劉 俊，馮小芳

（1.中國(guó)鐵路總公司 調(diào)度部，北京 100844；2.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 北京經(jīng)緯信息技術(shù)公司，北京 100081）

根據(jù)中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)應(yīng)急管理工作的統(tǒng)一部署要求，鐵路部門建立了中國(guó)鐵路總公司 (以下簡(jiǎn)稱“總公司”)、鐵路局集團(tuán)公司 (以下簡(jiǎn)稱“鐵路局”)、站段 3 級(jí)應(yīng)急預(yù)案體系，制定并公布施行《鐵路交通事故應(yīng)急救援和調(diào)查處理?xiàng)l例》，建立了覆蓋總公司、鐵路局、站段的 3 級(jí)應(yīng)急調(diào)度指揮中心，形成了較為完善的應(yīng)急調(diào)度指揮管理體系。隨著高速鐵路的大規(guī)模建設(shè)，路網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，鐵路客運(yùn)調(diào)度應(yīng)急處置問(wèn)題的重要性日益凸顯。鐵路客運(yùn)調(diào)度應(yīng)急處置不僅直接關(guān)系到鐵路運(yùn)輸秩序的恢復(fù)，更影響著鐵路客運(yùn)服務(wù)質(zhì)量和鐵路形象。因此，構(gòu)建鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮系統(tǒng) (PTEDCS)，利用信息化手段提高突發(fā)事件客運(yùn)調(diào)度指揮應(yīng)急處置水平、提升應(yīng)急處置效率，成為鐵路運(yùn)輸部門亟需解決的重要問(wèn)題。

1 鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮系統(tǒng)的構(gòu)建

圍繞鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮業(yè)務(wù)，基于現(xiàn)有應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)，輔以模型算法、數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)處理為技術(shù)手段，構(gòu)建總公司級(jí)、鐵路局級(jí)、客運(yùn)站段 3 級(jí)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)集中統(tǒng)一管理的客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮系統(tǒng)。

1.1 系統(tǒng)目標(biāo)

PTEDCS 覆蓋突發(fā)情況預(yù)警、應(yīng)急監(jiān)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急決策評(píng)估、應(yīng)急調(diào)度指揮、應(yīng)急恢復(fù)評(píng)估、應(yīng)急資源管理、應(yīng)急方案制定等客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮的全過(guò)程。通過(guò)對(duì)應(yīng)急資源系統(tǒng)整合和應(yīng)急信息集中處置，縱向?qū)崿F(xiàn)總公司、鐵路局、站段等多層級(jí)多崗位的信息實(shí)時(shí)共享，橫向增強(qiáng)各專業(yè)間的信息交流，實(shí)現(xiàn)客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮集中管理，有效防止多頭指揮、多專業(yè)決策和反應(yīng)遲緩等現(xiàn)象出現(xiàn)[1]。PTEDCS 目標(biāo)如下。

（1）建立日常監(jiān)控和預(yù)警機(jī)制，通過(guò)對(duì)日常在途旅客列車運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，優(yōu)化模型算法，主動(dòng)感知和預(yù)警。

（2）建立應(yīng)急情況下信息采集、傳輸和展示機(jī)制，實(shí)時(shí)收集列車故障信息，快速分析故障影響范圍和預(yù)測(cè)故障修復(fù)時(shí)間。

（3）制定應(yīng)急預(yù)案，針對(duì)列車大面積晚點(diǎn)、旅客列車故障、旅客滯留、火災(zāi)、暴恐等客運(yùn)突發(fā)事件典型場(chǎng)景，制訂切實(shí)可行的應(yīng)急處置方案。

（4）構(gòu)建應(yīng)急狀態(tài)下的信息共享和發(fā)布機(jī)制。及時(shí)發(fā)布故障信息，并將相關(guān)信息提供給各級(jí)運(yùn)輸調(diào)度指揮、客運(yùn)乘務(wù)站務(wù)及售票、機(jī)務(wù)運(yùn)用、車輛整備等相關(guān)部門，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，應(yīng)急聯(lián)動(dòng)，協(xié)同處置[2]。

