Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Модели управления транспортными потоками 17
1.1. Принципы оптимального управления транспортными потоками и методы формализации процессов управления 17
1.2. Динамические резервы транспортной системы 18
1.3. Структура управляющей системы ...28
1.4. Постановка динамических транспортных задач 32
1.4.1. Динамическая транспортная задача с задержками 32
1.4.2. Динамическая транспортная задача с управляемыми задержками 36
1.4.3. Многопродуктовая динамическая транспортная задача с задержками (триаксиальная) 38
1.5. Метод динамического согласования производства и транспорта 40
1.6. Методы имитационного моделирования транспортных систем 43
1.7. Методы и средства автоматизации процессов построения моделей транспортных систем 54
1.7.1. Автоматизированное построение потоковой модели ..55
1.7.2. Автоматизированное построение имитационной модели 59
Выводы к главе 1 92
Глава 2. Организация согласованной доставки массовых грузов и управление потоками порожняка 94
2.1. Согласованная доставка массовых грузов 94
2.2. Постановка задачи согласованной доставки .94
2.2.1. Бизнес - логика согласованной доставки 97
2.2.2. Планирование согласованной доставки 98
2.2.3. Расчёт плана согласованной доставки как решение динамической транспортной задачи с задержками 99
2.2.4. График оборота вертушек 99
2.2.5. Тестирование плана согласованной доставки на имитационной модели 101
2.2.6. Постановка задачи на имитационное моделирование 102
2.2.7. Внешнее описание имитационной модели 105
2.2.8. Внутреннее описание модели 106
2.2.9. Архитектура компонент имитационной модели 107
2.2.10. Управление согласованной доставкой 108
2.2.11. Слежение и контроль 109
2.2.12. Компенсация отклонений ПО
2.3. Поструйное управление потоками порожняка 113
2.3.1. Общая постановка задачи 113
2.3.2. Вычисление оптимального плана регулирования парков порожних вагонов 114
2.3.3. Построение имитационной модели полигона управления..: 116
2.3.4. Практическая реализация предлагаемых решений 116
2.3.5. Прогноз зарождения порожняка на сети 118
2.3.6. Фрагмент КИХ «Движение поездов» 121
2.4. Технология оперативного регулирования парков порожних вагонов на сети. 123
Выводы к главе 2 126
Глава 3. Управление поездообразованием и парком локомотивов на полигоне 128
3.1. Динамическая модель поездообразования 128
3.1.1. Структура автоматизированной системы управления поездообразованием 128
3.1.2. Подсистема предварительного расчета поездообразования 130
3.1.3. Подсистема окончательного расчета поездообразования 141
3.2. Оптимизация управления локомотивным парком на полигоне 147
3.2.1. Методология автоматизированного управления 147
3.2.2. Характеристика полигона 150
3.2.3. Функции автоматизированной системы управления локомотивным парком на полигоне 151
3.2.4.Требования к автоматизированной системе 155
3.2.5. Методология автоматизированного управления локомотивным парком 158
3.2.6. Функциональный состав автоматизированной системы 162
Выводы к главе 3 166
Глава 4. Принципы информатизации производственных процессов и функциональная надежность систем управления перевозками на железнодорожном транспорте 168
4.1. Принципы информатизации производственных процессов 168
4.1.1. Информатизация как фактор повышения эффективности управления сложными производственными комплексами 168
4.1.2. Особенности стоимостной оценки инвестиционных проектов информатизации технологий на железнодорожном транспорте 173
4.2. Функциональная надежность систем управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте 182
4.2.1. Особенности структуры и функционирования систем управления перевозочным процессом. 182
4.2.2 Теория функциональной надежности систем управления перевозочным процессом 188
4.2.3. Методы аналитического расчета и обеспечения функциональной надежности систем управления перевозочным процессом 198
4.2.4. Граничные условия применимости средств защиты от функциональных отказов в информационно-управляющих системах 206
Выводы к главе 4 208
Глава 5. Организация информационных потоков в задачах управления перевозочным процессом 211
5.1. Анализ состояния систем управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте 211
5.1.1. Инфраструктура информатизации железнодорожного транспорта 211
5.1.2. Информационные системы на железнодорожном транспорте 214
5.2. Анализ загрузки действующих информационно-управляющих систем и опыта автоматизации управления на железных дорогах 216
5.2.1. Развитие вычислительной инфраструктуры и требования к аппаратной платформе 216
5.2.2. Динамика роста количественных показателей функционирования прикладных подсистем и задач 219
