基于能耗評價的摘掛列車調(diào)車作業(yè)計劃仿真分析

謝順豐，胡留洋，魯工圓，張博健，于 濤

（1.西南交通大學(xué) 交通運輸與物流學(xué)院，四川 成都 610031；2.西南交通大學(xué) 綜合交通運輸智能化 國家地方聯(lián)合工程實驗室，四川 成都 610031；3.北京交通大學(xué) 交通運輸學(xué)院，北京 100044)

0 引言

調(diào)車作業(yè)計劃是規(guī)定車輛如何調(diào)移及作業(yè)程序的具體行動計劃[1]，直接影響車站生產(chǎn)能耗與生產(chǎn)效率。但在已有文獻中，對調(diào)車作業(yè)計劃的評價方法并不統(tǒng)一。王雅琳等[2]提出了以總鉤數(shù)最少為目標的調(diào)車作業(yè)計劃編制方法；高四維等[3]考慮到連掛鉤與溜放鉤作業(yè)過程存在差別，提出了能使連掛鉤數(shù)最少的“統(tǒng)籌對口法”；宋建業(yè)[4]提出了“換算溜放鉤”，用以量化連掛鉤與溜放鉤。張博健等[5]考慮調(diào)移車輛數(shù)對調(diào)車作業(yè)計劃的影響，對調(diào)車作業(yè)計劃中的調(diào)移車輛數(shù)進行優(yōu)化。然而，由于機車類型、車輛類型及作業(yè)走行距離的不同，采用調(diào)車鉤數(shù)及調(diào)移車輛數(shù)并不能直觀描述調(diào)車作業(yè)量，也不能在多種作業(yè)場景下靈活地評價調(diào)車作業(yè)。而能耗貫穿調(diào)車作業(yè)的全過程，反映調(diào)車鉤數(shù)、調(diào)移車輛數(shù)、調(diào)車作業(yè)方式等因素，能夠更深入具體地評價調(diào)車作業(yè)計劃。為此，從能耗角度對調(diào)車作業(yè)過程各方面進行分析，并探尋調(diào)車作業(yè)總能耗最少的調(diào)車作業(yè)計劃，對于鐵路提高作業(yè)效率，進一步節(jié)能減耗有著重要意義。仿真可以復(fù)現(xiàn)實際系統(tǒng)中事件發(fā)展的過程，已經(jīng)在鐵路運輸領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。魯工圓等[6-8]提出了基于Petri網(wǎng)的車站作業(yè)過程仿真模型并基于多智能體系統(tǒng)研究了單線鐵路列車運行仿真模型。于澤濤等[9]考慮作業(yè)時間優(yōu)化調(diào)車作業(yè)。楊華昌等[10]設(shè)計了基于STP的調(diào)車系統(tǒng)幫助車站工作人員開展調(diào)車作業(yè)。Falsafain等[11]提出了新的精確動態(tài)規(guī)劃算法解決最小化調(diào)車線數(shù)量編制編組計劃問題。多智能體系統(tǒng)是由多個可計算的智能體組成的集合，其中每個智能體是一個物理的或抽象的實體。多智能體系統(tǒng)能夠很好地仿真調(diào)車作業(yè)過程，并能夠?qū)崿F(xiàn)機車與車輛間的聯(lián)動關(guān)系，是一種高效的調(diào)車作業(yè)過程仿真手段。

結(jié)合調(diào)車作業(yè)計劃評價存在問題及多智能體仿真系統(tǒng)的特點，建立調(diào)車作業(yè)過程仿真模型，從調(diào)車作業(yè)總能耗角度對調(diào)車作業(yè)計劃進行評價，并進一步分析調(diào)車鉤數(shù)、調(diào)移車輛數(shù)與能耗之間的關(guān)系，為制訂最優(yōu)調(diào)車作業(yè)計劃提供參考依據(jù)。