（5）提供合理的渠道使旅客知情，實(shí)時(shí)調(diào)整應(yīng)急情況下的旅客列車開行方案和旅客輸送方案。

（6）生成客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度處置評(píng)估報(bào)告，建立客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，便于利用人工智能實(shí)現(xiàn)基于現(xiàn)有知識(shí)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

1.2 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)

PTEDCS 覆蓋應(yīng)急預(yù)防、準(zhǔn)備、處置和恢復(fù)的全過(guò)程。不管何種層級(jí)，道路客運(yùn)應(yīng)急應(yīng)包括應(yīng)急預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)和處置、應(yīng)急保障 3 個(gè)方面。PTEDCS 通過(guò)應(yīng)急檢測(cè)預(yù)警、應(yīng)急評(píng)估決策、應(yīng)急調(diào)度指揮和應(yīng)急恢復(fù)總結(jié) 4 個(gè)功能完成應(yīng)急調(diào)度協(xié)調(diào)指揮的全過(guò)程[1]。除此以外，還包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理、信息共享和發(fā)布、用戶統(tǒng)一管理和事件記錄庫(kù)等部分。PTEDCS 應(yīng)用架構(gòu)如圖1 所示。

PTEDCS 主要包含 5 個(gè)部分，分述如下。

（1）應(yīng)急調(diào)度處理。包括應(yīng)急監(jiān)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急評(píng)估決策、應(yīng)急調(diào)度指揮和應(yīng)急恢復(fù)總結(jié)等 4 個(gè)階段。建立應(yīng)急監(jiān)測(cè)預(yù)警是做好應(yīng)急管理的前提，應(yīng)急評(píng)估決策是應(yīng)急處置自動(dòng)化、智能化的主要體現(xiàn)。通過(guò)對(duì)各關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)急資源管理、事件記錄庫(kù)匹配、應(yīng)急預(yù)案查詢、故障影響范圍評(píng)估、產(chǎn)生應(yīng)急運(yùn)輸調(diào)整方案等實(shí)現(xiàn)應(yīng)急的評(píng)估和決策。應(yīng)急調(diào)度指揮是應(yīng)急管理的核心，是在充分掌握突發(fā)事件的信息后制定科學(xué)有效的應(yīng)急處置措施的過(guò)程。應(yīng)急恢復(fù)總結(jié)是指在應(yīng)急響應(yīng)過(guò)程中的快速恢復(fù)和評(píng)估環(huán)節(jié)，包括故障解除和總結(jié)、評(píng)估分析、應(yīng)急報(bào)告生成等。

（2）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理。包括鐵路客運(yùn)綜合數(shù)據(jù)處理和應(yīng)急資源管理。對(duì)客運(yùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和存儲(chǔ)，對(duì)所有的應(yīng)急資源實(shí)現(xiàn)電子化、一體化存儲(chǔ)和狀態(tài)更新，方便查詢和調(diào)配。

（3）信息共享及發(fā)布。主要包括利用鐵路內(nèi)部調(diào)度生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度過(guò)程中的相關(guān)信息，以及利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)旅客發(fā)布列車正晚點(diǎn)方案和出行方案建議信息等。

圖1 PTEDCS 應(yīng)用架構(gòu)Fig.1 Architecture of PTEDCS

（4）統(tǒng)一用戶管理。用戶統(tǒng)一認(rèn)證是支撐鐵路PTEDCS 一體化協(xié)調(diào)指揮的前提。統(tǒng)一身份認(rèn)證通過(guò)角色崗位的分配和權(quán)限管理，在實(shí)現(xiàn)信息共享的同時(shí)職責(zé)分明，互不干擾。

（5）事件記錄庫(kù)。用于記錄應(yīng)急處置的全過(guò)程，便于分析評(píng)價(jià)和經(jīng)驗(yàn)值積累，為大數(shù)據(jù)分析和客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮自動(dòng)化、智能化奠定基礎(chǔ)。

1.3 核心功能設(shè)計(jì)

