(北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院 北京 100044)
在中國高速鐵路發(fā)展過程中,中國列車運(yùn)行控制系統(tǒng)(CTCS)發(fā)展也取得重大突破,形成了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的運(yùn)行控制系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn),其中CTCS2級(jí)和CTCS3級(jí)控制客運(yùn)專線列車;CTCS2采用軌道電路傳輸列控信息,控制200~250km/h列車;CTCS3采用GSM-R傳輸列控信息,控制300~350km/h列車.在實(shí)際運(yùn)行中,武廣線、鄭西線、滬寧線及近期開通的京滬線采用了CTCS3列控系統(tǒng)[1].
由于GSM-R通信中斷的不確定性、隨機(jī)性,所產(chǎn)生對(duì)通過能力的影響難以預(yù)測(cè),可以直接導(dǎo)致列車運(yùn)行的紊亂,對(duì)行車計(jì)劃和調(diào)度指揮帶來很大挑戰(zhàn).本文按GSM-R通信中斷的情況,通過3種影響模式來分析通過能力,得出了相應(yīng)的結(jié)論,并以此提出了建議.
CTCS3與CTCS2兼容,正常情況下300 km/h以上的客運(yùn)專線由CTCS3控制列車,當(dāng)GSM-R通信中斷或設(shè)備故障,CTCS3降級(jí)由CTCS2控制列車.現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)表明,由于GSM-R通信中斷導(dǎo)致CTCS3切換到CTCS2現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生,GSM-R中斷次數(shù)越多、中斷時(shí)間越長對(duì)通過能力影響就越大[2].為了深入研究GSM-R通信中斷對(duì)通過能力的影響,根據(jù)GSMR通信中斷的影響情況,可將線路實(shí)際運(yùn)營分為以下3種影響模式:(1)影響模式一.為了滿足鐵路運(yùn)輸需求,安裝CTCS2列車允許運(yùn)行在350 km/h線路.此模式下 GSM-R 通信正常,無CTCS3降級(jí)為CTCS2的情況;(2)影響模式二.GSM-R通信中斷后,個(gè)別列車因通信設(shè)備故障或受干擾中斷通信,CTCS3列車控制系統(tǒng)車載設(shè)備立即實(shí)施制動(dòng),當(dāng)列車速度降低為250km/h時(shí),CTCS3降級(jí)為備用模式,由CTCS2控制列車,此時(shí)后續(xù)列車只能按照250km/h進(jìn)行追蹤;(3)影響模式三.GSM-R通信中斷造成CTCS3地面無線閉塞中心(RBC)無法與車載設(shè)備通信,則由RBC控制區(qū)域內(nèi)的所有列車,都只能按照降級(jí)模式,即全部按照250km/h進(jìn)行追蹤.
1.2.1 扣除系數(shù)法 采用扣除系數(shù)法[3-4],3種模式對(duì)通過能力影響的表現(xiàn)如下.
1)影響模式一 350km/h線路開行250 km/h列車,由于后者運(yùn)行速度較低,占用運(yùn)行圖時(shí)間較長,對(duì)通過能力產(chǎn)生較大的影響.線路通過能力n可按照下式計(jì)算.
式中:εB為250km/h列車扣除系數(shù);tB為250 km/h列車運(yùn)行的時(shí)間;t影響為250km/h列車與350km/h列車速度差產(chǎn)生的影響時(shí)間.
2)影響模式二 對(duì)通過能力的影響決定于:故障列車的數(shù)量,GSM-R通信中斷或設(shè)備故障持續(xù)的時(shí)間等.影響模式二線路通過能力計(jì)算見下式.
式中:αB為列車運(yùn)行圖中的250km/h列車比重;γ故障為故障持續(xù)時(shí)間占一晝夜的比重.
3)影響模式三 對(duì)通過能力的影響取決于GSM-R通信故障或RBC設(shè)備故障的RBC控制區(qū)域的大小、控制的列車數(shù)量、故障的持續(xù)時(shí)間等.模式三與模式一的區(qū)別是模式三的影響是集中的和隨機(jī)的,模式一是分散的和有規(guī)律的.影響模式三線路通過能力計(jì)算見下式.
式中:αB為RBC設(shè)備故障后,250km/h列車數(shù)占全部列車的比重;γRBC為RBC設(shè)備故障持續(xù)的時(shí)間占一晝夜的比重;tRBC影響為RBC故障導(dǎo)致250 km/h列車與350km/h列車速度差產(chǎn)生的影響時(shí)間.