5.2.3. Динамика наращивания ресурсов вычислительных комплексов ГВЦ и ИВЦ дорог 221
5.2.4. Анализ загрузки имеющихся вычислительных ресурсов 224
5.2.5. Рост нагрузки на вычислительные комплексы с развитием информационной среды 226
5.2.6. Требования новых технологий и задач управления перевозочным процессом к развитию вычислительной инфраструктуры железнодорожного транспорта 235
5.2.7. Базовые основы расчета 236
5.2.8. Основы расчета производительности информационно-вычислительньгх комплексов 238
5.3. Архитектура информационной среды управления перевозочным процессом 241
5.4. Общие требования к системным программным средствам 245
5.5. Организация модернизации информационно-управляющих систем на железнодорожном транспорте 251
5.5.1. Организация информационных потоков. 251
5.5.2. Единая модель перевозочного процесса (ЕМПП) 252
5.5.3. Модернизация вычислительной инфраструктуры 255
5.5.4. Модернизация системы взаимодействия вычислительных комплексов 261
5.5.4.1. Требования к телекоммуникационным сетям связи как базе реализации информационных технологий 261
5.5.4.2. Принципы построения и организация системы взаимодействия 263
5.5.4.3. Расчет надежности взаимодействия территориально удаленных вычислительных комплексов. 264
5.5.4.4.Оценка надежности взаимодействия территориально удаленных комплексов единой информационно-управляющей системы железнодорожного транспорта 268
Выводы к главе 5 270
Глава 6. Результаты внедрения методологии и автоматизации управления транспортными потоками, их эффективность 272
6.1. Сущность экономического эффекта от повышения управляемости системы и методы его оценки 272
6.2. Оценка влияния на эффект от информатизации случайных факторов и уровня загрузки устройств 279
6.3. Влияние предварительной информации на число вертушек по перевозке массовых грузов 284
6.4. Экспертная оценка информатизации процессов на полигоне 286
6.5. Расчет эффекта от управляемого подвода грузов к морским портам 287
6.6. Эффективность организации автоматизированного управления согласованной доставкой массовых грузов крупным потребителям 290
6.7. Эффективность внедрения системы автоматизированного управления поезд о образованием 293
Выводы по главе 6 304
Заключение. 306
Список литературы 310
- Динамические резервы транспортной системы
- Постановка задачи согласованной доставки
- Подсистема предварительного расчета поездообразования
- Особенности стоимостной оценки инвестиционных проектов информатизации технологий на железнодорожном транспорте
Введение к работе
Рыночная экономика существенно меняет условия работы железнодорожного транспорта.
Первое. Возросла динамика экономических связей, а с ними и направления грузопотоков. Следовательно, нужна более динамичная управляемая технология перевозок.
Второе. По сути, меняется основная задача транспорта. Теперь это не просто «перевозки» с оценкой по объемным показателям, а «обеспечение надежных и эффективных транспортных связей». Значит, возрастает внимание к потерям на стыке «транспорт — производство», а они значительны. Несогласованный подвод приводит к созданию значительных запасов грузов, вынуждает иметь двойные и тройные резервы перерабатывающей способности грузовых фронтов.
Значительно меняется и характер управления грузовыми перевозками.
Во-первых, необходимо более «тонкое», поструйное управление грузопотоками и вагонопотоками - согласованный подвод грузов к портам, пограничным переходам и крупным потребителям, подвод порожняка определенного типа в соответствии с ритмами погрузки, ускоренный пропуск определенных струй в зависимости от ситуации.
Во-вторых, резко возрастают требования к рациональности принимаемых решений. Если смотреть в динамике, то решения диспетчеров дорожного и сетевого уровня многовариантны. Вследствие сильной структурной и функциональной связности последствия решений для диспетчера трудно обозримы. И ему уже невозможно в приемлемые сроки рассмотреть множество вариантов и выбрать наилучший.
Таким образом, назрела необходимость в создании систем автоматизированного управления потоками. Они должны помочь диспетчерам повысить эффективность принимаемых решений. Существующие АСУ являются, по сути, информационными системами. Наступил этап перехода к информационным технологиям на базе автоматизированного управления.
В решение проблемы разработки и использования информационных технологий внесли весомый вклад ученые А.П. Петров, Е.М. Тишкин, Е.А. Сотников, В.А. Буянов, Ю. В. Дьяков, СВ. Дувалян, П.А. Козлов, А.Ф. Осьминин, В.А. Шаров, А.Ф. Бородин, А.В. Кутыркин и др.