PTEDCS 的核心部分為應(yīng)急調(diào)度協(xié)調(diào)指揮。通過(guò)應(yīng)急檢測(cè)預(yù)警、應(yīng)急評(píng)估決策、應(yīng)急調(diào)度指揮和應(yīng)急恢復(fù)總結(jié) 4 個(gè)模塊完成應(yīng)急調(diào)度協(xié)調(diào)指揮的全過(guò)程[3]。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支撐由鐵路客運(yùn)調(diào)度綜合數(shù)據(jù)處理和鐵路應(yīng)急調(diào)度資源管理實(shí)現(xiàn)，客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度的信息交互和發(fā)布由信息共享及發(fā)布模塊完成。用戶統(tǒng)一管理模塊使得客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度信息集中管理和各崗位、各部門的協(xié)同調(diào)度成為可能。建立事件記錄庫(kù)，便于分析評(píng)價(jià)，以提升整個(gè)客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度的指揮水平。

（1）應(yīng)急監(jiān)測(cè)預(yù)警是主動(dòng)感知客運(yùn)突發(fā)事件的有效手段。通過(guò)對(duì)旅客列車動(dòng)態(tài)定位、旅客列車故障感知、列車運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、應(yīng)急預(yù)警模型設(shè)計(jì)、突發(fā)事件信息采集、預(yù)警信息推送、確認(rèn)等方面來(lái)構(gòu)建應(yīng)急監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊。為降低事件發(fā)生的概率，有必要研究事件發(fā)生的影響因素，明確因素之間的關(guān)系，制訂更加有效的預(yù)案措施[2]。對(duì)于鐵路客運(yùn)調(diào)度指揮而言，一是識(shí)別影響列車運(yùn)行狀態(tài)的鐵路突發(fā)事件。通常將鐵路客運(yùn)的影響因素歸納為人為因素、設(shè)備因素、環(huán)境因素及管理因素[2]。二是確定每個(gè)突發(fā)事件影響因素對(duì)列車運(yùn)行狀態(tài)的影響。三是通過(guò)提取突發(fā)事件和行車策略調(diào)整之間的各相關(guān)環(huán)節(jié)，構(gòu)成突發(fā)事件因果映射關(guān)系鏈條，由鏈成網(wǎng)，形成突發(fā)事件因果關(guān)系網(wǎng)[2]。四是每條因果鏈路設(shè)立預(yù)警閾值，為列車運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警模型設(shè)定預(yù)警參數(shù)。五是結(jié)合全國(guó)范圍內(nèi)的鐵路線路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和旅客列車行車組織實(shí)際，建立列車運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)警模型[3]。

（2）應(yīng)急評(píng)估決策是應(yīng)急處置自動(dòng)化、智能化的主要體現(xiàn)。平臺(tái)通過(guò)對(duì)各關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)急資源管理、事件記錄庫(kù)匹配、應(yīng)急預(yù)案查詢、故障影響范圍評(píng)估、產(chǎn)生應(yīng)急運(yùn)輸調(diào)整方案等來(lái)實(shí)現(xiàn)應(yīng)急的評(píng)估和決策。突發(fā)事件發(fā)生后，根據(jù)不同層級(jí)的影響范圍，啟動(dòng)不同的應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行調(diào)度指揮[4]。

（3）應(yīng)急調(diào)度指揮是應(yīng)急管理的核心?？瓦\(yùn)應(yīng)急調(diào)度是在充分掌握突發(fā)事件的信息后制定科學(xué)有效的應(yīng)急處置措施的過(guò)程。針對(duì)高速鐵路突發(fā)事件而組織的應(yīng)急調(diào)度指揮領(lǐng)導(dǎo)小組成員，在對(duì)事件分析和評(píng)估后，調(diào)用事先制定好的相應(yīng)類別、相應(yīng)等級(jí)的應(yīng)急預(yù)案。根據(jù)預(yù)案制定的流程、措施，結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行預(yù)案分析和修正[5]。應(yīng)急調(diào)度指揮主要通過(guò)人員組織、資源調(diào)配、列車開行方案調(diào)整、故障排除、發(fā)布調(diào)度命令、文電通知等方式進(jìn)行調(diào)度協(xié)調(diào)指揮。

