蔣 熙，徐 俊，胡坤琨

JIANG Xi1，XU Jun2，HU Kunkun1

(1.北京交通大學 軌道交通控制與安全國家重點實驗室，北京 100044；2.中國鐵路上海局集團有限公司 總工程師室，上海 310009)

(1.State Key Laboratory of Traffic Control and Safety， Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China； 2.Chief Engineer office， China Railway Shanghai Group Co.， Ltd.， Shanghai 310009， China)

0 引言

近年來國內(nèi)大城市的軌道交通系統(tǒng)快速發(fā)展，網(wǎng)絡規(guī)模、運輸密度與客流負荷劇增。進入網(wǎng)絡化運營階段后，因運輸密度大、各線間站間運營關(guān)聯(lián)性增強，運輸組織難度增加。當路網(wǎng)出現(xiàn)異常情況后，可能在不同程度上影響路網(wǎng)的正常運營，如形成列車延誤、停運或行車中斷，繼而可能造成客流聚集及擁堵傳播，嚴重影響乘客出行，需要及時采取科學手段進行運營調(diào)控。段海洋等[1]分析設備因素是導致運營安全事故發(fā)生的主要原因。作為城市軌道交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)裝備，信號系統(tǒng)的各類故障特別需要格外關(guān)注。為實現(xiàn)城市軌道交通的安全高效運營，既要保證信號設備本身的安全性、可靠性，也要提高信號故障情況下的運營調(diào)控決策水平。如果能準確預判信號故障對路網(wǎng)運營可能造成的影響，有針對性地及時采取合理的調(diào)控措施，可以有效控制異常運營狀態(tài)在路網(wǎng)內(nèi)的傳播，迅速疏導客流、恢復正常運營。

在信號故障或突發(fā)事件影響與調(diào)控的相關(guān)研究中，王亞濤[2]主要從信號設備本身角度研究故障的延遲時間和系統(tǒng)的脆弱性；胡曉[3]依據(jù)

各部件因素發(fā)生概率和后果嚴重程度進行信號系統(tǒng)風險評價；徐田坤[4]基于風險影響因素進行城市軌道交通運營安全風險分析評估；蘇嬌[5]從突發(fā)事件類型和影響特點出發(fā)研究城市軌道交通應急管理方法；焦軒[6]主要從客流特性角度研究突發(fā)情況下的運營調(diào)控措施；尹浩東[7]主要從乘客出行行為角度研究運營中斷條件下的客流誘導。

綜上分析，既有研究較少從網(wǎng)絡化運營整體角度出發(fā)，并考慮故障與客流的互動作用關(guān)系，沒有形成相對成熟的技術(shù)方法準確預判信號故障對網(wǎng)絡運營的影響，網(wǎng)絡化運營調(diào)控缺少有效的輔助決策手段。因此，圍繞網(wǎng)絡化運營核心要素及其在運營過程中的互動作用關(guān)系，利用計算機仿真手段研究信號故障情況下異常運營狀態(tài)的演化過程，能夠定量分析信號故障對網(wǎng)絡化運營的影響，提供運營調(diào)控輔助決策手段，為城市軌道交通信號故障情況下高效安全的網(wǎng)絡化運營組織提供方法與技術(shù)支持。

1 城市軌道交通信號故障及調(diào)控分析

1.1 信號故障影響過程分析

城市軌道交通信號故障對運營的影響與運營的構(gòu)成要素緊密相關(guān)，如路網(wǎng)拓撲與設施、客流、列車群及運營調(diào)控方案等，并且在與這些要素相互作用的過程中動態(tài)呈現(xiàn)出來。信號故障對運營狀態(tài)影響過程的層次結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 信號故障對運營狀態(tài)影響過程的層次結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Hierarchical diagram of signal fault affecting operation state

由圖1可以看出，事件發(fā)生，信號故障所影響的對象、空間范圍和時間不斷發(fā)生動態(tài)變化。在直接作用層，故障首先作用到線路設施和列車上，可能降低線路通過能力、改變列車運行模式，從列車降速、停車或延誤等方面直接體現(xiàn)出對運營的影響。隨時間推移，可能會使得乘客乘車與出行不便而逐漸出現(xiàn)客流聚集與擁堵傳播，也可能造成后續(xù)列車延誤，并通過車流與客流交織作用逐步擴散，使故障對運營的影響進入連帶作用與客流傳播層。與此同時，運營人員可能會采取運行調(diào)整或客流控制等調(diào)控措施，進一步引起客流或列車群的狀態(tài)改變，隨著時間推移，車流延誤和客流擁堵逐步緩解、最終恢復正常，故障的影響在決策介入與調(diào)控層的作用下逐漸消散。