В главах диссертации приводится содержательный анализ вклада ученых в решение поставленных задач и отражается новизна авторских предложений по дальнейшему совершенствованию методологических принципов и технологических решений в области управления транспортными потоками, поездообразования, и парком локомотивов, согласованной доставки массовых грузов и функциональной надежности систем управления.
Предпосылки для перехода к автоматизированному управлению есть. Во-первых, загрузка дорог упала почти вдвое и есть возможность поструйного управления потоками. Во-вторых, создана мощная информационная среда, на которую могут опираться управляющие системы.
Создана система интегрированной обработки дорожной ведомости (ИОДВ), обеспечивающая формирование и ведение информационной базы перевозочных документов [10]. На базе АСОУП, Автоматизированной системы ведения и анализа графика исполненного движения (ГИД Урал-ВНИИЖТ) и других выполненных разработок внедряются единые диспетчерские центры управления (ЕЦДУ).
Автоматизированы расчеты плана формирования поездов для всех сортировочных станций, графика движения пассажирских поездов с выдачей результатов на графопостроители, внедрена система интегрированной обработки маршрута машиниста ИОММ.
В 1995г. начата разработка первой очереди автоматизированной системы ДИСПАРК [11,12]. В 2001г. с участием автора была разработана Комплексная программа оптимизации эксплуатационной работы сети железных дорог России на период до 2010г., которая была принята Постановлением Коллегии МПС №5 от 27-28 апреля 2001г. [13].
В настоящее время создана и эксплуатируется комплексная информационно-вычислительная сеть железнодорожного транспорта России, построенная на основе сетевых технологий. Связанные мощной вычислительной сетью ГВЦ и ИВЦ железных дорог работают как единая система с динамическим перераспределением вычислительной работы.
На современном этапе традиционно выделяются следующие основные функции управления железнодорожным транспортом:
• управление перевозочным процессом;
• управление маркетингом, экономикой и финансами;
• управлением инфраструктурой;
• управлением непроизводственной сферой.
Для управления перевозочным процессом созданы и успешно развиваются информационные системы для управления перевозками (АСОУП), вагонным парком (ДИСПАРК), локомотивами (ДИСТПС) и др. [13]. АСОУП является базовой системой отрасли в области управления перевозочным процессом [10].
Входной поток информации системы отражает данные обо всех основных событиях с грузами, вагонами, поездами, локомотивами и локомотивными бригадами на железных дорогах России.
Система открыла широкие возможности для совершенствования управления эксплуатационной работой дорог. Ряд прикладных задач системы позволил контролировать соблюдение технологической дисциплины.
АСОУП является также общесистемной средой дорожных ИВЦ. На ее базе реализовывались и создаются все автоматизированные технологии.
ДИСПАРК - новая автоматизированная система управления парком грузовых вагонов [11,14]. Она основана на создании достоверных пономерных моделей дислокации и состояния вагонов на уровне сети и железных дорог.
Внедрение первой очереди ДИСПАРК в постоянную эксплуатацию с 1 июля 2000г. позволило; отменить ручной учет и обработку данных; ускорить сроки доставки грузов в среднем на 10%; сократить расходы на ремонт на 20%; сократить число внеплановых ремонтов на 50% [15].
Разработана и внедряется новая система расчета качественных показателей работы вагонных парков на основе пономерного учета. Система позволяет также получить составляющие оборота вагона (на станции, в движении, груженый, порожний) [16].
Создание информационно-управляющих систем и формирование сети центров управления на дорожных и сетевым уровнях требуют разработки новых методов управления локомотивным парком [12,17]. С этой целью ведется разработка и внедрение автоматизированной системы управления тяговыми ресурсами (ДИСТПС).
Оптимизация составления регулировочных мер по локомотивному парку позволит при их реализации в рамках создания ДИСТПС сократить простои составов в парках отправления сортировочных и участковых станций и резервные пробеги локомотивов.
В настоящее время на РЖД завершается второй этап создания новой Автоматизированной системы управления контейнерными перевозками ДИСКОН. [18].
Контейнерная модель функционирует как составная часть единой модели перевозочного процесса АСОУП и информационно взаимосвязана с вагонной, поездной и отправочной моделями дороги.
Электронный документооборот при перевозках грузов обеспечивается «Автоматизированной информационной системой организации перевозок грузов по безбумажной технологии с использованием электронной накладной (АИСЭДВ)» [19]. Центральным элементом АИС ЭДВ является электронное досье перевозки.
В ближайшей перспективе предполагается обеспечение электронного взаимодействия с автоматизированными системами клиентов железнодорожного транспорта.