（4）應(yīng)急恢復(fù)總結(jié)是指在應(yīng)急響應(yīng)過(guò)程中的快速恢復(fù)和評(píng)估環(huán)節(jié)。應(yīng)急恢復(fù)總結(jié)首先使突發(fā)事件影響區(qū)域恢復(fù)到最基本的服務(wù)，再繼續(xù)努力使其恢復(fù)到常態(tài)[6]。應(yīng)急恢復(fù)總結(jié)主要包括恢復(fù)正常運(yùn)輸、應(yīng)急處置過(guò)程寫實(shí)，自動(dòng)生成客運(yùn)調(diào)度應(yīng)急處置評(píng)估報(bào)告并歸檔到事件記錄庫(kù)，同時(shí)通報(bào)故障處理過(guò)程，提供全過(guò)程回溯服務(wù)。

1.4 系統(tǒng)信息流程

為解決應(yīng)急調(diào)度過(guò)程中各部門掌握的信息不對(duì)等、不能聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)進(jìn)行高效指揮的問(wèn)題，PTEDCS建立扁平化鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度協(xié)調(diào)指揮信息流，應(yīng)用最新的通信技術(shù)做到信息傳遞準(zhǔn)確高效。PTEDCS 以現(xiàn)有的鐵路運(yùn)輸各生產(chǎn)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，以鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮的業(yè)務(wù)流程為核心，構(gòu)建橫向涵蓋調(diào)度部、客運(yùn)部、機(jī)輛部、宣傳部等相關(guān)部門，縱向包含總公司級(jí)、鐵路局級(jí)、客運(yùn)站段級(jí)、一線基層部門等 4 個(gè)層級(jí)的信息流架構(gòu)?？瓦\(yùn)應(yīng)急調(diào)度平臺(tái)信息流程拓?fù)鋱D如圖2 所示。

PTEDCS 建立了 5 條縱向信息通道。

（1）客運(yùn)調(diào)度相關(guān)的信息通道架構(gòu)。包括旅客、車長(zhǎng)、客運(yùn)站段、鐵路局客運(yùn)調(diào)度、鐵路局高速鐵路值班主任、總公司客運(yùn)調(diào)度、總公司高速鐵路調(diào)度、值班處長(zhǎng)等相關(guān)崗位?？瓦\(yùn)調(diào)度信息通道垂直傳輸客運(yùn)調(diào)度命令、客運(yùn)開行調(diào)整計(jì)劃、客運(yùn)突發(fā)事件報(bào)告、客運(yùn)正晚點(diǎn)信息、客運(yùn)突發(fā)預(yù)警信息、客運(yùn)調(diào)度資源申請(qǐng)等信息。

（2）涉及動(dòng)車調(diào)度相關(guān)的信息通道。包括隨車機(jī)械師、動(dòng)車段、鐵路局動(dòng)車調(diào)度、總公司動(dòng)車調(diào)度。動(dòng)車調(diào)度通道垂直交互動(dòng)車組編組、動(dòng)車組車組車號(hào)、車長(zhǎng)和機(jī)械師聯(lián)系方式、動(dòng)車組檢修、動(dòng)車組熱備等信息。

（3）涉及車輛調(diào)度相關(guān)的信息通道。包括乘檢、車輛段、鐵路局車輛調(diào)度、總公司車輛調(diào)度。車輛調(diào)度信息通道垂直交互車輛分布、車輛故障類信息。

（4）涉及機(jī)車相關(guān)的信息通道。包括司機(jī)、機(jī)務(wù)段、鐵路局機(jī)車調(diào)度、總公司機(jī)車調(diào)度等。機(jī)車調(diào)度信息通道交互列車機(jī)務(wù)擔(dān)當(dāng)、司機(jī)信息、施工運(yùn)行揭示調(diào)度命令信息等。