1.2.2 直接計(jì)算法
1)影響模式一 設(shè)區(qū)間共運(yùn)行M列列車,其中A類列車(300km/h以上)A列,B類列車(200~300km/h)B 列,C 類列車(200km/h以下)C 列(而且 A,B,C 都不為0).IAA,IBB,ICC分別為A,B,C類列車追蹤運(yùn)行的追蹤列車間隔時(shí)間;IAB,IAC,IBA,IBC,ICA,ICB分別為A-B 類列車、A-C 類列車、B-A 類 列 車、B-C 類 列 車、C-A 類 列車、C-B類列車的發(fā)車間隔時(shí)間列車連發(fā)比例為Is.并設(shè)最佳運(yùn)輸方案中,有x1個(gè)IAA,x2個(gè)IAB,x3個(gè)IAC,x4個(gè)IBA,x5個(gè)IBB,x6個(gè)IBC,x7個(gè)ICA,x8個(gè)ICB,x9個(gè)ICC.
由直接計(jì)算法原理,可得到以下數(shù)學(xué)模型:
對(duì)于一個(gè)給定的區(qū)間,通過求解上面的數(shù)學(xué)模型可以得到區(qū)間通過M列列車所需要的最短時(shí)間T,由此,可得到如下求出該區(qū)間的通過能力的公式.
式中:n為該區(qū)間的通過能力;T為通過模型求出區(qū)間通過M 列列車所需要的最小時(shí)間,min;T天窗為線路開設(shè)矩形天窗的時(shí)間,min;M為運(yùn)行圖中所鋪畫的列車數(shù).
2)影響模式二[5-6]考慮 GSM-R通信中斷時(shí),通信中斷會(huì)增加T的取值,從而減小區(qū)間通過能力.當(dāng)已知區(qū)間通信中斷的列車數(shù)時(shí),可求出此時(shí)的T值,然后得出此種情況下的區(qū)間通過能力n.
3)影響模式三 考慮RBC通信中斷時(shí),由RBC控制的區(qū)間的A類列車均降速為B類列車運(yùn)行,此時(shí)區(qū)間僅存在B類和C類列車,因此需根據(jù)這兩類車重新建模.影響模式三下計(jì)算區(qū)間通過能力數(shù)學(xué)模型如下.
以武廣客運(yùn)專線長沙南-廣州北區(qū)段為例.300~350km/h列車扣除系數(shù)εA=1.32,200~250km/h列車扣除系數(shù)εB=3.21,綜合維修天窗時(shí)間T檢=240min,天窗前后無效“三角區(qū)”時(shí)間T無效=240min,250km/h列車運(yùn)行的時(shí)間tB2=163min,250km/h列車與350km/h列車速度差產(chǎn)生的影響時(shí)間t影響2=51min,列車追蹤間隔時(shí)間I追=3min.
由式(1)可得影響模式一的區(qū)段通過能力n=206(對(duì));由式(2)可得影響模式二的區(qū)段通過能力n=193(對(duì));由式(3)可得影響模式三的區(qū)段通過能力n=188(對(duì)).在式(2)中,γ故障取不同值時(shí)的通過能力是不同的,為了進(jìn)一步分析GSM-R通信中斷對(duì)通過能力的影響,計(jì)算了γ故障取不同值時(shí)的區(qū)段通過能力,如圖1所示.
圖1 區(qū)段通過能力n隨γ故障變化趨勢(shì)圖
由圖1可以看出,客流區(qū)段通過能力隨著γ故障的增大呈逐漸減小的趨勢(shì).當(dāng)γ故障在20%~50%時(shí),通過能力下降速度明顯增加;當(dāng)γ故障增大到50%時(shí),通過能力不再隨著γ故障的增大而減小,其原因在于前面故障列車對(duì)后續(xù)列車造成影響,間接延長了GSM-R通信中斷的時(shí)間,使得原來由CTCS3控制列車一晝夜都是由CTCS2控制運(yùn)行.
在式(3)中,γRBC取不同值時(shí)的通過能力是不同的,為了進(jìn)一步分析RBC設(shè)備故障對(duì)通過能力的影響,計(jì)算了γRBC取不同值時(shí)的客流區(qū)段通過能力,如圖2所示.
圖2 區(qū)段通過能力n隨γRBC變化趨勢(shì)圖
由圖2可以看出,客流區(qū)段通過能力隨著γRBC的增大呈逐漸減小的趨勢(shì).當(dāng)γRBC在20%~33%時(shí),通過能力下降速度明顯增加;當(dāng)γRBC增大到33%時(shí),通過能力不再減小,其原因在于RBC負(fù)責(zé)控制一定區(qū)域無線通信,前一RBC區(qū)域會(huì)對(duì)后續(xù)RBC區(qū)域造成影響,間接延長RBC設(shè)備故障的時(shí)間,使得原來由CTCS3控制的列車一晝夜都是由CTCS2控制運(yùn)行.