В ходе реализации структурной реформы железнодорожного транспорта, стала очевидной необходимость системного подхода к существующим прикладным программам при обеспечении вертикальной системы управления проектами [23].
Первая успешная попытка такого системного подхода была предпринята еще в 1997г., когда в отрасли возник проект создания Единой корпоративной автоматизированной системы управления финансами и ресурсами (ЕК АСУФР).
В настоящее время эффективное управление производственной и хозяйственной деятельностью компаний в условиях жесткой конкуренции на рынке транспортных услуг возможно только на основе применения наиболее современных технологий сбора, хранения, обработки и отображения больших объемов самой разнообразной информации.
Изучение и анализ мирового опыта представляются необходимыми при выработке и принятии стратегических решений. Наибольший интерес представляет опыт крупнейших железнодорожных компаний мира [55-62].
С учетом этого, в таблице 1 представлен обзор опыта успешного достижения целей автоматизации управления и информационного обслуживания в крупных железнодорожных компаниях.
В ГВЦ создано и развивается Корпоративное информационное хранилище (КИХ), предназначенное объединить и хранить как единое целое предварительно обработанную информацию из оперативных систем железнодорожного транспорта [25].
Переход от информационных систем к системам автоматизированного управления требует разработки новых подходов к моделям принятия решений и построению информационной среды [90-106, ПОЛ 23].
Важное и интересное исследование по выбору и применению математичесіаах моделей для автоматизированного управления на железнодорожном транспорте выполнено А.В. Кутыркиным [149]. Особенно для ситуаций, когда трудно найти строгое решение. Рассмотрен набор задач, где эти модели могут быть использованы. Однако они не захватывают весь спектр проблем. В частности, расчет оптимальной динамической структуры потоков, согласование в динамике ритмов транспорта и производства, автоматизированное планирование поездообразования и управление локомотивным парком.
В данной работе акцент делается не на модели, а на новые технологии на их основе.
Целью диссертации является разработка гибкой технологии перевозок на основе систем автоматизированного управления нового поколения. Гибкие формы основных технологических процессов создают базу для организации эффективного функционирования железнодорожного транспорта в динамичных рыночных условиях. Информационные технологии должны-основываться не на существующих АСЦ, которые являются, по сути, информационными системами и сохраняют ручное.управление. Необходимы новые системы автоматизированного управления транспортными потоками (потоками грузов, вагонов, контейнеров, локомотивов), которые автоматизировали бы и процессы принятия решений диспетчеров разного уровня.
Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи: сформулировать принципы оптимального управления транспортными потоками; разработать методологию построения систем автоматизированного управления и выбора моделей для них; создать основные технологические формы эффективного, автоматизирование управляемого, функционирования железнодорожного транспорта, в том числе согласованного подвода грузов потребителям, управления многоструйными потоками порожняка, управления поездообразованием и гармонизации ритмов накопления составов, подвода локомотивов и прибытия бригад; разработать принципы построения информационной среды и вычислительно-телекоммуникационной инфраструктуры для решения поставленных технологических задач: создать методологию расчета функциональной надежности автоматизированно управляемой технологии железнодорожного транспорта; показать сущность системного эффекта от применения современных информационных технологий. Разработанные в диссертации методология эффективного функционирования железнодорожного транспорта на базе информационных технологий, включая принципы построения систем управления транспортными потоками и выбор моделей для них, методологию построения информационной среды для этого, а также новые технологические процессы на базе информатизации вошли составной частью в создание современной технологии работы железных дорог и утверждены в нормативных документах, постановлениями Коллегии МПС РФ [150-152] и указаниями МПС РФ [153-155]. Они неоднократно обсуждались и были одобрены на заседаниях Научно-технического совета МПС РФ [см.,например, 156].
Динамические резервы транспортной системы
Внедрение первой очереди ДИСПАРК в постоянную эксплуатацию с 1 июля 2000г. позволило; отменить ручной учет и обработку данных; ускорить сроки доставки грузов в среднем на 10%; сократить расходы на ремонт на 20%; сократить число внеплановых ремонтов на 50% [15].
Разработана и внедряется новая система расчета качественных показателей работы вагонных парков на основе пономерного учета. Система позволяет также получить составляющие оборота вагона (на станции, в движении, груженый, порожний) [16].