（5）涉及宣傳部門的信息通道。包括旅客 APP/12306 網(wǎng)站、車長(zhǎng)、值班站長(zhǎng)、宣傳部門。各縱向通道間橫向進(jìn)行實(shí)時(shí)信息交互。應(yīng)急處置時(shí)以調(diào)度為核心，鐵路客運(yùn)調(diào)度應(yīng)急指揮平臺(tái)及時(shí)將客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度相關(guān)信息提供給各級(jí)運(yùn)輸調(diào)度指揮、客運(yùn)乘務(wù)站務(wù)及售票、機(jī)務(wù)運(yùn)用、車輛整備等相關(guān)部門，同時(shí)將應(yīng)急處置實(shí)時(shí)情況推送給客運(yùn)部、機(jī)輛部、宣傳部等相關(guān)部門。各部門及時(shí)提供動(dòng)車組熱備情況、救援列車情況、站場(chǎng)股道占用情況、站內(nèi)和車內(nèi)實(shí)際情況、旅客售票情況等，實(shí)現(xiàn)各部門應(yīng)急聯(lián)動(dòng)，協(xié)同處置，提高應(yīng)急處置響應(yīng)速度和效率。

圖2 客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度平臺(tái)信息流程拓?fù)鋱DFig.2 Information fl ow topology of PTEDCS

2 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度決策評(píng)估

PTEDCS 是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的重要組成部分，要求集中統(tǒng)一指揮，加強(qiáng)預(yù)測(cè)預(yù)警。為提升客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮的自動(dòng)化、智能化水平，應(yīng)基于現(xiàn)有的客運(yùn)調(diào)度管理綜合數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理技術(shù)建立客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度決策評(píng)估模型，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析處理，實(shí)現(xiàn)科學(xué)的客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度決策評(píng)估。

2.1 應(yīng)急調(diào)度決策評(píng)估架構(gòu)

鐵路客運(yùn)突發(fā)事件產(chǎn)生后，應(yīng)對(duì)突發(fā)應(yīng)急事件的影響范圍、應(yīng)急等級(jí)等進(jìn)行評(píng)估，準(zhǔn)確評(píng)估、合理決策是客運(yùn)應(yīng)急指揮的前提[7]。為了更好地關(guān)聯(lián)分析既有運(yùn)輸生產(chǎn)系統(tǒng)所產(chǎn)生的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，搭建大數(shù)據(jù)處理環(huán)境，在積累海量的數(shù)據(jù)的同時(shí)，為科學(xué)輔助決策提供數(shù)據(jù)支撐。大數(shù)據(jù)客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度決策評(píng)估架構(gòu)如圖3 所示。

PTEDCS 的決策評(píng)估模型由數(shù)據(jù)源層、集成層、存儲(chǔ)層、分析層、功能層、應(yīng)用層和平臺(tái)管理層組成。通過(guò)對(duì)不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合、集成、存儲(chǔ)、分析，為客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度工作提供全方位的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備。

2.2 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析處理

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的決策評(píng)估處理模型的數(shù)據(jù)源層，主要包括旅客乘降數(shù)據(jù)、旅客列車行車調(diào)度運(yùn)行線數(shù)據(jù)、列車開行數(shù)據(jù)、高速鐵路鐵路線數(shù)據(jù)、客車編組數(shù)據(jù)、旅客列車乘務(wù)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)處理首先是從既有的生產(chǎn)系統(tǒng)中抽取鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度相關(guān)的各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)。考慮到旅客列車運(yùn)行線數(shù)據(jù)、旅客售票信息等數(shù)據(jù)量不斷攀升，采用 Hadoop 大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理大數(shù)據(jù)集是一個(gè)很好的選擇[8]。對(duì)于列車運(yùn)行線歷史信息、旅客售票歷史信息等利用大數(shù)據(jù)采集工具導(dǎo)入 Hadoop 平臺(tái)，按照列車運(yùn)行車次、行車區(qū)間等不同的組織方式，存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。對(duì)于列車運(yùn)行的實(shí)時(shí)軌跡信息，以及當(dāng)前運(yùn)行的列車軌跡追蹤、旅客乘降信息等直接存入關(guān)鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)，便于實(shí)時(shí)處理和查詢。

Spark 提供了一整套閉環(huán)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析解決方案。基于 Spark 分布式計(jì)算框架之上封裝了常用的功能接口，方便在 Spark 之上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘[9]。對(duì)于應(yīng)急決策評(píng)估數(shù)據(jù)分析，選用既支持離線數(shù)據(jù)分析又支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的 Spark 分布式計(jì)算工具。利用離線分析技術(shù)將鐵路線運(yùn)行能力、應(yīng)急影響范圍、應(yīng)急恢復(fù)時(shí)間、應(yīng)急資源儲(chǔ)備等信息分析抽取出來(lái)，便于輔助應(yīng)急決策和評(píng)估。利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，將應(yīng)急處置過(guò)程監(jiān)控、應(yīng)急處置列車開行調(diào)整方案、調(diào)度命令、文電通知等數(shù)據(jù)快速提取出來(lái)，便于應(yīng)急處置過(guò)程的信息交互。

