大型高铁客运站股道运用智能优化技术及原型系统

　　1.背景介绍

　　大型高铁客运站(简称高铁大站)往往处于高速铁路线网中的枢纽位置，车站行车组织质量高低不仅影响着车站自身作业安全及效率，还对相邻区段乃至全线产生重要影响。随着我国高速铁路逐渐成网运营，路网列车类型、车流结构愈加复杂，高铁大站作业呈现日益繁忙的发展趋势。当遇到列车大面积晚点、车站行车设备故障时，车站行车指挥人员需要高效制定股道运用调整方案来减少列车延误并确保列车进路安全。由于高铁大站股道调整决策需要考虑的因素众多，人工调整作业量巨大且操作容易出错，铁路行车组织现场急需车站股道运用智能优化技术，以提供安全、可靠、高效的股道运用优化方案。

　　本案例充分调研高铁大站生产作业需求，了解影响车站股道调整的事件和原因，详细研究影响股道调整的车站因素和列车因素。在此基础上，建立高铁大站股道运用调整决策的多目标数学优化模型、设计智能化求解算法、开展多场景仿真实验以及现场工程验证，研发了辅助决策支持系统软件。

　　本案例由同济大学交通学院与中国铁路上海局集团有限公司杭州站、中国铁路上海局集团有限公司徐州站合作完成，是高校与企业产学研结合的一次合作尝试。案例应用于长三角最为繁忙的杭州东高铁站以及京沪高铁线路通过能力最为紧张的徐州东高铁站。相关基础信息由中国铁路上海局集团公司提供，相关车站组织一线工作人员提供研发需求并组织测试。

　　2.主要做法

　　(1) 高铁大站列车运行基本图的冲突检测技术

　　本案例以列车运行图间隔时间标准为基本依据，充分考虑车站站场咽喉与股道的衔接特性、站场设备分布特征和列车作业需求特点，基于全局遍历思想提出列车运行图进路冲突检测算法，确保对列车运行图中的每一条进路进行全面检查。在检测过程中，将列车运行图的各个元素如列车、股道、进路等进行数字化表示，通过算法分析它们之间的关系。例如，检查同一股道在不同时间段内是否有冲突的列车占用，不同进路之间是否存在交叉冲突等。利用冲突检测方法，及时发现列车运行图中的潜在冲突，为后续的股道调整优化提供依据。

　　(2) 高铁大站股道调整智能优化技术

　　本案例以车站股道运用、进路选择和列车到发时刻调整优化为对象，统筹考虑多种约束条件，如股道、进路占用的唯一性，保证同一股道或进路在同一时间只能被一列列车占用;车站间隔时间，确保列车之间有足够的安全间隔;车站技术作业时间，保证列车能够按时完成各项技术作业;客运作业与股道运用协同性，避免客运作业与列车进路安排产生冲突。以均衡到发线股道使用次数和时段范围内的交叉进路冲突数量最少等为优化目标，设计基于多目标算法思想的股道调整优化方法。该方法在能够在满足各种约束条件的前提下，通过不断调整列车的股道占用、进路选择和到发时刻，找到最优的股道调整方案，提高车站作业效率和运输能力。

　　特别强调的是本案例充分认识到数学建模在解决大型客运站股道调整优化问题中的关键作用，运用运筹学理论、思想和方法来构建相关决策模型。以车站基础设施设备作为底层数据，将车站的各个设备如咽喉道岔、股道、信号机等抽象为网络节点，将列车的进站、出站、停靠、技术作业以及列车运行过程等作业环节表示为连接节点的各条边。在明确网络中各节点和边的含义的前提下，精确设定各作业时间参数，如列车的到发时间、作业时间间隔等，以此实现对整个车站作业过程的时空分解。通过数学建模方法，可以将复杂的股道调整和行车作业仿真问题转化为数学问题，便于运用数学方法进行分析求解，为股道运用智能优化与行车作业仿真方法提供了科学准确的依据。