Создание информационно-управляющих систем и формирование сети центров управления на дорожных и сетевым уровнях требуют разработки новых методов управления локомотивным парком [12,17]. С этой целью ведется разработка и внедрение автоматизированной системы управления тяговыми ресурсами (ДИСТПС). Оптимизация составления регулировочных мер по локомотивному парку позволит при их реализации в рамках создания ДИСТПС сократить простои составов в парках отправления сортировочных и участковых станций и резервные пробеги локомотивов. В настоящее время на РЖД завершается второй этап создания новой Автоматизированной системы управления контейнерными перевозками ДИСКОН. [18]. Контейнерная модель функционирует как составная часть единой модели перевозочного процесса АСОУП и информационно взаимосвязана с вагонной, поездной и отправочной моделями дороги. Электронный документооборот при перевозках грузов обеспечивается «Автоматизированной информационной системой организации перевозок грузов по безбумажной технологии с использованием электронной накладной (АИСЭДВ)» [19]. Центральным элементом АИС ЭДВ является электронное досье перевозки. В ближайшей перспективе предполагается обеспечение электронного взаимодействия с автоматизированными системами клиентов железнодорожного транспорта. В ходе реализации структурной реформы железнодорожного транспорта, стала очевидной необходимость системного подхода к существующим прикладным программам при обеспечении вертикальной системы управления проектами [23]. Первая успешная попытка такого системного подхода была предпринята еще в 1997г., когда в отрасли возник проект создания Единой корпоративной автоматизированной системы управления финансами и ресурсами (ЕК АСУФР). В настоящее время эффективное управление производственной и хозяйственной деятельностью компаний в условиях жесткой конкуренции на рынке транспортных услуг возможно только на основе применения наиболее современных технологий сбора, хранения, обработки и отображения больших объемов самой разнообразной информации. Изучение и анализ мирового опыта представляются необходимыми при выработке и принятии стратегических решений. Наибольший интерес представляет опыт крупнейших железнодорожных компаний мира [55-62]. С учетом этого, в таблице 1 представлен обзор опыта успешного достижения целей автоматизации управления и информационного обслуживания в крупных железнодорожных компаниях. В ГВЦ создано и развивается Корпоративное информационное хранилище (КИХ), предназначенное объединить и хранить как единое целое предварительно обработанную информацию из оперативных систем железнодорожного транспорта [25]. Переход от информационных систем к системам автоматизированного управления требует разработки новых подходов к моделям принятия решений и построению информационной среды [90-106, ПОЛ 23]. Важное и интересное исследование по выбору и применению математичесіаах моделей для автоматизированного управления на железнодорожном транспорте выполнено А.В. Кутыркиным [149]. Особенно для ситуаций, когда трудно найти строгое решение. Рассмотрен набор задач, где эти модели могут быть использованы. Однако они не захватывают весь спектр проблем. В частности, расчет оптимальной динамической структуры потоков, согласование в динамике ритмов транспорта и производства, автоматизированное планирование поездообразования и управление локомотивным парком. В данной работе акцент делается не на модели, а на новые технологии на их основе.
Целью диссертации является разработка гибкой технологии перевозок на основе систем автоматизированного управления нового поколения. Гибкие формы основных технологических процессов создают базу для организации эффективного функционирования железнодорожного транспорта в динамичных рыночных условиях. Информационные технологии должны-основываться не на существующих АСЦ, которые являются, по сути, информационными системами и сохраняют ручное.управление. Необходимы новые системы автоматизированного управления транспортными потоками (потоками грузов, вагонов, контейнеров, локомотивов), которые автоматизировали бы и процессы принятия решений диспетчеров разного уровня.
Постановка задачи согласованной доставки
Принципиальным отличием этой модификации ДТЗЗ является то, что по одной и той же линии для одних и тех же поездов допускается различное время хода. Предполагается, что маршрут можно провести по разному, при этом либо время в пути нормативное, либо маршрут идет как срочный и тогда время уменьшается, либо при большой загрузке направления продолжительность хода может увеличиться (допустимы и другие варианты).
Это позволяет более полно описать явления, наблюдаемые в действительности. Таким образом, в графе «время хода» задается множество чисел. При этом кшкдому варианту соответствует своя стоимость. В модели как бы имитируется управляющая деятельность диспетчерского персонала, связанная с пропуском маршрутов. Задача дается в распределительном варианте, т.е. здесь учитываются потери груза в пути.
Снова пусть транспортная сеть состоит из P = {p-i,p1,...,pN) пунктов, соединенных направленными путями (p pj), ІФ;\ р.,р.єР. Как и раньше, [0,7] - интервал оптимизации функционирования транспортной системы.
