CN110533296B - 铁路网的运行风险分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种铁路网的运行风险分析方法。该方法包括：根据铁路历史写实数据计算铁路路网中的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率；根据开行列车数量计算出铁路路网的效率损失和能力损失；根据事故恢复时间计算铁路路网的状态可恢复性值；根据所述铁路路网的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，以及铁路路网的效率损失、能力损失和状态可恢复性值，对铁路路网进行风险分析。本发明的方法可以根据历史事故和故障数据分析区间和线路风险对路网运行的影响，实现从系统角度分析运行事故对路网运行的影响。有助于运营部门根据风险大小制定重点线路和车站的风险控制方案。

Description

铁路网的运行风险分析方法

技术领域

本发明涉及铁路运行安全管理技术领域，尤其涉及一种铁路网的运行风险分析方法。

背景技术

中国的铁路路网要扩大规模，完善结构，提高质量，快速扩充运输能力，迅速提高装备水平。到2020年，全国铁路营业里程达到12万公里，主要繁忙干线实现客货分线，复线率和电化率分别达到50％和60％以上，铁路路网的运输能力满足国民经济和社会发展需要，主要技术装备达到或接近国际先进水平。

铁路路网的运行风险分析是根据铁路运行事故数据分析风险发生概率，计算风险对路网运行造成的影响。目前，现有技术中的铁路路网的运行风险分析方法仅针对铁路某个子系统如列车，线路等设施设备，未能从整体或系统角度分析铁路路网的风险状态。

发明内容

本发明的实施例提供了一种铁路网的运行风险分析方法，以实现从系统角度分析铁路路网的风险状态。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种铁路网的运行风险分析方法，包括：

根据铁路历史写实数据计算铁路路网中的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率；

根据开行列车数量和铁路路网拓扑结构计算出铁路路网的效率损失和能力损失；

根据事故恢复时间计算铁路路网的状态可恢复性值；

根据所述铁路路网的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，以及铁路路网的效率损失、能力损失和状态可恢复性值，对铁路路网进行风险分析。

优选地，所述的根据铁路历史写实数据计算铁路路网中的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率之前，还包括：

构建铁路运输功能网络，所述铁路运输功能网络包括铁路线路拓扑网络和车流网络，所述铁路线路拓扑网络包括连接关系、线路长度以及车站位置，所述车流网络包括描述车站之间开行列车对数的网络；

令铁路线路拓扑网为T＝(S,D)，其中S为车站，D为距离；令车流网络为H＝(S,U)，其中U为开行对数。则铁路运输功能网络表示为M＝(S,D,U)。

优选地，所述的根据铁路历史写实数据计算铁路路网中的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，包括：

根据铁路历史写实数据提取每个区段或车站发生事故或故障次数，令统计时间范围为T天，区段L_mn在统计时间范围内发生事故次数为NL_mn，车站m在统计时间范围内发生事故次数为NS_m，那么区段L_mn发生风险事件的概率为：

考虑上下行线，区段L_mn行车中断的概率为:

车站m发生事故的概率为

设车站m的股道数量为M,那么车站m导致行车中断的概率为：

优选地，所述的根据开行列车数量和铁路路网拓扑结构计算出铁路路网的效率损失和能力损失，包括：

铁路路网的效率E的计算公式为：

其中u_mn为车站m和n之间的开行列车数，d_mn为车站m和n之间的最短距离；

设车站m和n之间的线路发生中断后铁路路网的效率为E'，则铁路路网的效率损失为：

铁路路网的能力指标根据开行列车数量来计算，进入车站m的列车流量为：

其中

为铁路路网外部的车站向车站m开行列车数，X_m为流入车站m的列车数，

为从车站n出发开往车站m的列车数量比例,X_n为从其他车站到车站n的列车数量，U_m为路网外部车站向车站m开行的列车总数；

将公式(5)表示为：

X＝F^(-n)X+U (6)

则铁路路网的能力的计算公式为：

X＝(1-F^(-n))^-1U (7)

当连接车站u和v的线路失效后，铁路路网的能力的计算公式为

X^-(u,v)＝(1-F^(-n-(u,v)))^-1U (8)