　　(3) 评估高铁大站股道运用方案的列车运行仿真技术

　　对上述优化模型得到的车站股道调整方案进行验证与分析。基于高铁站场进路分段解锁的实际，采用计算机编程方法模拟仿真列车在车站内的实际走行过程，分析车站行车设施的能力利用。仿真遵循全面性、科学性、可操作性、系统性、客观性及数据定量化原则，建立涵盖运营效率、资源利用、服务质量等方面的量化指标评价体系，从不同的角度运用多个指标对车站股道运用方案进行评价。使得车站调度指挥人员全面掌握车站设施的运用负荷及均衡情况，为车站调度指挥人员所作的决策提供参考依据。

　　(4) 软件需求分析和功能设计

　　为了确保软件能够满足车站生产的实际需求，本案例深入了解车站生产作业流程和决策逻辑，掌握了现有列车股道运用方案调整机制、流程和保障要求，特别对行车指挥安全要求进行了确认。本案例还对现有铁路车站行车业务信息系统功能进行调研，对相关数据接口及数据安全要求进行了确认。在此基础上，设计“大型高铁客运站股道运用智能优化与行车作业仿真”软件的总体架构，规划各个功能模块的职责和相互关系，给出一套清晰的软件物流架构、逻辑架构、数据流程，确保软件的可用性和可维护性。

　　3.社会经济效益

　　(1)降低生产成本

　　本成果能够在较短时间内生成可靠、优化的辅助决策方案，大大减轻车站行车指挥人员的工作负荷。有利于减少人工检查成本，传统人工检查列车进路冲突需大量时间和人力，软件自动化可节省80%以上的人工工作量。

　　(2)技术优势

　　本研究设计的模型算法符合我国大型高铁客运站作业特征，具有通用性。以杭州东站沪杭长场、宁杭甬场为案例，验证算法可靠，可将研究方法和软件推广至其他高铁大站，发展前景广泛。

　　①短期(1-3年)：通过降低人工工作量，减少人力成本，年节省可达数十万元。

　　②中期(3-5年)：支持车站运能增长，提升车站通过能力提供技术支持。

　　③长期(5年以上)：为智能高铁、智能化编图奠定基础，提升行业竞争力。

　　(3)社会效益

　　软件提高了大型客运站行车作业的科学性和准确性，有效减少人为失误造成的股道调整方案不合理性，缩小列车晚点时长、提升旅客出行体验和满意度，减少因列车延误导致旅客改签退票等情况发生，可有效减少票额收入损失。同时能够较好的优化车站股道资源的利用，降低车站运行成本，显著提升高铁大站行车组织韧性，有助于提高铁路运输系统整体服务质量与可持续发展水平。

　　(4)长期战略价值

　　①支持高密度路网发展

　　适应未来高铁“公交化”运营趋势(如长三角都市圈、粤港澳大湾区、京津冀都市圈)，为更高频次列车开行提供技术保障。

　　②数据驱动智能调度

　　积累股道运用数据，为未来AI智能调度、动态运行图调整提供支持，逐步实现列车运行图完全自动编图。

　　③技术输出与标准化

　　以杭州东站为例，待运用成熟后，软件可向中国高速铁路其他大型高铁客运站推广，为中国高铁行车组织智能化管理水平提供原创技术与管理体系，并带动供应链上下游技术创新。

　　4.形成成果

　　(1)开发形成的软件系统

　　[1] 大型高铁客运站股道运用智能优化软件(OTA)V1.0,2023.

　　[2] 面向高铁列车运行基本图的大型客运站进路冲突检测及辅助编图软件(OTA) V1.0-杭州东沪杭长场,2024.

　　[3] 面向高铁列车运行基本图的大型客运站进路冲突检测及辅助编图软件(OTA) V1.0-杭州东宁杭甬场,2024.

　　[4] 面向高铁列车运行基本图的大型客运站进路冲突检测及辅助编图软件(OTA) V1.0-杭州东宁杭甬场,2024.

　　[5] 基于弹性利用的高铁列车运行基本图的大型客运站进路冲突检测及辅助编图软件(OTA) V1.0-徐州东京沪场,2025.