以武廣客運(yùn)專線上長沙南站-株洲西站區(qū)間為例[7-8].該區(qū)間運(yùn)行3種不同速度旅客列車,設(shè)計(jì)劃年在該區(qū)段運(yùn)行10對(duì)速度為160km/h的旅客列車,25對(duì)速度為250km/h的旅客列車和125對(duì)速度為300km/h的旅客列車,連發(fā)比例為0.6,線路開設(shè)矩形天窗的時(shí)間為4h,追蹤列車間隔時(shí)間如表1所列.
表1 長沙南至株洲西追蹤列車間隔時(shí)間 min
1)影響模式一 參照模型(4),利用LINDO軟件求解該模型得:x1=93,x2=25,x3=7,x4=25,x5=0,x6=0,x7=7,x8=0,x9=3.此時(shí),T=876.7.由式(5)可得區(qū)間通過能力n=218(對(duì)).
2)影響模式二 設(shè)GSM-R通信中斷后,300 km/h列車數(shù)下降為20對(duì),250km/h列車數(shù)上升為140對(duì),即A=29,B+C=70,求解該模型得:x1=0,x2=20,x3=0,x4=6,x5=0,x6=19,x7=14,x8=5,x9=96;此時(shí),T=923.7.由式(5)可得區(qū)間通過能力為n=206(對(duì)).
3)影響模式三 RBC設(shè)備故障時(shí),區(qū)間線路上僅運(yùn)行有速度200km/h和250km/h兩種列車,參照模型(6),求解該模型得:x1=68,x2=32,x3=32,x4=28.此時(shí)T=969.6.由式(5)可得區(qū)間通過能力為n=198(對(duì)).
對(duì)扣除系數(shù)法和直接計(jì)算法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較,見圖3.
圖3 2種方法計(jì)算結(jié)果比較
由圖3可以看出,3種影響模式下由直接計(jì)算法計(jì)算得出的通過能力數(shù)值比由扣住系數(shù)法計(jì)算得出的通過能力數(shù)值大.影響模式二下,直接計(jì)算法得出的通過能力利用率為0.64,扣除系數(shù)法得出的通過能力利用率為0.60.
1)在采用CTCS3級(jí)列車運(yùn)行控制系統(tǒng)的線路上,GSM-R通信中斷及RBC設(shè)備故障都會(huì)對(duì)列車運(yùn)行速度和運(yùn)輸組織造成一定的影響,從而影響通過能力.因此,要保證線路通過能力就要提高GSM-R設(shè)備通信的穩(wěn)定性.
2)當(dāng)GSM-R通信中斷的時(shí)間占一晝夜的比重在20%~50%時(shí),通過能力下降速度明顯增加,達(dá)到50%及以上時(shí),通過能力不再繼續(xù)減小,會(huì)穩(wěn)定在一個(gè)數(shù)值;當(dāng)RBC設(shè)備故障的時(shí)間占一晝夜的比重在20%~33%時(shí),通過能力下降速度明顯增加,達(dá)到33%及其以上時(shí),通過能力不再繼續(xù)減小,會(huì)穩(wěn)定在一個(gè)數(shù)值.其原因在于前面故障列車會(huì)影響后續(xù)列車,因而造成故障時(shí)間的間接性延長,此時(shí)線路上的故障列車一晝夜都是由CTCS2控制運(yùn)行.因此,對(duì)于運(yùn)輸組織者來說,要明確這一通過能力的明顯下降區(qū)域及下限值,以便在GSM-R通信中斷或RBC設(shè)備故障時(shí)做出相應(yīng)的運(yùn)輸調(diào)整.
3)用直接計(jì)算法計(jì)算得出的通過能力數(shù)值比用扣除系數(shù)法計(jì)算得出的通過能力數(shù)值大,影響模式二下,直接計(jì)算法得出的通過能力利用率為0.64,扣除系數(shù)法得出的通過能力利用率為0.60.其原因在于直接計(jì)算法是在最佳運(yùn)輸方案下計(jì)算通過能力,而扣除系數(shù)法只是簡(jiǎn)單的扣除250km/h列車及350km/h停站列車的影響,并沒有達(dá)到最佳運(yùn)輸方案.而實(shí)際運(yùn)營中,由于種種原因,高速鐵路運(yùn)輸組織往往不是按照最佳運(yùn)輸方案進(jìn)行的,因此扣除系數(shù)法得出的結(jié)果比直接計(jì)算法得出的結(jié)果更加接近實(shí)際通過能力.
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