1.2 運營調(diào)控方式分析

發(fā)生信號故障突發(fā)情況后，目前運營部門會及時啟動維修，還根據(jù)實際設施狀態(tài)、列車運行及客流積聚情況制定運營調(diào)控措施。這是一種以運行調(diào)整為核心、以列車控制為主導的運營調(diào)控方式，但較少考慮客流及車流互動作用。然而，在網(wǎng)絡化運營模式下，客流的時空分布狀態(tài)無法由列車流分布狀態(tài)直接導出，而乘客是城市軌道交通的最終服務對象，客流需求與運輸服務供給之間的協(xié)調(diào)匹配是運營調(diào)控的優(yōu)化目標，如果以“列車為中心”實施運營調(diào)控，則難以實現(xiàn)這一目標，因而網(wǎng)絡化運營應該轉(zhuǎn)向“以乘客為中心”，在系統(tǒng)控制模式上增加故障對客流狀態(tài)影響的前饋機制，圍繞路網(wǎng)客流分布變化進行信號故障下的運營調(diào)控。當檢測到信號故障時，及時預判和推演客流動態(tài)變化、評估信號故障對運營帶來的定量影響，在此基礎(chǔ)上，基于補償性調(diào)整方式來制定行車組織與客流組織相協(xié)同的網(wǎng)絡化運營調(diào)控方案，從而及時高效地疏解客流、恢復運營。實施“以乘客為中心”的運營調(diào)控需要具備2個方面的基礎(chǔ)：一是準確預判故障對運營造成的影響及其發(fā)展變化，二是對不同調(diào)控方案的可能實施效果進行評估并支持優(yōu)化調(diào)整。信號故障下“以乘客為中心”的運營調(diào)控控制方式如圖2所示。

圖2 信號故障下“以乘客為中心”的運營調(diào)控控制方式Fig.2 “Passenger oriented” operation control mode under signal fault

2 城市軌道交通信號故障仿真

對于復雜大規(guī)模城市軌道交通網(wǎng)絡，路網(wǎng)運營狀態(tài)呈現(xiàn)出復雜的非線性演化關(guān)系，而計算機仿真技術(shù)在復雜非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模與分析上具有獨到優(yōu)勢。結(jié)合乘客出行行為、列車運行過程、行車組織方案、客流組織方案等不同要素，在掌握路網(wǎng)運營狀態(tài)的動態(tài)變化基礎(chǔ)上，采用仿真技術(shù)對信號故障對網(wǎng)絡化運營的影響進行定量評價。

2.1 運營仿真

利用“城市軌道交通路網(wǎng)客流分布推演仿真系統(tǒng)”[8]進行信號故障情況下的網(wǎng)絡化運營仿真，該軟件可以依據(jù)用戶設置的路網(wǎng)拓撲與設施配置信息、路網(wǎng)客流量與OD、運輸組織方案、異常事件及相關(guān)仿真模型參數(shù)，模擬不同場景下路網(wǎng)內(nèi)的列車運行、乘客個體的出行選擇與出行動態(tài)過程，從而形成路網(wǎng)運營狀態(tài)變化的推演。該仿真系統(tǒng)的輸出數(shù)據(jù)包括：線網(wǎng)各列車在出入段、進出站、區(qū)間運行、折返等各環(huán)節(jié)的動態(tài)運行過程數(shù)據(jù)，各乘客到達車站、進站、站內(nèi)走行、站臺等車、上下車、換乘、出站走行、出站等各環(huán)節(jié)的動態(tài)出行過程數(shù)據(jù)，路網(wǎng)客流在各站、各區(qū)間斷面、各列車上分布量變化的動態(tài)數(shù)據(jù)等。

實施信號故障仿真，首先要進行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入，并根據(jù)故障發(fā)生時的運營場景設計仿真實驗方案，然后運行仿真軟件，在信號故障與列車運行、乘客出行的動態(tài)交互作用中推演出路網(wǎng)運營狀態(tài)的變化。按照信號故障對運營狀態(tài)影響過程的層次結(jié)構(gòu)，從直接作用、連帶與傳播作用、決策介入等不同方面刻畫出信號故障對運營影響的動態(tài)演化過程。

2.2 定量影響評價

按照“以乘客為中心”基本思想，從受影響的對象、時空范圍及程度等不同方面出發(fā)，設計故障影響定量指標集，針對給定的場景，計算相應的指標值來衡量并分析信號故障對路網(wǎng)運營的定量影響。故障影響定量指標集如表1所示。

針對需要進行分析的信號故障設置2種仿真場景，分別對應信號故障下的運營場景和同等條件下未發(fā)生信號故障的假設場景，進行相應場景下的仿真運行，獲取2種場景下的仿真輸出數(shù)據(jù)，按指標定義采用比較計算方法得到故障影響指標的定量數(shù)值。

表1 故障影響定量指標集Tab.1 Quantitative indicators of fault impact

2.3 遞進優(yōu)化流程

在信號故障場景下，利用仿真系統(tǒng)對單個調(diào)控方案、組合調(diào)控方案的實施效果進行仿真實驗和分析，用戶根據(jù)仿真結(jié)果進行評估后可對調(diào)控方案進行修訂，然后再次進行仿真實驗，可優(yōu)選出最適合當前運營場景的調(diào)控方案，保證各方案在網(wǎng)絡上相互協(xié)調(diào)配合，以達到最好的調(diào)控效果。基于仿真評估的調(diào)控方案遞進優(yōu)化流程如圖3所示。

