Содержание к диссертации
Введение
Проблемы и задачи повышения эффективности работы технологического комплекса метрополитена
1.1. Повышение эффективности процесса оперативного управления метрополитеном 6
1.2. Комплекс задач функционирования метрополитена 15
1.3. Синтез формализованной структурной схемы метрополитена 18
1.4. Постановка задач диссертации 26
Способы повышения эффективности функционирования технологического комплекса метрополитена в нештатных ситуациях
2.1. Анализ перспектив внедрения систем поддержки принятия решений на метрополитене 29
2.2. Анализ технологии организации движения поездов при возникновении нештатных ситуаций 34
2.2.1. Классификация нештатных ситуаций, возникающих на метрополитене и стратегий их разрешения 34
2.2.2 Периоды развития нештатных ситуаций 43
2.3. Постановка задачи оптимизации управления движением поездов в периоды разрешения нештатных ситуаций 48
2.4. Методика нахождения решения задачи выбора оптимальной траектории движения поезда при восстановлении планового графика движения 58
2. 5. Методика построения модели входного пассажиропотока станции метрополитена 66
Выводы по разделу 81
Функции систем поддержки принятия решений ДЛЯ повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена при нештатных ситуациях
3.1. Описание множества функций, реализуемых на основании разработанных методов 83
3.2. Методика реализации функций поддержки принятия решений при управлении технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях 88
3.3. Методика реализации функций поддержки принятия решений при оценке действий оперативного персонала метрополитена в нештатных ситуациях 97
Выводы по разделу 101
Использование и перспективы развития разработанных методов 103
4.1. Система поддержки принятия решений поездного диспетчера метрополитена 103
4.2. Система поддержки принятия решений в процессе планирования и организации работы метрополитена 106
4.3. Перспективы использования разработанных методов для повышения эффективности функционирован и я технологического комплекса метрополитена 113
Выводы по разделу 116
Заключение 118
Список использованных источников 120
- Повышение эффективности процесса оперативного управления метрополитеном
- Анализ перспектив внедрения систем поддержки принятия решений на метрополитене
- Описание множества функций, реализуемых на основании разработанных методов
- Система поддержки принятия решений в процессе планирования и организации работы метрополитена
Введение к работе
Метрополитены крупных городов являются важнейшим звеном в цепи системы пассажирских перевозок. Как показывает статистика [3], объем перевозок постоянно растет, что заставляет увеличивать интенсивность движения поездов. На загруженных участках линий пассажиропоток превышает 70 тыс. чел. в час при расчетной порядка 54.4 тыс. чел [4]. При такой загрузке движение поездов организуется с минимальным расчетным интервалом, соответствующим пропуску 40-44 пар поездов в час при существующих системах управления движением поездов и до 48 при внедрении систем нового поколения, разработка которых ведется в настоящее время в России (АСУ «Движение»). Чтобы обеспечить указанные размеры, плановый график должен выдерживаться с точностью до 2.5 сек. Задержка поезда более чем на 2-3 мин. в часы «пик» и на 5 мин. в остальное время является нештатной ситуацией и нарушает нормальную работу линии. Также негативно отражаются ситуации, связанные с отказами эскалаторов и других устройств, различные ошибки эксплуатационного персонала, в особенности диспетчеров. Данные события нарушают ритмичность перевозочного процесса, приводят к неоправданным задержкам движения поездов, сбою планового графика и, как следствие, снижению пропускной способности линии в целом.
Как показывает опыт разработки систем управления движением поездов метрополитена, даже при идеальной работе всех подсистем и отсутствии ошибок со стороны персонала, максимальная пропускная способность составит менее 50-ти пар поездов в час [5]. Таким образом, для максимального использования пропускной способности с одной стороны и оптимальном использовании энергетических и людских ресурсов метрополитена с другой, необходимо обеспечить четкую работу всех подсистем управления работой линии, а в случае вынужденного снижения пропускной способности свести к минимуму последствия, выработав оптимальный режим работы по критериям минимального времени восстановления исходных размеров движения, с минимальными затратами электроэнергии на дополнительные передвижения поездов, а также с обеспечением заданного уровня комфорта и безопасности пассажиров, определяемого соблюдением норм плотности пассажиров в вестибюлях, платформах и эскалаторах.