1 調(diào)車作業(yè)計劃與能耗計算方法

1.1 調(diào)車作業(yè)計劃相關(guān)定義

結(jié)合已有文獻，建立調(diào)車作業(yè)過程仿真模型涉及的相關(guān)定義如下。

（1）調(diào)車程：機車車輛不變更運行方向的1次調(diào)車移動稱為1個“調(diào)車程”。不同類型的調(diào)車鉤包含調(diào)車程數(shù)量不同，調(diào)車程的距離也存在差別。

（2）調(diào)車鉤：機車車輛于特定的股道完成1次往返作業(yè)稱為1個“調(diào)車鉤”。根據(jù)作業(yè)性質(zhì)與作業(yè)方法的不同分為連掛鉤、推送鉤、溜放鉤。連掛鉤是指機車前往調(diào)車線連掛車輛的作業(yè)，包含2個調(diào)車程。推送鉤是指機車將車輛推送至指定調(diào)車線的作業(yè)，包含2個調(diào)車程。采用推送法作業(yè)時，機車需將車輛推送至指定地點，停穩(wěn)后再摘解車輛。溜放鉤是指采用溜放法作業(yè)時，機車推動車輛行進，達到一定速度后摘解車輛，使車輛自行溜放到指定地點。與推送法相比，溜放鉤只含有1個調(diào)車程，因而有較高的作業(yè)效率。

（3）調(diào)車鉤調(diào)移車輛：機車執(zhí)行某個調(diào)車鉤時所移動的車輛，包括調(diào)車鉤去程與返程調(diào)移車輛。根據(jù)調(diào)車鉤性質(zhì)的不同分為連掛作業(yè)調(diào)移車輛與溜放作業(yè)調(diào)移車輛。

（4）調(diào)車作業(yè)計劃調(diào)移車輛數(shù)：一個調(diào)車作業(yè)計劃中所有調(diào)車鉤調(diào)移車輛數(shù)之和稱為該調(diào)車作業(yè)計劃的調(diào)移車輛數(shù)。

1.2 調(diào)車作業(yè)能耗計算方法

采用調(diào)車作業(yè)能耗評價調(diào)車作業(yè)計劃，其計算方法是作業(yè)仿真的重要部分。機車能耗與機車類型、牽引車輛數(shù)量、牽引質(zhì)量、起停次數(shù)及運行速度相關(guān)，同時也受到軌道坡度、軌道曲率及進路道岔數(shù)量等因素的影響。為了方便數(shù)據(jù)計算，同時保證數(shù)據(jù)客觀有效，通過機車牽引力和牽引距離來反映作業(yè)能耗。以第n鉤去程為例，單個調(diào)車程作業(yè)能耗的計算方法如下。

勻速行駛部分作業(yè)能耗可表示為

加速啟動部分作業(yè)能耗可表示為

減速停止部分作業(yè)能耗可表示為

式中：wn,1為第n鉤去程勻速行駛部分作業(yè)能耗，kJ；wn,2為第n鉤去程加速啟動部分作業(yè)能耗，kJ；wn,3為第n鉤去程減速停止部分作業(yè)能耗，kJ；k機為機車單位基本阻力，N/kN；k車為車輛單位基本阻力[12]，N/kN；g為重力加速度，取 10 N/kg；m機為機車質(zhì)量，t；m去為機車去程牽引車輛總質(zhì)量，t；S去為機車去程牽引走行距離，m；m返為機車返程牽引車輛總質(zhì)量，t；a起為調(diào)車機車啟動加速度，m/s2；a停為調(diào)車機車停車加速度，m/s2；S起為調(diào)車機車啟動加速階段走行距離，m；S停為調(diào)車機車減速停止階段走行距離，m；S返為調(diào)車機車返程牽引走行距離，m。

同理機車返程的3部分能耗分別為w'n,1，w'n,2，w'n,3，相比于去程，在牽引走行距離、牽引車輛質(zhì)量上會有所不同。因此，調(diào)車作業(yè)總能耗的計算方法如下。

