s時(shí),列車剛好能夠按照時(shí)刻表進(jìn)行折返追蹤(所有列車均未發(fā)生晚點(diǎn))?,F(xiàn)場(chǎng)測(cè)試得出結(jié)論為:列車在正常運(yùn)營(yíng)時(shí)折返間隔為108.41s。
本仿真所得列車折返間隔為110.32s,相較于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)折返間隔108.41s相差僅1.76%。利用既有元胞自動(dòng)機(jī)模型仿真所得折返間隔為117s,與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)值相差7.92%。由此可知,本文所建立的連續(xù)型元胞自動(dòng)機(jī)模型可用性及仿真精度優(yōu)于既有模型,能夠用于列車折返間隔方面的研究。
(1)道岔側(cè)向限速對(duì)折返間隔的影響
表2 不同參數(shù)下的折返間隔
不同型號(hào)道岔允許的側(cè)向過(guò)岔速度不同,9號(hào)道岔為30 km/h,12號(hào)道岔為45 km/h[2]。目前地鐵線路普遍使用9號(hào)道岔,可使用較大型號(hào)的道岔或?qū)?號(hào)道岔進(jìn)行改造,從而縮短折返間隔,提高線路運(yùn)營(yíng)能力。
(2)列車制動(dòng)率對(duì)折返間隔的影響
(3)停站時(shí)間對(duì)折返間隔的影響
基于上述分析可知,可通過(guò)提高道岔側(cè)向限速,提高列車制動(dòng)性能,適當(dāng)減少停站時(shí)間,以減小折返間隔,從而提高線路運(yùn)營(yíng)能力。
本文建立了連續(xù)型元胞自動(dòng)機(jī)模型,對(duì)移動(dòng)閉塞地鐵列車追蹤及站后折返運(yùn)行進(jìn)行仿真,基于該模型得出了折返間隔壓縮措施及壓縮效果。
(1)該模型基于列車自身狀態(tài),為時(shí)間離散的列車狀態(tài)步進(jìn)模型。采用線路及列車實(shí)際參數(shù)值進(jìn)行仿真,步長(zhǎng)從既有模型1s減小為0.01s,在參數(shù)適配性及仿真精度上優(yōu)于既有模型。
(2)不同發(fā)車間隔下的仿真結(jié)果與列車實(shí)際運(yùn)行情況一致,且仿真所得列車折返間隔值與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)折返間隔值相差僅1.76%,驗(yàn)證了該模型的可用性及仿真精度,說(shuō)明其可用于列車折返間隔方面的研究。
(3)仿真結(jié)果表明,通過(guò)提高道岔側(cè)向限速和列車制動(dòng)性能、減少停站時(shí)間,在既定參數(shù)取值范圍內(nèi)折返間隔可降低31.22%。該模型既可為既有地鐵線路折返間隔改造提供理論依據(jù),也可為新建線路列車折返能力檢算及相關(guān)設(shè)備招投標(biāo)工作提供數(shù)據(jù)支撐。
(4)由于部分城市地鐵線路采用站后雙折返軌進(jìn)行交替折返,下一步將利用連續(xù)型元胞自動(dòng)機(jī)模型構(gòu)建站后雙軌折返場(chǎng)景,提出減小折返間隔的具體措施。
[1] 董松. 信號(hào)系統(tǒng)提升車站折返能力的研究[J]. 鐵道通信信號(hào), 2019, 55(1): 70-74.
[2] 曹宏麗. 城市軌道交通站后折返能力影響分析及優(yōu)化[J]. 鐵道通信信號(hào), 2018, 54(3): 93-95.
[3] 翟恭娟. 城市軌道交通折返站折返能力分析[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào), 2015, 13(3): 59-63.
[4] 文迪, 倪少權(quán), 李雪婷, 等. 動(dòng)車組轉(zhuǎn)線折返作業(yè)時(shí)間計(jì)算方法研究[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào), 2017,15(4): 147-153.
[5] 陳垚, 毛保華, 柏赟, 等. 城市軌道交通多交路模式下中間折返站能力分析[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2017, 17(3): 150-156.
[6] 江志彬, 饒婭. 多股道城市軌道交通車站站前折返能力分析[J]. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2017, 45(9): 1328-1335.