铁路路网的能力损失为：

优选地，所述的根据事故恢复时间计算铁路路网的状态可恢复性值，包括：

令事故发生时间为t_s，事故处置结束时间为t_e，则事故恢复时间为t_r＝t_e-t_s，铁路路网的状态可恢复性值V为恢复时间在一天运营时间所占的比例：

其中t_o为路网运营时间。

优选地，所述的根据所述铁路路网的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，以及铁路路网的效率损失、能力损失和状态可恢复性值，对铁路路网进行风险分析，包括：

所述铁路路网中的区段失效所造成的铁路路网的效能损失风险EL和能力损失风险CL的计算公式分别为：

EL＝P_mnΔEV,CL＝P_mnΔCV (10)。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例提出的铁路网的运行风险分析方法可以根据历史事故和故障数据分析区间和线路风险对路网运行的影响，实现从系统角度分析运行事故对路网运行的影响。有助于运营部门根据风险大小制定重点线路和车站的风险控制方案。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种铁路网的运行风险分析方法的实现原理图；

图2为本发明实施例提供的一种铁路网的运行风险分析方法的处理流程图；

图3为本发明实施例提供的一种不同OD车站开行列车数量示意图；

图4为本发明实施例提供的一种铁路运输功能网络示意图；

图5为本发明实施例提供的一种恢复时间分布示意图；

图6为本发明实施例提供的一种不同车站和区间风险发生概率示意图；

图7为本发明实施例提供的一种不同区段风险状态下路网效率损失评估结果示意图；(a)不考虑列车流,(b)考虑列车流

图8为本发明实施例提供的一种不同车站风险状态下路网效率损失评估结果示意图；

图9为本发明实施例提供的一种不同车站和区段风险状态下路网能力损失示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

本发明实施例从系统角度分析运行事故对路网运行的影响。为了评估风险对路网的影响，需要提出路网运行指标。本发明从效率和能力两个方面，提出了路网运行指标计算方法。基于路网运行事故数据，计算路网区间和车站事故发生概率，进而根据车站和线路配置，计算行车中断概率。通过比较行车中断前后效率和能力损失，得出路网风险评估结果。

针对路网运行安全状态分析问题，本发明实施例首先根据铁路系统历史故障和事故数据，计算区段和车站风险发生概率和路网状态可恢复性。根据铁路网拓扑结构和列车流构建铁路运输功能网络，并提出网络效能和能力损失计算方法。最后，根据风险发生概率和网络影响结果评价路网安全状态。

图1为本发明实施例提供的一种铁路网的运行风险分析方法的实现原理图，该方法的具体处理流程如图2所示，包括如下的处理步骤：

步骤S21、构建铁路运输功能网络。

铁路运输功能网络包括铁路线路拓扑网络和车流网络，铁路线路拓扑网络是铁路线路物理网络，包括连接关系、线路长度以及车站位置等，其中，物理网络是距离矩阵。车流网络是描述车站之间开行列车对数的网络，车流网络是整数矩阵。

令铁路线路拓扑网为T＝(S,D)，其中S为车站，D为距离；令车流网络为H＝(S,U)，其中U为开行对数。则铁路运输功能网络可表示为M＝(S,D,U)。

下面将铁路运输功能网络简称为铁路路网。

步骤S22、根据铁路历史写实数据计算区段和车站的风险发生概率和行车中断概率。

本发明将铁路运输功能网络视为一个系统，由于存在维修天窗，假设每天铁路网运行状态均可恢复到初始状态。根据铁路历史写实数据，提取每个区段或车站发生事故或故障次数，令统计时间范围为T(天)，区段L_mn在统计时间范围内发生事故次数为NL_mn，车站m在统计时间范围内发生事故次数为NS_m，那么区段L_mn发生风险事件的概率为：

考虑上下行线，区段L_mn行车中断的概率为:

车站m发生事故的概率为

然而，车站发生事故后，由于车站存在多个股道和道岔可用于列车通行，单个股道或道岔的运行事故不会严重影响路网运行状态。假设车站m的股道数量为M,那么车站m导致行车中断的概率为：

步骤S23、根据开行列车数量和铁路路网拓扑结构计算铁路路网的运行损失指标。

(1)计算铁路路网的效率

根据复杂网络理论，铁路路网的效率E为:

其中u_mn为车站m和n之间的开行列车数，d_mn为车站m和n之间的最短距离。

由于事故发生，车站m和n之间的线路可能导致中断，令线路中断后铁路路网的效率为E'，那么铁路路网的效率损失为：

(2)计算铁路路网的能力

铁路路网的能力指标根据开行列车数量来计算，进入车站m的列车流量为：

其中

为铁路路网外部的车站向车站m开行列车数，X_m为流入车站m的列车数，

为从车站n出发开往车站m的列车数量比例,X_n为从其他车站到车站n的列车数量，U_m为路网外部车站向车站m开行的列车总数；

公式(15)可表示为：

X＝F^(-n)X+U (16)

那么铁路路网的能力可计算为：

X＝(1-F^(-n))^-1U (17)

因此，当连接车站u和v的线路失效后，铁路路网的能力可计算为

X^-(u,v)＝(1-F^(-n-(u,v)))^-1U (18)

最后，铁路路网的能力损失为：

步骤S24、根据事故恢复时间计算铁路路网的状态可恢复性值。

铁路路网发生事故后，需采用应急处置措施减少事故影响。根据铁路历史写实数据，可通过事故发生和处置完毕的事件计算路网状态可恢复性。令事故发生时间为t_s，事故处置结束时间为t_e，那么恢复时间为t_r＝t_e-t_s。铁路路网的状态可恢复性值可表示为恢复时间在一天运营时间所占的比例：

其中t_o为路网运营时间。

步骤S25、根据铁路路网的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，以及铁路路网的效率损失、能力损失和状态可恢复性值，对铁路路网进行风险分析。

根据计算的铁路路网不同位置的事故发生概率，可计算铁路路网的效率和能力的损失，并作为风险评估指标，区段失效所造成的铁路路网的效能损失风险EL和能力损失风险CL分别为：

EL＝P_mnΔEV,CL＝P_mnΔCV (20)

车站失效所造成的铁路路网的效能损失风险EL和能力损失风险分别为：

EL＝P_mΔEV,CL＝P_mΔCV (21)

通过对沪昆高铁、京广高铁以及怀衡线调研，获得铁路路网的列车实绩数据，LKJ(列车运行监控)数据和事故写实数据。列车实绩数据包含经停车站和时刻；LKJ数据包括路网拓扑、车站股道等数据；事故写实数据包括事故发生和结束时间、事故原因以及事故位置等数据。

(1)根据列车时刻表可得不同OD车站之间的开行列车数量，图3为本发明实施例提供的一种不同OD车站开行列车数量示意图，如图3为所示。不同车站间列车开行数量差异较大，列车开行数量代表交通需求大小，因此需要考虑不同OD的交通需求进而评估路网风险。根据路网拓扑和列车OD构建如图4所示的铁路运输功能网络，共包含32个车站和32个区段。

(2)与区段风险发生概率计算方法不同，车站风险概率计算需要股道数量数据，根据LKJ数据统计，得到各个车站的股道数量数据，如表1所示：

表1：车站股道数量表

(3)图5为2016年1月到3月事故恢复时间分布示意图，由于写实数据中存在缺失值，本发明采用同一事故原因历史恢复时间数据的平均值填充缺失数据，经统计，平均恢复时间为47.67分钟，一天内运营时间为早上6：08至晚上21：10，共计902分钟，因此铁路路网的状态可恢复性值为0.0528。

(4)根据事故写实数据计算各个区段和车站的风险发生概率，统计时间为3年，根据写实数据分别对32个区间和车站的风险发生概率进行计算，如图6所示。

(5)计算风险状态下路网效率和能力损失：图8为铁路路网效率损失风险，图7(a)为不考虑列车开行数量的效率损失风险，图7(b)为考虑列车开行数量情况下的效率损失风险。两种情况下的路网效率损失风险不同。导致铁路路网效率损失最大的线路不同，不考虑列车开行数量情况下，导致铁路路网效率损失最大的线路为沪昆高铁的溆浦南至新化南区段，考虑列车开行数量情况下，导致网络效率损失最大的线路为沪昆高铁长沙南至湘潭北区段。然而，溆浦南至新化南区段的开行列车数量比经过长沙南至湘潭北的列车数量少11列，且长沙南站为网络中度最大的点，其连接的线路较多且交通需求量大。因此，不同网络位置对路网风险水平的影响不同，而且考虑列车流情况下的路网风险评估结果较为合理。