式中：W總為調(diào)車作業(yè)總能耗，kJ ；N為調(diào)車作業(yè)總鉤數(shù)，鉤。

1.3 調(diào)車鉤銜接方式對調(diào)車作業(yè)能耗的影響分析

調(diào)車作業(yè)過程中，調(diào)車鉤的銜接方式對調(diào)車作業(yè)能耗存在影響。采用推送法進行調(diào)車作業(yè)時，機車往返于牽出線與調(diào)車線，作業(yè)形式比較簡單、情況單一。采用溜放法進行調(diào)車作業(yè)時，溜放鉤去程機車不需要進入調(diào)車線，因而在不同的調(diào)車鉤銜接情況下，最理想的調(diào)機運行方式會有所不同，主要包含4種情況。①連續(xù)的連掛鉤：此時機車需要返回牽出線，在保證所有車輛都牽出足夠的距離的情況下可以靈活地控制牽出距離；②連續(xù)的溜放鉤：此時機車可以在一個方向的前進過程中完成多個溜放鉤，這樣既簡化作業(yè)過程，也減少能耗；③連掛鉤銜接溜放鉤：作業(yè)方式與情況①相同； ④溜放鉤銜接連掛鉤：在完成了一個溜放鉤后，由于下一鉤為連掛鉤，因而調(diào)機并不需要返回牽出線尾部，只需要在不影響上一鉤的前提下繼續(xù)前進進入調(diào)車線開始下一個連掛鉤作業(yè)即可。

實際上調(diào)機的運行十分靈活，在后續(xù)模型中為了方便數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，將前3種情況的運行方式統(tǒng)一為調(diào)車鉤之間調(diào)機均返回牽出線足夠的距離，而情況④的運行方式為調(diào)機不返回，避免不必要的往返走行。

2 調(diào)車作業(yè)過程仿真模型的構(gòu)建

構(gòu)建調(diào)車場拓撲結(jié)構(gòu)模型，在此基礎(chǔ)上分析機車智能體與車輛智能體的特性，明確仿真邏輯過程，進而完成基于智能體的調(diào)車作業(yè)仿真模型構(gòu)建，以實現(xiàn)實時統(tǒng)計調(diào)車鉤數(shù)、調(diào)移車輛數(shù)、能耗數(shù)據(jù)的功能，為調(diào)車作業(yè)計劃評價分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.1 調(diào)車場拓撲結(jié)構(gòu)模型

調(diào)車場拓撲結(jié)構(gòu)作為調(diào)車作業(yè)過程仿真的基礎(chǔ)，其構(gòu)建質(zhì)量將直接影響對真實系統(tǒng)描述的精度和仿真質(zhì)量。采用基于節(jié)點－弧線( Node-Arc)的拓撲結(jié)構(gòu)，節(jié)點是調(diào)車場中以下元素的抽象：①道岔岔心；②牽出線終端；③調(diào)車線終端(防護信號位置)?；∈沁B接這些節(jié)點的線路中心線，調(diào)車場網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 調(diào)車場網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)Fig.1 Network topology of the shunting yard

2.2 機車與車輛智能體

在調(diào)車作業(yè)過程仿真中，涉及到2類智能體：機車智能體與車輛智能體。二者均能夠獨立思想并與環(huán)境交互，利用智能體的特性完成調(diào)車行為并反饋微觀數(shù)據(jù)，從而展開研究分析。

（1）機車智能體用于接收調(diào)車作業(yè)計劃，根據(jù)調(diào)車作業(yè)計劃決策執(zhí)行某調(diào)車鉤時的作業(yè)類型、作業(yè)方式及操作車輛數(shù)，并由此計算機車牽引距離。機車在提供動力時，通過不同的功率保證不同的牽引質(zhì)量時機車均能以相同的加速度進行變速運動或者勻速運動。

（2）車輛智能體實時統(tǒng)計每個調(diào)車鉤作業(yè)前后機車牽引車輛數(shù)，并及時更新調(diào)車線股道狀態(tài)。

（3）每一鉤的動作都始于機車智能體，獨自或牽引著車列移動，每次的移動過程都是按照一定的加速度加速至巡航速度(設(shè)為2 m/s，滿足線路與道岔限速)，根據(jù)目標位置行駛一定距離后減速停下。而車輛智能體不具有動力，其移動只有隨機車一起移動或者在溜放作業(yè)方式中憑初速度溜行至目標位置。