Для каждого момента времени t (/ = 0, Г) на множестве Р пунктов сети задана функция qt(t) производства и потребления, причем дД0 0 соответствует-пункту производства, g,(r) 0 - пункту потребления, q,.(t) = 0 -перевалочному пункту. Каждому пути (p .pj), ІФ] приписаны пропускная способность v (/) и множество f\,tfj,..., } транспортных задержек, t 0 єZn = {0,1,2,...}, l = \,Lu. Пусть u j(t) - объем поставок, выходящий из ps по пути (р,.,pj) в момент г с задержкой tl и прибывающий в р} в момент t + ty. Если путь (рг,р;), ІФ] отсутствует или время прибытия не входит в интервал оптимизации [0,5"], т.е. если t + t j T, t = 0,T, то переменные u j(t) не рассматриваются. Кроме того, поставки должны начинаться в интервале [О, Г] и потому отсутствуют поставки u\j(t :j) при условии t 0 0. Далее, пусть теперь с, (/), ІФІ - расходы на перевозку единицы объема поставок из р1 в р}, отправляющейся в момент t и следующий с задержкой ttJ. Для пункта р, поставка uH(t) означает запас в момент времени t, образовавшийся в нем в момент t-l и хранящийся там до момента л Поэтому фиктивному пути (p,-,Pi) принимаем транспортное запаздывание tit -1, пропускную способность v,v (0, равную величине емкости склада в pt с момента t-l до момента t, и расходы cH{t) на хранение с момента /-1 до момента t. Наличие транспортных запаздываний в сети приводит к тому, что каждый пункт потребления ps имеет период [Q,tj-1], /,=шш , i j,I = ltLIJ3 в течение которого отсутствуют поставки. Будем предполагать, что каждый пункт потребления обеспечивает себя в этом периоде за счет собственного запаса в нужный момент времени [8,9]. Кроме того, будем предполагать, что величина u t) в процессе движения от р,- до pj с задержкой t\} изменяется и приходит в момент t + tl в pj, равный Л1Ц (t) и[{(), где 1 (0 - некоторый коэффициент, меняющийся в пределах 0 л ь(t) l. Таким образом, предлагаемый вариант распределительной динамической транспортной задачи с управляемыми задержками в сетевой постановке является, как отмечалось выше, дальнейшим обобщением динамической транспортной задачи, а в содержательном смысле позволяет решать новый класс задач транспортного типа. Отметим, что соответствующим выбором стоимостных коэффициентов , (/) в функциональном качестве (увеличивая их или уменьшая) работу транспорта можно переводить в различные режимы, например, ускорить или замедлить поставки в целом в системе или по отдельным направлениям. В этом случае стоимостные коэффициенты выступают в роли управления.
В тех случаях, когда динамическая транспортная задача с постоянными задержками іц не имеет решения, задача с управляемыми задержками і и позволяет определить «узкие места», вызывающие срывы поставок. «Узкими местами» будут направления, по которым происходит наибольшее уменьшение задержки. Тем самым определяются первоочередные вопросы совершенствования взаимодействия транспорта, поставщиков и потребителей.
Подсистема предварительного расчета поездообразования
Проблема использования вагонов и локомотивов стоит достаточно остро. Вместе с тем в работе сортировочных станций значительные потери возникают при решении вопроса по обеспечению сформированных составов локомотивами и локомотивными бригадами. Причиной является несогласованность между моментами времени готовности составов и наличием локомотивов и бригад. Возникают длительные интервалы ожидания составов локомотивами и бригадами и наоборот. Поэтому важной задачей для диспетчерского аппарата станции является управление и планирование работы локомотивов и бригад. Моменты их готовности в рейс должны быть увязаны с моментами окончания накопления составов на соответствующие назначения. Управление составообразованием на сортировочной станции является сложной многовариантной задачей.
Структура автоматизированной системы управления поездообразованием представлена на рис. 3.1. Здесь необходимо совместно использовать оптимизационные методы и имитационное моделирование. Данные от объекта управления через информационную подсистему поступают на вход блока выработки управляющего решения. Например, необходимо рассчитать план работы сортировочной станции и примыкающих к ней участков по организации поездов. При этом нужно обеспечить минимальные простои сформированных составов и локомотивных бригад, учесть график проведения ремонтных работ на участках за сортировочной станцией. Для решения этой непростой задачи требуется оптимизационная модель. Эта модель по необходимости будет абстрактна. Она не сможет учесть загрузку конкретных локомотивов, бригад, загрузку горки и вытяжек формирования, враждебность маневровых передвижений в горловинах станции. Поэтому проверить полученно рациональное решение на выполнимость необходимо при помощи имитационной модели. Имитационная модель позволит учесть всю сложность структуры и технологии работы станции.