В настоящее время в системах управления основными устройствами комплекса технических средств метрополитена достигнут достаточно высокий уровень автоматизации, оперативный и диспетчерский персонал получает в реальном масштабе времени информацию о состоянии устройств и систем, поездном положении. Однако организационно-технологическая составляющая процесса управления движением поездов по-прежнему основывается на плановых значениях параметров перевозочного процесса, не учитывающих динамики изменения ситуации метрополитене в течение дня, особенно при возникновении разного рода нештатных ситуаций, что резко снижает эффективность функционирования метрополитена.
В процессе оперативного управления до сих пор не используются данные о реальных входных пассажиропотоках, формируемые автоматизированной системой контроля оплаты проезда (АСКОП) [63].
В настоящей работе разработана методика построения и основные алгоритмы функционирования систем поддержки принятия решений (СППР) для диспетчерского и ревизорского аппаратов метрополитена, повышающих эффективность оперативного управления при нештатных режимах за счет более полного учета действующих значений существенных параметров, влияющих на работу метрополитена (время суток, поездная ситуация, интенсивность пассажиропотоков). Учет этих параметров позволит повысить эффективность выхода из нештатных ситуаций, а также объективность ретроспективной оценки действий оперативного персонала.
Также в данной работе решены задачи дополнения информационного поля центров диспетчерского управления (ЦДУ) метрополитена посредством расчета и визуализации существенных параметров перевозочного процесса, необходимых для принятия адекватных решений при возникновении нештатных ситуаций.
Решенные задачи имеют большую практическую важность как при переоборудовании диспетчерских центров на действующих метрополитенах, так и при проектировании новых.
Повышение эффективности процесса оперативного управления метрополитеном
Проблема перевозки пассажиров практически любым видом транспорта с оптимальным расходом материальных ресурсов при соблюдении высокого уровня комфорта и безопасности является актуальной в переходный период, который переживает экономика России. Особенно остро указанная проблема стоит перед таким специфическим видом транспорта, каким является метрополитен. Необходимость ее решения отражена в концепции построения Интегрированной автоматизированной системы автоматизированного управления метрополитеном (ИАСУМ) [4], в соответствии с которой должны разрабатываться новые и модернизироваться существующие метрополитены Российской Федерации. Являясь разновидностью железнодорожного транспорта, метрополитен, тем не менее, относится к городскому пассажирскому транспорту, что определяет ряд специфических черт, отличающих технологию его работы от принятой на магистральных железнодорожных дорогах. Особенности организации процесса перевозки пассажиров и функционирования устройств массового обслуживания на метрополитене отмечены в работах Л. А. Баранова, Е. В. Ерофеева, И. М. Якушкина и других авторов. К ним относятся гораздо более высокая интенсивность движения поездов, превышающая размеры движения на наиболее загруженных пригородных участках железной дороги (до 44 пар поездов в час), наличие дополнительных устройств доставки пассажиров на платформы (эскалаторов), трудность прогнозирования закономерности перемещения пассажиров по линиям, а также тот факт, что на функционирование технических средств и подвижного состава накладывают серьезные ограничения стесненные условия их эксплуатации, препятствующие доступу персонала в нужную точку линии кроме как по существующим тоннелям. Согласно правилам технической эксплуатации (ПТЭ) метрополитенов Российской федерации [1], движение поездов на линиях метрополитена регламентируется плановым графиком. При разработке данного документа учитываются статистические данные о потребности в перевозках пассажиров, требования по регламенту обслуживания технических средств и графику работы обслуживающего персонала метрополитена. Общим недостатком рассмотренных методик построения плановых графиков и, соответственно, технологии организации движения поездов с их использованием, является отсутствие возможности учета реальных v изменений входного пассажиропотока, вызванных действием возмущающих факторов (массовые мероприятия, изменение режима работы городского и пригородного транспорта, другие нештатные ситуации) и приводящих к значительным отклонениям фактического числа желающих войти на станции от статистических и прогнозных величин. Также при построении плановых графиков сложно учесть уменьшение пропускной способности участков при отказах подвижного состава и систем автоматизированного управления движением поездов. Перечисленные выше недостатки плановых графиков приводят к возникновению дефицита поездов во время незапланированных пиков пассажиропотока или при возникновении отказов технических средств, снижению комфорта пассажиров, а также увеличению вероятности возникновения несчастных случаев из-за переполнения вестибюлей и платформ станций. Необходимость организации нештатного режима движения поездов и последующего восстановления планового графика движения приводит к дополнительным эксплуатационным расходам. Альтернативным способом организации движения является интервальное регулирование, когда на основании данных о количестве пассажиров, которых нужно перевезти, планируется только необходимая парность движения поездов. Основные принципы данного метода рассмотрены в работе В. И Астрахана [5]. К недостаткам интервальных алгоритмов относится отсутствие привязки формируемого графика движения к реальному времени, что создает трудности координации совместной работы подразделений метрополитена.