（4）由于調(diào)車程距離(機車牽引距離)與牽引車輛數(shù)及股道狀態(tài)相關(guān)，通過機車智能體與車輛智能體存在的通信機制，可以準確地計算機車牽引距離。

基于以上2類智能體，根據(jù)公式⑷計算每個調(diào)車鉤的能耗及調(diào)車作業(yè)計劃總能耗。

2.3 調(diào)車作業(yè)過程仿真模型

模型仿真的過程就是調(diào)車工作的過程，也是調(diào)車作業(yè)計劃執(zhí)行的過程，通過仿真模型，既可以直觀地看到調(diào)車工作的每一步，也能利用智能體的特性實時計算統(tǒng)計仿真過程中調(diào)車鉤數(shù)、調(diào)移車輛數(shù)、機車能耗等指標的變化。調(diào)車作業(yè)過程仿真模型實現(xiàn)的過程依次是：①產(chǎn)生待改編車列與調(diào)車機車；②讀取調(diào)車作業(yè)計劃；③通過判斷后，按照調(diào)車作業(yè)計劃逐步完成每個調(diào)車程每個調(diào)車鉤；④調(diào)車的過程中實時統(tǒng)計當前各種調(diào)車鉤數(shù)、調(diào)移車輛數(shù)及機車做功；⑤完成調(diào)車作業(yè)計劃。調(diào)車作業(yè)計劃執(zhí)行流程圖如圖2所示。

圖2 調(diào)車作業(yè)計劃執(zhí)行流程圖Fig.2 Implementation flow chart of the shunting operation schedule

3 基于能耗評價的摘掛列車調(diào)車作業(yè)計劃仿真分析

將不同的調(diào)車作業(yè)計劃輸入建立的調(diào)車作業(yè)過程仿真模型，通過模型輸出的調(diào)車鉤數(shù)、調(diào)移車輛數(shù)、能耗數(shù)據(jù)，從能耗角度對不同調(diào)車作業(yè)計劃的各類指標進行評價與分析。

3.1 算例設(shè)計

選取“7654341212”和“876754321” 2組初始待編車列在不同的作業(yè)場景下構(gòu)建算例，運用張博健等[5]提供的優(yōu)化模型及算法得到不同類型的調(diào)車作業(yè)計劃。采用當前常用的調(diào)車機車和車輛，使用3條調(diào)車線，調(diào)車作業(yè)過程仿真模型參數(shù)如表1所示。

表1 調(diào)車作業(yè)過程仿真模型參數(shù)Tab.1 Parameters of the simulation model for the shunting operation process

3.2 不同調(diào)車作業(yè)方式下的最優(yōu)調(diào)車作業(yè)計劃仿真實驗分析

在多初始車列多計劃下進行大量實驗，并選取最具代表性的實驗以供分析。實驗中的調(diào)車作業(yè)計劃分別為連掛鉤數(shù)最少、加權(quán)調(diào)車鉤數(shù)最少(①溜放法：連掛鉤數(shù)與溜放鉤數(shù)的權(quán)值比為4 : 1；②推送法：連掛鉤數(shù)與推送鉤數(shù)的權(quán)值比為1 : 1)及考慮調(diào)移車輛數(shù)的調(diào)車作業(yè)量最少(①溜放法：連掛鉤數(shù)、溜放鉤數(shù)、連掛調(diào)移車輛數(shù)與溜放調(diào)移車輛數(shù)權(quán)值比為64 : 16 : 4 : 1；②推送法：連掛鉤數(shù)、推送鉤數(shù)、連掛調(diào)移車輛數(shù)與推送調(diào)移車輛數(shù)權(quán)值比為16 : 16 : 1 : 1) 3種目標下的最優(yōu)調(diào)車作業(yè)計劃。仿真實驗結(jié)果如表2所示。