Задачу планирования поездообразования должны решать станционный, дорожный и узловой диспетчеры. В процессе решения задачи определяется очередность подвода поездов в разборку и транзита, очередность обработки поездов по прибытию и отправлению, очередность надвига, роспуска и окончания формирования. В зависимости от ситуации, складывающейся на направлении и на станции, выбираются различные решения. В обычных условиях в первую очередь подводятся к станции и продвигаются по технологической цепочке поезда, в которых содержатся замыкающие группы. В случае локального сгущенного подвода необходимо быстрее освобождать пути в парке приема. Если возникают затруднения в движении на участках за сортировочной станцией, то она начинает накапливать вагоны. В этом случае изменяются на противоположные по отношению к обычной ситуации принципы очередности подвода и обработки поездов. Выработку вариантов рациональных решений берет на себя оптимизационная модель, построенная на принципах, описанных в [30, 33-36].
Еще более сложной является задача прогнозирования составообразования. Сегодня прогноз рассчитывается диспетчерским персоналом практически «вручную». Информацию о поездном положении приходится запрашивать отдельно по каждому примыкающему направлению. Интегрированная картина подвода строится на бумаге или существует только в сознании диспетчера. При этом прогнозирование моментов прибытия делается диспетчером самостоятельно на основе его опыта. Далее необходимо на бумаге или только в сознании построить картину работы станции на ближайшие 4-6 часов и, в конечном счете, определить, когда и на какие назначения будет закончено накопление составов. Достоверность результата при таком подходе не превышает тридцати процентов. Получение достаточно точного прогноза возможно только на основе его автоматизации. В настоящее время на станции Свердловск-сортировочный принята в промышленную эксплуатацию первая очередь информационно-планирующей системы, которая обеспечивает автоматизированный прогноз накопления составов.
Пусть задан план формирования поездов по направлениям. Известны состояние сортировочного парка, парка прибытия и прогноз прибытия поездов и их состав. Требуется определить наилучший режим расформирования поездов, обеспечивающий ускорение накопления составов. Эту задачу решает подсистема предварительного расчета.
В основе подсистемы лежит один из классов оптимизационных потоковых моделей, известная как динамическая транспортная задача с задержками в многопродуктовой постановке (многопродуктовая ДТЗЗ — М-ДТЗЗ) [29, 31, 41] (см. также п. 1.4.3). Она позволяет получить такое протекание потоков, чтобы максимально обеспечить накопление составов по назначениям к требуемому времени, учитывая длительность расформирования и ограничения по перерабатывающей способности.
В общем виде М-ДТЗЗ предназначена для оптимизации согласования ритмов производства, перемещения и потребления неоднородной продукции. Для задачи предварительного расчета поездообразования потребовалась специальная трактовка М-ДТЗЗ. «Пунктами производства» k-го вида «продукции» выступают пути в парке приема. На этих путях появляются составы, содержащие разные виды «продукции» - группы вагонов разных назначений. «Пунктом потребления» -го вида «продукции» является путь в сортировочном парке, специализированный для накопления вагонов на /с-е назначение.
Особенности стоимостной оценки инвестиционных проектов информатизации технологий на железнодорожном транспорте
В связи с развитием рыночной экономики проблема эффективности информатизации железнодорожного транспорта становится особенно актуальной. Были разработаны и применялись различные методические рекомендации по определению экономической эффективности мероприятий научно-технического прогресса на железнодорожном транспорте [80, 81, 82]. Но если раньше в условиях плановой экономики они предназначались для выбора оптимальных проектов с целью включения их в план и выделения под данные проекты государственных ресурсов, то уже в методиках начала 90-х годов указывалось, что их рекомендации могут быть использованы как финансовыми органами при решении вопросов о предоставлении предприятиями кредитов на реализацию проектов, так и самими предприятиями и организациями для технико-экономического обоснования мероприятий, выполняемых по хозяйственным договорам.
Важнейшим фактором, определяющим эффективность управления большими системами, к числу которых относится и железнодорожный транспорт, является информатизация.
Любой сложный производственный комплекс состоит из множества элементов, находящихся под разнообразными воздействиями, имеющими как упорядоченный (закономерный), так и случайный характер. При этом чем больше элементов включает в себя такой комплекс, тем сложнее эти взаимодействия и тем труднее заранее определить исход производственного процесса. Применительно к транспорту - это возможность обеспечить доставку грузов точно в срок, с затратой ограниченных финансовых, материальных, трудовых и других ресурсов.