В работах [3, 8, 10] показано, что наиболее гибким способом организации движения поездов на метрополитене при возникновении сбойных ситуаций является граф и ко - интервальный. При таком способе графиковый принцип используется при наличии отклонений от планового графика, не превышающих некоторой предельной величины Ткр. Если отклонения превышают данную величину, происходит переход на интервальный принцип. Вопросы организации оперативного управления работой линии метрополитена при возникновении небольших отклонений от планового графика являются хорошо изученными и описаны в работах [8, 9,55].
В работе К. Н. Борового [8] рассматривается решение задачи компенсации отклонений от планового графика движения системой автоматического ведения поездов метрополитена. В ней автором предлагается алгоритм манипуляции режимами хода поездов по перегонам и стоянок на станциях с целью восстановления их графикового положения. Местонахождение поездов на линии определяется по дискретным сигналам датчиков, устанавливаемых на станциях.
Анализ перспектив внедрения систем поддержки принятия решений на метрополитене
Оперативное управления сложным технологическим объектом -ответственный и трудоемкий процесс» связанный с большими психофизическими нагрузками на операторов, так как цена допущенных ошибок велика, особенно если их последствия влияют на безопасность людей. Особенности работы операторов в подобных условиях и факторы, влияющие на качество принятия решений, рассмотрены в работах [14-16, 18, 19, 21]. Исследователи отмечают необходимость наличия у оператора полной, достоверной и своевременно обновляемой информации о ходе технологического процесса.
Важным моментом является поддержка принятия решения оператора в сложных технологических ситуациях, когда существует несколько альтернативных вариантов действий, последствия реализации которых оператор в силу дефицита времени не способен адекватно просчитать, а также объективная оценка эффективности принятых решений.
Вопросы поддержки принятия решений рассматриваются в теории систем поддержки принятия решений (СППР). Как отмечено в работе [21], Сі 11 IP наряду с использованием традиционных методов статистического анализа, математического и имитационного моделирования необходимо использовать формализованный опыт экспертов.
Совмещения строгого математического аппарата (в том числе методов оптимизации) и формализованных эвристических методов позволит повысить адекватность вариантов решений [19].
На магистральном железнодорожном транспорте вопросы поддержки принятия решений в процессе оперативного управления процессом перевозок являются достаточно изученными. Исследования в данной области проводились рядом авторов, в числе которых Л. А. Баранов, А. В. Гриненко, В. П. Быков, М. С. Лукьянов и др. В работах [8, 9, 10, 27], посвященных исследованию особенностей организации оперативного управления метрополитеном, показан ряд существенных отличий от железнодорожного транспорта, обусловленных спецификой объекта управления. К ним относятся более высокая интенсивность движения поездов, наличие дополнительных устройств перемещения пассажиров (эскалаторов), а также стесненные эксплуатационные условия. При современном уровне автоматизации метрополитена основная нагрузка на оперативный и диспетчерский персонал ложится при возникновении различных нештатных ситуаций (НС), а эффективность принятых решений во многом зависит от опыта конкретного работника и наличия у него достаточной информации о состоянии объекта управления, выраженной через значения ряда параметров (поездная ситуация, состояние технических средств, величина пассажиропотока и т. д). Определение 1: Нештатной ситуацией является событие, изменяющее алгоритм Амі работы одного или нескольких элементов Емі системы (1.20) под действием вектора потока отказов Ум. Определение 2: совокупность параметров, характеризующих состояние объекта управления в НС образует множество существенных параметров. Необходимо отметить, что процесс оперативного управления линией метрополитена (и работа диспетчерского персонала в частности) в периоды разрешения НС остаются недостаточно исследованными, особенно с учетом изменения информационного обеспечения, вызванного внедрением современных автоматизированных систем диспетчерского управления техническими средствами и контроля пассажиропотоков, позволяющих получать в реальном масштабе времени значения существенных параметров. Также недостаточно исследованной остается задача объективной ретроспективной оценки эффективности действий оперативного персонала при НС, решаемая в ревизорским аппаратом и руководством метрополитена. В первом разделе данной работы из совокупности элементов рассматриваемой системы «метрополитен» (1. 20) выделено множество элементов, образующих подсистему, непосредственно организующую оперативное управление процессом перевозки пассажиров (1. 22). Важнейшим элементом данного множества является поездной диспетчер линии (ПД). Согласно ГТТЭ метрополитенов РФ [1], на нем лежит ответственность за организацию совместной оперативной работы всех подразделений и служб метрополитена по выполнению графика движения поездов. Следовательно, оптимизируя алгоритм функционирования данного элемента структуры (1. 22), возможно повысить эффективность выполнения задач (1. 7) системой (1. 20) в целом, влияя на остальные элементы опосредованно по существующим технологическим цепочкам. Также актуально и решение обратной задачи - ретроспективной оценки эффективности действий оперативного персонала при различных нештатных ситуациях. Рассмотрим структуру связей ПД с другими участниками оперативного управления линией метрополитена. Данная структура приведена на рис. 2.1.