表2 仿真實驗結(jié)果Tab.2 Simulation results

表2中，仿真實驗①—⑧中的初始待編車列為“7654341212”。①②③組實驗以溜放法作業(yè)方式進行，其中實驗①調(diào)車作業(yè)計劃為連掛鉤數(shù)最少、實驗②為加權(quán)調(diào)車鉤數(shù)最少、實驗③為考慮調(diào)移車輛數(shù)的調(diào)車作業(yè)量最少。④—⑧組實驗以推送法作業(yè)方式進行，其中實驗④調(diào)車作業(yè)計劃為連掛鉤數(shù)最少、實驗⑤為加權(quán)調(diào)車鉤數(shù)最少、實驗⑥為考慮調(diào)移車輛數(shù)的調(diào)車作業(yè)量最少。⑦⑧組實驗的調(diào)車作業(yè)計劃與②③組實驗相同，用以比較不同作業(yè)方式下相同作業(yè)計劃間的能耗差異。此外，實驗⑨⑩?中的初始待編車列為“876754321”，并以溜放法作業(yè)方式進行。其中實驗⑨調(diào)車作業(yè)計劃為連掛鉤數(shù)最少、實驗⑩為加權(quán)調(diào)車鉤數(shù)最少、實驗⑩為考慮調(diào)移車輛數(shù)的調(diào)車作業(yè)量最少。

根據(jù)表2實驗結(jié)果，可以得到以下結(jié)論。

（1）連掛鉤數(shù)最少的調(diào)車作業(yè)計劃能耗不一定最低。在采用溜放法的實驗①②中，實驗①只考慮了連掛鉤數(shù)最少；在此基礎(chǔ)上，實驗②考慮了溜放鉤對調(diào)車作業(yè)計劃能耗的影響，與實驗①相比，雖然連掛鉤數(shù)增多了1鉤，但是大幅度減少了溜放鉤的數(shù)量，使得作業(yè)能耗下降了約13.3%。在采用推送法的實驗④⑤中可以得到同樣的結(jié)果，并且考慮推送鉤數(shù)的實驗⑤較只考慮連掛鉤數(shù)的實驗④能耗降幅更大，達到了38.3%。

（2）總鉤數(shù)最少的調(diào)車作業(yè)計劃能耗不一定最低。在采用溜放法的實驗①②③中，實驗③考慮了調(diào)移車輛數(shù)的影響，與實驗②相比，溜放鉤數(shù)量增多了1鉤，但是連掛作業(yè)與溜放作業(yè)調(diào)移車輛數(shù)有所減少，與實驗①和實驗②的作業(yè)能耗相比分別下降約17.7%和5.0%。這表明進一步考慮調(diào)移車輛數(shù)的影響，可以減少作業(yè)能耗，優(yōu)化調(diào)車作業(yè)。

（3）鉤數(shù)相同的調(diào)車作業(yè)計劃能耗不一定相同。實驗⑤與⑥的連掛鉤數(shù)與推送鉤數(shù)均相同，但由于各自調(diào)車作業(yè)計劃中調(diào)移車輛數(shù)存在區(qū)別，導(dǎo)致作業(yè)能耗不同。

（4）各評價指標的權(quán)重取值對調(diào)車作業(yè)計劃的能耗存在影響。在采用溜放法的實驗⑨⑩?中，雖然考慮溜放鉤數(shù)的實驗⑩與只考慮連掛鉤數(shù)實驗⑨相比，達到了能耗降低的效果。但是進一步考慮調(diào)移車輛數(shù)的實驗?未能繼續(xù)降低能耗。這是因為在編制實驗?的調(diào)車作業(yè)計劃時，編制結(jié)果受到了權(quán)值設(shè)置的影響，從而導(dǎo)致能耗上升，合理性下降。