Если система предоставлена самой себе (неуправляема), то неупорядоченность неуклонно растет, или, иными словами, система стремится к беспорядку. Противостоять нарастанию беспорядка могут только процессы управления. Таким образом, процессы управления — это, по существу, борьба с неупорядоченностью систем. В то же время любой процесс управления связан с использованием и переработкой информации. При этом количество информации равно уменьшению неопределенности системы, или «незнания», которые в теории информации соотносится с термодинамическим понятием энтропии Н.
Для сложного управляемого комплекса неупорядоченность В является широким понятием. Ее величина зависит от несогласованности потоков материалов и энергии, от простоя техники, от несвоевременного поступления информации, от колебания размеров поступающих потоков и целого ряда других факторов. Неупорядоченность в комплексе ведет к недоиспользованию его эффективности, величина которого может быть представлена в виде некоторой функции от неупорядоченности ср(В).
Если принять, что эффективность идеально работающего комплекса составляет некоторую величину Этах, а наблюдаемые в реальных условиях потери характеризуются функцией ф(В), то реальная эффективность комплекса Э будет равна:
Эффективность управляемого комплекса является широким понятием. Это может быть производительность, доход или прибыль предприятия, рентабельность отрасли или всего народного хозяйства; объем выпуска продукции; степень выполнения какой-либо задачи, например, доставки груза точно в срок и другое.
Сложность систем и алгоритмов (программ) управления не должна превосходить определенного, экономически обоснованного уровня. По мере усложнения систем управления, увеличения объема и «детализации» используемой информации затраты на систему управления К и сроки ее окупаемости Ток быстро растут, а эффективность комплекса Э увеличивается незначительно.
По этой же причине экономически невыгодно чрезмерно усложнять алгоритмы (программы) управления в погоне за их максимальным совершенством. Приближенные и, следовательно, более простые алгоритмы позволяют создавать экономичные и надежные системы управления, которые могут быть разработаны и освоены в короткие сроки. Это положение распространяется и на разрабатываемые математические модели управления комплексов. Важнее умение достаточно быстро строить приближенные модели, отражающие главные особенности рассматриваемого объекта, и на их основе создавать системы управления.
Системы управления сложными комплексами целесообразно строить по иерархическому принципу. При этом системы управления нижних уровней, используя большую часть поступающей к ним рабочей информации, в основном, сами справляются с неупорядоченностью в подчиненной им сфере, а в обмене с верхними уровнями участвует меньшее количество, но уже обобщенной информации.
Каждому уровню сложного комплекса свойственны свои частоты возникающего «шума». Они могут во времени существенно изменяться. Вероятно, многие заметили, что излишне высокая частота управляющих импульсов, идущих с верхних уровней, так же, как излишне низкая на нижних, способны полностью расстроить процесс управления. В то же время каждому уровню свойственны свои приемы и способы подавления «шума», использование которых экономически выгоднее, чем если бы борьба с «шумом» велась только с высоко расположенного уровня.
Высказанные соображения в полной мере распространяются на систему планирования и управления транспортом. Чрезмерная детализация централизованного планирования неизбежно вела к росту государственного аппарата и к перенасыщению его средствами вычислительной техники. В то же время перевод нижних уровней на саморегулирование - предоставление предприятиям экономической самостоятельности на основе укрупненных плановых показателей - позволяет решать задачи управления с минимумом затрат и максимальным эффектом.
Иерархическое построение систем управления экономически целесообразно не только в масштабе народного хозяйства или его отраслей, но и внутри отдельных предприятий.
Можно сделать вывод, что «кривая» технического прогресса в сфере информатизации, видимо, имеет зигзагообразный характер. После того, как уровень автоматизации управления достигнет верхнего, экономически обоснованного предела (приблизится к линии Ток на рис.4.1, характеризующей максимальный экономически оправданный срок окупаемости) и, следовательно, резервы окажутся исчерпанными, становится актуальным вопрос о поисках новой, более, прогрессивной информационной технологии. Только с ее помощью может быть осуществлено дальнейшее повышение эффективности комплекса. При этом новый производственный процесс, в силу его недостаточной изученности, окажется в зоне большей неупорядоченности В и повышение его эффективности снова молено будет осуществлять путем дальнейшей информатизации управления. Когда экономически обоснованный уровень информатизации будет достигнут и здесь, последует переход к новой, еще более прогрессивной технологии.