圖3 大數(shù)據(jù)客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度決策評(píng)估架構(gòu)圖Fig.3 Big data decision-making assessment architecture

2.3 應(yīng)急決策評(píng)估

在鐵路客運(yùn)應(yīng)急決策評(píng)估模型功能層和應(yīng)用層，利用分析抽取產(chǎn)生的應(yīng)用數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)開發(fā)相應(yīng)的功能，包括剩余運(yùn)能分析、列車運(yùn)行線拼線、旅客發(fā)送量統(tǒng)計(jì)，以及發(fā)布其他的數(shù)據(jù)服務(wù)。剩余運(yùn)能分析是典型的基于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。結(jié)合歷史客流發(fā)送數(shù)據(jù)和區(qū)間旅客列車開行情況、區(qū)間線路通過(guò)能力、客票售票情況、鐵路旅客列車開行計(jì)劃、旅客列車編組信息等大量歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理和挖掘，設(shè)計(jì)任意 2 個(gè)鐵路站之間的剩余運(yùn)行分析算法，計(jì)劃區(qū)間內(nèi)的旅客運(yùn)輸剩余運(yùn)能。利用歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)鐵路線路上任意區(qū)間的剩余運(yùn)能情況。如果剩余運(yùn)能超過(guò)一個(gè)閾值，將啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，進(jìn)行應(yīng)急決策處置。

列車運(yùn)行線拼接是將列車運(yùn)行所經(jīng)過(guò)的各個(gè)行車調(diào)度臺(tái)產(chǎn)生的運(yùn)行線數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接和存儲(chǔ)。在列車運(yùn)行線的拼接過(guò)程中，需要結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢和分布式數(shù)據(jù)處理 2 種技術(shù)將列車運(yùn)行線實(shí)際信息、列車運(yùn)行線計(jì)劃信息、列車運(yùn)行線歷史信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理。在客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮時(shí)，及時(shí)掌握旅客列車的歷史運(yùn)行軌跡、當(dāng)前在途位置及未來(lái)的行車軌跡等，為決策評(píng)估提供最直接的行車方案調(diào)整依據(jù)。

通過(guò)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，還可以發(fā)布應(yīng)急資源調(diào)配服務(wù)、應(yīng)急歷史事件查詢等服務(wù)。客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)急資源管理、事件記錄庫(kù)匹配、應(yīng)急預(yù)案查詢、故障影響范圍評(píng)估、應(yīng)急運(yùn)輸方案調(diào)整等實(shí)現(xiàn)應(yīng)急的評(píng)估和決策。

3 結(jié)束語(yǔ)

構(gòu)建鐵路客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮系統(tǒng)，做到應(yīng)急有備、穩(wěn)妥高效、處置得當(dāng)是當(dāng)前調(diào)度指揮領(lǐng)域亟待完成的目標(biāo)。隨著全路運(yùn)輸信息集成平臺(tái)的建立，列車、車輛、客運(yùn)、機(jī)車、司機(jī)、乘務(wù)、售票等信息不斷收集完善，為建立客運(yùn)應(yīng)急調(diào)度指揮系統(tǒng)提供了大量的數(shù)據(jù)支撐。鐵路 PTEDCS 采用一體化設(shè)計(jì)、集中架構(gòu)，在橫向的各部門、縱向的各崗位之間形成應(yīng)急聯(lián)動(dòng)、協(xié)調(diào)指揮。基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，在應(yīng)急評(píng)估決策方面應(yīng)做好充分論證和不斷演練、實(shí)踐，結(jié)合歷史事件記錄庫(kù)的積累和修正，未來(lái)輔以人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，以逐步提升運(yùn)輸指揮的自動(dòng)化、智能化水平。