圖3 基于仿真評估的調(diào)控方案遞進優(yōu)化流程Fig.3 Progressive optimization process of control scheme based onsimulation evaluation

信號故障后，為了與能力損失情況下的行車組織相協(xié)調(diào)，往往需要在恰當?shù)臅r機啟動局部限流措施。合理的限流時機與當時路網(wǎng)運營狀況、客流特性與行為、列車運行調(diào)整方案等多種要素有關(guān)，運用分段遞推的方法，通過多次仿真實驗與評估的方式來實現(xiàn)限流時機閾值T控啟的計算。設故障發(fā)生時刻為T故，以T故為初始時段、?t為遞推間隔分時段，設置啟動限流時刻及與之相對應的若干實驗方案，逐步進行仿真實驗，以滿足安全運營目標的最晚限流時刻作為限流時機閾值。算法流程如下。

（1）置時間t為信號故障發(fā)生時刻T故，置計數(shù)器i為0，按故障場景下的客流OD、運行調(diào)整圖、路網(wǎng)拓撲與設施數(shù)據(jù)、t時刻開始限流等要素設置初始實驗方案Pi。

（2）使t增加?t，i加1，按t時刻為限流開始時間設置實驗方案Pi，其他要素與Pi-1相同。

（3）針對實驗方案Pi運行仿真系統(tǒng)，得到仿真數(shù)據(jù)。

（4）抽取仿真數(shù)據(jù)中的各站臺聚集人數(shù)，如果存在某車站聚集人數(shù)達到站臺安全承載能力70%，則將T控啟設為Pi-1方案中的限流開始時間，即T控啟=t- ?t，然后退出。

（5）如果t到達當前運營結(jié)束時刻，則當日不需限流，退出；否則轉(zhuǎn)步驟（1）。

3 仿真案例研究

以某市地鐵發(fā)生的一次信號故障為例，當日17 : 32分，地鐵L號線發(fā)生信號設備故障，B站至J站的站間上下行列車降級以人工駕駛模式運行，列車改按進路閉塞法行車，故障期間故障區(qū)段若干車站采取臨時限流措施。18:04分信號故障修復，后續(xù)運營秩序逐步得到恢復。利用路網(wǎng)客流分布推演仿真系統(tǒng)計算故障對運營的定量影響，并對運營調(diào)控方案進行分析、評估及優(yōu)化。

3.1 仿真實驗方案設計

仿真實驗方案設置如表2所示。P01為對照方案，P02為實際場景的復現(xiàn)，P03為故障后假設未限流的方案，方案P04—P10的設置目的在于仿真計算故障后最適宜的限流開始時刻，即確定T控啟。

3.2 仿真過程及結(jié)果

對方案P01、方案P02進行仿真實驗，利用仿真輸出數(shù)據(jù)對信號故障影響定量指標進行計算，指標計算結(jié)果如表3所示。

在信號故障影響定量分析基礎(chǔ)上，對信號故障后的運營調(diào)控方案進行評估。比較方案P02 (實際場景)和方案P03 (假設未限流)下的仿真結(jié)果可知，若不進行限流，則會在路網(wǎng)中若干車站形成顯著擁堵。C車站聚集人數(shù)比較如圖4所示。C車站出站列車滿載率比較如圖5所示。因此，信號故障后實施限流可以避免將來可能產(chǎn)生的擁堵，是有必要的，但是原方案17 : 35限流開始時刻遠遠早于預計達到擁堵狀態(tài)的時刻，對服務水平影響較大，如果選擇最適宜的限流時機有可能以較小的代價達到網(wǎng)絡協(xié)同調(diào)控目標。

為此，進一步分析P04至P10共7個方案下的仿真數(shù)據(jù)，計算得到限流時間閾值T調(diào)控為23 min，即17 : 55開始車站限流為宜。這樣，通過推遲限流開始時刻減少了受影響的乘客數(shù)量，而相應車站的聚集人數(shù)和列車滿載率仍然滿足能力與服務水平制約。這說明通過優(yōu)化限流時機，可以用更小的代價實施故障下的運營組織，以保證信號故障時期的運營安全和服務質(zhì)量。

圖4 C車站聚集人數(shù)比較Fig.4 Comparison of passenger numbers at station C

圖5 C車站出站列車滿載率比較Fig.5 Comparison of train load ratio from station C

表2 仿真實驗方案設置Tab.2 Setting of simulation experiment scheme

表3 指標計算結(jié)果Tab.3 Calculation result of indicators

4 結(jié)束語

通過不同場景下的仿真實驗及指標計算，可以發(fā)現(xiàn)，信號故障對運營的影響往往不局限于故障區(qū)段，在城市軌道交通網(wǎng)絡化運營條件下可能從發(fā)生地點到其他線路進行擴散，在一定范圍形成間接影響，而且在信號故障修復后，路網(wǎng)客流的異常情況可能持續(xù)更長的時間。利用信號故障仿真與分析評估方法，可以準確計算信號故障的影響范圍，為運營調(diào)控提供量化決策依據(jù)并輔助進行調(diào)控參數(shù)優(yōu)化。