Описание множества функций, реализуемых на основании разработанных методов
В рамках НИР совместно со специалистами службы Движения и ревизорского аппарата Петербургского метрополитена разработан следующий список функций, входящих в указанные множества (таблица 3. 1). автоматизированными системами диспетчерского управления (АДУ), однако для повышения эффективности решения задач (1. 7) необходим комплексный подход к реализации данных функций специализированной СППР, являющейся «надстройкой» традиционных систем АДУ с интеграцией выходных данных в состав информационного обеспечения центров диспетчерского управления (ЦДУ). Данный подход распространен в настоящее время при создании СППР во многих областях деятельности [65, 68, 73-75]. Рассмотрим список функций подмножеств множества Ф9 реализуемых в настоящее время системами АДУ. К функциям подмножества Фи относятся: - визуализация поездного положения без привязки номера маршрута; - визуализация состояния контролируемых и управляемых объектов по кругу ответственности ПД. К функциям подмножества Фк относятся: - предоставление информации об отказах некоторых технических средств. К функциям подмножества Фппр относятся: - предоставление по требованию пользователя электронных вариантов нормативных документов. К функциям подмножества Фм относятся: - формирование протоколов событий, отражающих состояние контролируемых объектов и списки команд управления. К функциям подмножества Фо относятся: - предоставление возможности обучения на тренажерах, имитирующих реальную аппаратуру диспетчерского управления [28,32,33]. Повышение требований к качеству процесса оперативного управления работой метрополитена [4] требует расширения списка функций, реализуемых системами АДУ, а также введения дополнительных автоматизированных функций оценки качества работы метрополитена, необходимых для повышения эффективности работы ревизорского аппарата. Таким образом, дополнительно необходимо обеспечивать выполнение следующих функций. По подмножеству Фи: - формирование н вывод на устройства индикации (мониторы АРМов и табло коллективного пользования) значений существенных параметров; - визуализация значений текущих и статистических значений интенсивности входных и выходных пассажиропотоков по станциям. По подмножеству Фк: - динамический контроль соответствия существенных параметров работы линии их нормативным или заданным значениям; - автоматическое предупреждение оператора о выходе параметров за установленные рамки. По подмножеству Фппр: - генерация оптимальных по критериям п. 2. 3 вариантов организации движения поездов при возникновении и в процессе разрешения НС. По подмножеству Фм: - оценка качества решений, принятых оперативным персоналом при работе в НС по критериям п. 2. 3; - накопление статистики по значениям существенных параметров перевозочного процесса за предыдущий период. По подмножеству Фо: - обучение оперативного персонала оптимальным действиям при с разрешении НС; - организация периодических проверок уровня подготовки оперативного персонала. Таким образом, определены основные функции СППР, направленные на повышение эффективности решения метрополитеном задач (1.7). Необходимость реализации данных функций на Петербургском V метрополитене отражена в разработанных в рамках НИР документах: - «Обследование работы диспетчерского аппарата ЦДУ Петербургского метрополитена» 2001 г. - «Концепция создания автоматизированной системы учета нарушений работы оборудования метрополитена и действий персонала при нештатных ситуациях в период движения электропоездов (АС-РБ)». 2002 г. - Техническое задание на систему АС-РБ. 2002 г. Реализация данных функций при проектировании систем ЦДУ Казанского метрополитена отражена в разработанных в рамках НИОКР документах: - «Концепция построения единой информационной сети автоматики, сигнализации и связи (ЕИС АСС) Казанского метрополитена». 2002 г.