图8为不同车站风险状态下路网效率损失评估结果，据图9可知，造成路网效率损失最大的车站为沪昆高铁线的换乘站怀化南站。因此，为了保证路网高效率运行，需要对怀化南等高风险车站的列车运行风险进行有效管控。

图9为不同车站和区间风险状态下路网能力损失评估结果，据图9可知，造成路网能力损失最大的车站仍为沪昆高铁线的换乘站怀化南站。造成路网能力损失最大的区间仍为沪昆高铁长沙南至湘潭北区段。从图7和图8可看出，能力损失评估结果与效率损失评估结果基本。因此，可以从能力和效率损失两个方面共同认定风险最大的线路或车站。

综上所述，本发明实施例提出的铁路网的运行风险分析方法可以根据历史事故和故障数据分析区间和线路风险对路网运行的影响，实现从系统角度分析运行事故对路网运行的影响。有助于运营部门根据风险大小制定重点线路和车站的风险控制方案。

本发明的方法可以对铁路路网运行系统的风险水平进行定量化分析；效率损失和能力损失风险分析结果分别反映了运输服务接受者(旅客)和运输服务提供者(运营管理公司)的关切；该方法根据历史数据可以定位风险较高的区段和车站。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种铁路网的运行风险分析方法，其特征在于，包括：

根据铁路历史写实数据计算铁路路网中的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率；

根据开行列车数量和铁路路网拓扑结构计算出铁路路网的效率损失和能力损失；

根据事故恢复时间计算铁路路网的状态可恢复性值；

根据所述铁路路网的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，以及铁路路网的效率损失、能力损失和状态可恢复性值，对铁路路网进行风险分析，包括：

铁路路网的效率E的计算公式为：

其中u_mn为车站m和n之间的开行列车数，d_mn为车站m和n之间的最短距离；

设车站m和n之间的线路发生中断后铁路路网的效率为E'，则铁路路网的效率损失为：

铁路路网的能力指标根据开行列车数量来计算，进入车站m的列车流量为：

其中

为铁路路网外部的车站向车站m开行列车数，X_m为流入车站m的列车数，

为从某座车站n出发开往车站m的列车数量比例，将公式(3)表示为：

X＝F^(-n)X+U (4)

其中U为开行对数；则铁路路网的能力的计算公式为：

X＝(1-F^(-n))^-1U (5)

当连接车站u和v的线路失效后，铁路路网的能力的计算公式为

X^-(u，v)＝(1-F^(-n-(u，v)))^-1U (6)

铁路路网的能力损失为：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据铁路历史写实数据计算铁路路网中的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率之前，还包括：

构建铁路运输功能网络，所述铁路运输功能网络包括铁路线路拓扑网络和车流网络，所述铁路线路拓扑网络包括连接关系、线路长度以及车站位置，所述车流网络包括描述车站之间开行列车对数的网络；

令铁路线路拓扑网为W＝(S,D)，其中S为车站，D为距离；令车流网络为H＝(S,U)，则铁路运输功能网络表示为Z＝(S,D,U)。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据铁路历史写实数据计算铁路路网中的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，包括：

根据铁路历史写实数据提取每个区段或车站发生事故或故障次数，令统计时间范围为T天，区段L_mn在统计时间范围内发生事故次数为NL_mn，车站m在统计时间范围内发生事故次数为NS_m，那么区段L_mn发生风险事件的概率为：

考虑上下行线，区段L_mn行车中断的概率为:

车站m发生事故的概率为

设车站m的股道数量为M,那么车站m导致行车中断的概率为：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据事故恢复时间计算铁路路网的状态可恢复性值，包括：

令事故发生时间为t_s，事故处置结束时间为t_e，则事故恢复时间为t_r＝t_e-t_s，铁路路网的状态可恢复性值V为恢复时间在一天运营时间所占的比例：

其中t_o为路网运营时间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的根据所述铁路路网的区段和车站的风险发生概率和行车中断概率，以及铁路路网的效率损失、能力损失和状态可恢复性值，对铁路路网进行风险分析，包括：

所述铁路路网中的区段失效所造成的铁路路网的效能损失风险EL和能力损失风险CL的计算公式分别为：

EL＝P_mnΔEV,CL＝P_mnΔCV (10)。

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