Un método integrado para reducir el intervalo de llegada optimizando la operación del tren y la configuración de la ruta
Autores: Wu, Wenxing; Xun, Jing; Yin, Jiateng; He, Shibo; Song, Haifeng; Zhao, Zicong; Hao, Shicong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un método integrado para reducir el intervalo de llegada optimizando la operación del tren y la configuración de la ruta
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Intervalo de llegada
Estaciones de ferrocarril de alta velocidad
Intervalos de seguimiento de trenes
Inteligencia artificial
Método de operación integrado
Política de Ola Verde
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
El intervalo de llegada en las estaciones de ferrocarril de alta velocidad es uno de los factores clave que restringen la mejora de los intervalos de seguimiento de los trenes. En el proceso de operación ferroviaria práctica, a veces ocurren conflictos repentinos. Especialmente cuando surge el conflicto en la estación, porque la señal de casa no puede abrirse a tiempo, la emergencia puede afectar el ajuste de la operación del tren según el horario programado, lo que resulta en un intervalo de seguimiento de tren más largo o incluso en retrasos. Con el desarrollo de la inteligencia artificial y la profunda integración de big data, la arquitectura de control de operación de trenes y la integración de despacho están mejorando gradualmente desde el punto teórico. Basándonos en esto e inspirados en la política de Ola Verde, proponemos un método de operación integrado que reduce el intervalo de llegada evitando paradas innecesarias frente a la señal de casa y aumentando la velocidad de los trenes a través del área de garganta. Es un método de optimización de dos pasos que combina la optimización inteligente y los algoritmos de análisis matemático-teórico. En el primer paso, la velocidad y posición de aproximación recomendadas se obtienen mediante cálculos analíticos. En el segundo paso, el perfil de velocidad desde la posición actual hasta la posición correspondiente a la velocidad de aproximación recomendada se optimiza mediante algoritmos de optimización inteligente. Finalmente, el método integrado se verifica a través del análisis de dos estudios de casos distintos. El primer estudio de caso utiliza datos de la línea de ferrocarril de alta velocidad Beijing-Shanghai, mientras que el segundo se basa en la prueba de campo. El resultado numérico muestra que el método propuesto podría ahorrar efectivamente el tiempo de ejecución de entrada, en comparación con la estrategia normal dada por el conductor del tren. El método puede mitigar los eventos de conflicto controlables que ocurren en la estación y proporciona apoyo teórico para la operación práctica.
Descripción
El intervalo de llegada en las estaciones de ferrocarril de alta velocidad es uno de los factores clave que restringen la mejora de los intervalos de seguimiento de los trenes. En el proceso de operación ferroviaria práctica, a veces ocurren conflictos repentinos. Especialmente cuando surge el conflicto en la estación, porque la señal de casa no puede abrirse a tiempo, la emergencia puede afectar el ajuste de la operación del tren según el horario programado, lo que resulta en un intervalo de seguimiento de tren más largo o incluso en retrasos. Con el desarrollo de la inteligencia artificial y la profunda integración de big data, la arquitectura de control de operación de trenes y la integración de despacho están mejorando gradualmente desde el punto teórico. Basándonos en esto e inspirados en la política de Ola Verde, proponemos un método de operación integrado que reduce el intervalo de llegada evitando paradas innecesarias frente a la señal de casa y aumentando la velocidad de los trenes a través del área de garganta. Es un método de optimización de dos pasos que combina la optimización inteligente y los algoritmos de análisis matemático-teórico. En el primer paso, la velocidad y posición de aproximación recomendadas se obtienen mediante cálculos analíticos. En el segundo paso, el perfil de velocidad desde la posición actual hasta la posición correspondiente a la velocidad de aproximación recomendada se optimiza mediante algoritmos de optimización inteligente. Finalmente, el método integrado se verifica a través del análisis de dos estudios de casos distintos. El primer estudio de caso utiliza datos de la línea de ferrocarril de alta velocidad Beijing-Shanghai, mientras que el segundo se basa en la prueba de campo. El resultado numérico muestra que el método propuesto podría ahorrar efectivamente el tiempo de ejecución de entrada, en comparación con la estrategia normal dada por el conductor del tren. El método puede mitigar los eventos de conflicto controlables que ocurren en la estación y proporciona apoyo teórico para la operación práctica.