Система поддержки принятия решений в процессе планирования и организации работы метрополитена
Блок электронного Журнала нарушений нормальной работы метрополитена представляет собой программный модуль, предназначенный для автоматизации получения первичной информации о НС и ее параметрах, контроля времени расследования, а также формирования отчетных документов.
При создании данного модуля использован принцип доступа к полям Журнала, аналогичных принципу доступа к страницам в сети Итернет, что позволяет использовать для создания ядра АС-РБ единственный сервер, на котором выполняются соответствующие программы и хранится БД системы, а доступ авторизованных пользователей осуществлять с любого компьютера, подключенного к локальной вычислительной сети (ЛВС) метрополитена.
Для организации и управления БД системы использован прикладной пакет ПО СУБД «Microsoft SQL-Server».
Блок анализа данных АСКОПМ предназначен для получения и обработки данных о значениях интенсивности пассажиропотоков, зафиксированных на станциях метрополитена. При работе блока использована предложенная модель входного пассажиропотока, с помощью которой получен набор кривых плановой интенсивности пассажиропотоков для станций Петербургского метрополитена, необходимый для оценки изменения данного параметра при НС.
Полученная кривая накладывается на график, содержащий доверительные границы изменения пассажиропотока для данной станции, полученные по данным статистики АСКОП за предыдущий период с аналогичной рассматриваемому интенсивностью пассажиропотока. Уровень достоверности для доверительных границ задается пользователем. При выходе рассматриваемой кривой за доверительные границы делается вывод о характере несоответствия (превышение плановой интенсивности или ее уменьшение). Случаи несоответствия в дальнейшем моїуг анализироваться на предмет выяснения вызвавших их причин, а также наличия записей о них в Журнале нарушений. При необходимости анализа исполненного графика движения (ИГД) информация о плановых уровнях населенности платформ станций используется соответствующим блоком АС-РБ. Примеры анализа пассажиропотоков в нормальном режиме работы линии и при возникновении НС, связанной с закрытием станции на вход, приведены на рис. 4. 3. С использованием разработанной в настоящей работе методики оценки отклонений от среднестатистических значений пассажиропотока, и определения населенности платформ впервые реализована возможность объективной оценки влияния НС не только на выполнение ПГД, но и на комфорт и безопасность пассажиров. Блок анализа качества выполнения графика на основании сравнения ПГД, формируемого системой ГРИС и ИГД, формируемого анализатором протоколов событий КАС ДУ, осуществляет оценку качества ИГД посредством расчета параметров времени отклонения поездов от ПГД, расчета параметра г и формирует данные для блока оптимизации восстановления ПГД. Блок оптимизации восстановления ПГД анализирует реализованную ПД и отраженную в ИГД стратегию по временному, энергетическому критериям с учетом зафиксированных в период разрешения НС пассажиропотоков по данным АСКОП. На основании данных анализа путем сравнения выбранной ПД стратегии с оптимальной производится объективная оценка влияния действий оперативного персонала на комфорт и безопасность пассажиров. При использовании разработанных методов анализа организации восстановления ПГД и модели пассажиропотока предлагается формирование новых форм отчетных документов, более полно отражающих вид НС, ее влияние на работу технологического комплекса метрополитена и эффективность действий оперативного персонала. В настоящее время оценка НС производится только по информации о суммарном времени отклонения поездов от планового графика и количестве полных или участковых отмен поездов. С использованием предложенной методики показано, что данный подход не является достаточно объективным. Для ряда НС, информация о которых при существующей методике оценки была практически схожей, произведен анализ с расчетом ряда дополнительных параметров. Показаны существенные отличия в эффективности действий диспетчерского персонала. На этапе опытной эксплуатации предложено параллельное использование двух способов оценки НС с последующим возможным утверждением изменений в соответствующие образцы отчетной документации. Необходимо отметить, что большинство из приведенных параметров рассчитывается впервые. Результаты опытной эксплуатации предложенной методики оценки действий оперативного персонала показывают, что ее использование позволяет более объективно проводить необходимые служебные расследования и даже вскрывать факты недобросовестного ведения Журнала нарушений нормальной работы метрополитена.
Такие параметры, как количество неоправданных оборотов, время, проведенное поездами в тупиках и количество нарушений критического межпоездного интервала позволяют оценивать влияние действий оперативного персонала на процесс перевозки пассажиров с точки зрения изменения уровня их комфорта и безопасности.