（5）不同調(diào)車作業(yè)方式下，最優(yōu)的調(diào)車作業(yè)計劃不同。實驗①②③分別與實驗④⑦⑧有著相同的調(diào)車作業(yè)計劃。區(qū)別在于調(diào)車作業(yè)方式的不同，實驗①②③采用溜放法，實驗④⑦⑧采用推送法?？梢悦黠@看出，在相同調(diào)車作業(yè)計劃下，采用溜放法的實驗①②③較實驗④⑦⑧有著較低的能耗。究其原因，在推送法中，連掛鉤與推送鉤具有大致相同的調(diào)車程，其對實驗結(jié)果的影響是相當?shù)?。因此，在調(diào)移車輛總數(shù)差別不大時，實驗⑧比實驗⑦多了1個推送鉤，因而實驗⑧的能耗高于實驗⑦；而在溜放法中，溜放鉤的調(diào)車程大致是連掛鉤調(diào)車程的1/3，溜放鉤對實驗結(jié)果的影響被弱化，在實驗③的溜放鉤比實驗②多1個，而調(diào)移車輛總數(shù)少了10個的情況下，實驗③能耗低于實驗②。

綜上，在調(diào)車作業(yè)計劃中，某一個評價指標最優(yōu)，并不代表著調(diào)車作業(yè)計劃最優(yōu)；考慮更多的評價指標，可以綜合優(yōu)化調(diào)車作業(yè)計劃。但是，在統(tǒng)籌考慮各指標時，需要慎重確定每個指標的重要程度。此外，還需要考慮調(diào)車作業(yè)方法的影響。

3.3 考慮組號內(nèi)車輛數(shù)的最優(yōu)調(diào)車作業(yè)計劃仿真實驗分析

表2中的仿真實驗，待編車列組號內(nèi)的車輛數(shù)均為1，這并不符合鐵路現(xiàn)場中一個組號內(nèi)有多輛車的情況。因此，增加組號內(nèi)車輛數(shù)，并按照車列“74635542344312231422”與“857665765746342314”設(shè)置不同數(shù)量的車輛數(shù)，對表2中的調(diào)車作業(yè)計劃重新進行仿真實驗。加入實際車輛數(shù)后仿真實驗結(jié)果如表3所示。

表3 加入實際車輛數(shù)后仿真實驗結(jié)果Tab.3 Simulation results after the actual number of vehicles is added

對比表2、表3實驗數(shù)據(jù)，在組號內(nèi)車輛數(shù)為1 時，實驗③相比實驗②，調(diào)移車輛數(shù)減少10；實驗⑥相比實驗⑤，調(diào)移車輛數(shù)減少4。而在考慮組號內(nèi)多車輛數(shù)時，實驗③相比實驗②，調(diào)移車輛數(shù)減少30；實驗⑥相比實驗⑤，調(diào)移車輛數(shù)減少12。此外，在組號內(nèi)車輛數(shù)為1時，雖然實驗?考慮了調(diào)移車輛數(shù)的影響，卻比實驗⑩能耗高；但當考慮組號內(nèi)實際車輛數(shù)時，實驗?的能耗比實驗⑩低。這是由于組號內(nèi)車輛數(shù)增多導(dǎo)致調(diào)移車輛數(shù)上升，機車調(diào)移車輛能耗在總能耗中占比更大，從而影響調(diào)車作業(yè)計劃的優(yōu)劣。

4 結(jié)束語

能耗能夠直觀、全面地評價摘掛列車調(diào)車作業(yè)計劃，制定最優(yōu)計劃不僅具有經(jīng)濟社會價值，也能提升車站工作組織的效率。仿真模型能夠展現(xiàn)調(diào)車作業(yè)計劃的整個過程，得到相關(guān)指標的實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)?；谀芎脑u價對不同調(diào)車作業(yè)方式下以連掛鉤數(shù)最少、總鉤數(shù)最少等為目標得到的最優(yōu)調(diào)車作業(yè)計劃進行仿真分析，得到：單項指標最優(yōu)的調(diào)車作業(yè)計劃不一定是最優(yōu)的，組號內(nèi)車輛數(shù)對調(diào)車作業(yè)計劃的能耗存在影響?；谀芎脑u價的摘掛列車調(diào)車作業(yè)計劃仿真分析深入體現(xiàn)了車站實際工作組織相關(guān)細節(jié)，是車站仿真模型中重要的一部分，展現(xiàn)了對于調(diào)車機車及調(diào)車線的運用，對車站工作組織整體仿真與調(diào)車作業(yè)計劃綜合優(yōu)化具有重要意義。