[7] 陳衛(wèi)華, 張成國(guó). 保護(hù)區(qū)段對(duì)行車折返效率影響的分析[J]. 鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2017, 26(9): 60-63.
[8] NAGEL K, SCHRECKENBERG M. A cellular automaton model for freeway traffic[J]. Journal de Physique I, 1992, 2(12): 2221-2229.
[9] LI K P, GAO Z Y, NING B. Cellular automaton model for railway traffic[J]. Journal of Computational Physics, 2005, 209(1): 179-192.
[10] 周華亮, 高自友, 李克平. 準(zhǔn)移動(dòng)閉塞系統(tǒng)的元胞自動(dòng)機(jī)模型及列車延遲傳播規(guī)律的研究[J]. 物理學(xué)報(bào), 2006, 55(4): 1706-1710.
[11] 徐瑞華, 石俊剛. 基于元胞自動(dòng)機(jī)的列車站前折返仿真模型[J]. 系統(tǒng)仿真技術(shù), 2011, 7(4): 273-278.
[12] 侯忠生, 陳飛. 基于元胞模型的列車運(yùn)營(yíng)能力研究[J]. 北京交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 38(2): 29-36.
[13] 陳永, 王曉明, 黨建武, 等. 移動(dòng)閉塞條件下線路彎道對(duì)列車交通流影響的研究[J]. 物理學(xué)報(bào), 2014, 63(3): 1-11.
[14] 齊姍姍, 彭其淵. 改進(jìn)的元胞自動(dòng)機(jī)列車交通流仿真模型研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2019, 55(24): 254- 258.
[15] LI W J, NIE L. An improved cellular automata model for train operation simulation with dynamic acceleration[J]. Modern Physics Letters B, 2018, 32(8): 1-12.
[16] BECKER M, SCHRECKENBERG M. Case study: influence of stochastic dwell times on railway traffic simulations[C]// 2018 21stInternational Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC). Hawaii: IEEE, 2018: 1227-1233.
Analysis of Subway Trains’ Turn-back Headway Based on the Cellular Automaton Model
ZHANG Hai, NI Shao-quan, LV Miao-miao
(1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China; 2. National United Engineering Laboratory of Integrated and Intelligent Transportation, Chengdu 611756, China; 3. National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology, Chengdu 611756, China)
A scientific and reasonable model is essential in studying subway trains’ turn-back headway. This paper thus established a continuous cellular automaton model, compared to previous model, this model is more accurate for simulating actual train running by considering actual adaptive parameters’ setting and shortened simulation step-time. This model simulated train tracking and station-behind turning back scenario in a moving block mode based on train running status. Simulation results of the time-distance diagram, distance-speed diagram, and onsite measured value of train turn-back headway verified the availability and the simulation accuracy of this model. In addition, we carried out quantitative analysis of factors influencing turn-back headway such as point area speed restriction, train deceleration rate, and station dwell time, and proposed measures to shorten turn-back headway. With these measures, the value of turn-back headway was reduced by 31.22%, which is an important reference to improve operation capability of the whole line.
railway transportation; turn-back headway; cellular automaton model; train running; operation capability
1672-4747(2021)02-0037-09
U292.5
A
10.3969/j.issn.1672-4747.2021.02.004
2020-09-12
國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助(2017YFB1200702);國(guó)家自然基金項(xiàng)目(61703351,71971182);中國(guó)鐵路總公司科技研究計(jì)劃項(xiàng)目(P2018T001,P2018X001,N2018X006-01);四川省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2020YFH0035,2020YJ0268,2020YJ0256,2020JDRC0032)
張海(1986—),男,漢族,四川廣安人,博士研究生,研究方向:城市軌道交通運(yùn)輸組織優(yōu)化,E-mail:zhzxt666666@126.com
呂苗苗(1986—),女,漢族,山西太原人,講師,研究方向:軌道交通運(yùn)輸組織優(yōu)化,E-mail:lvmiaomiao@swjtu.cn
張海,倪少權(quán),呂苗苗. 基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的地鐵列車折返間隔分析[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào),2021, 19(2): 37-45.
ZHANG Hai, NI Shao-quan, LV Miao-miao. Analysis of Subway Trains’ Turn-back Headway Based on the Cellular Automaton Model [J]. Journal of Transportation Engineering and Information, 2021, 19(2): 37-45.
(責(zé)任編輯:劉娉婷)