JP2008189180A

JP2008189180A - 列車運行管理システム

Info

Publication number: JP2008189180A
Application number: JP2007026816A
Authority: JP
Inventors: Tatsuro Yunoki; 達朗柚木
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2007-02-06
Filing date: 2007-02-06
Publication date: 2008-08-21

Abstract

【課題】列車ダイヤの乱れ発生時の駅停車時間への影響の監視、列車遅延の早期検出、早期対策を行うことが可能な列車運行管理システムを提供する。
【解決手段】列車が出発駅を出発し、次に停車する停車駅に到着するまでの駅間を走行する時間である駅間走行時間と、列車が停車駅に停車する時間である駅予測停車時間とを入力し、現在運転中の列車について、現在運転地点以降の予測ダイヤを作成する機能を有する列車運行管理システムにおいて、駅標準停車時間および事前に調査した停車駅における曜日毎、時間毎に集計した乗降客数のデータと、列車の車両側からリアルタイムに収集される列車混雑度と、列車が停車する停車駅側でリアルタイムに収集される改札データに基づく駅混雑度とから算出した乗降予測時間を用いて、駅予測停車時間を算出する駅停車時間予測手段を備えた構成とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、現在運転中の列車の運行状況を予測して、現在運転地点以降の予測ダイヤを作成する機能を有し、列車の運行を監視する業務を支援する列車運行管理システムに関する。

従来、列車ダイヤの予測は列車が到着する又は到着した駅における混雑度を季節、天候、曜日、列車の運転区間、及び先行列車との時間間隔毎の係数を用いて算出し、駅標準停車時間に乗じて当該駅の駅停車予測時分としている。

特許第２８４０９９３号

従来の駅停車時間の予測は、あらかじめ定めた係数を用いて混雑度を算出し、駅停車時分を予測している。また車両の混雑度による乗降時間の変化を考慮していない。このことより予測された駅停車時間と実際の駅停車時間と乖離が生じ、正確な列車予測ダイヤとならないため、列車遅延に対する対策が遅れるという問題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたものであり、車両側からリアルタイムに収集される車両の混雑度と、駅側でリアルタイムに収集される改札データ、ならびに事前に調査した当駅における曜日毎、時間毎の乗降客数のデータを用いて駅停車時間を予測し、予測した駅停車時間を反映させて列車ダイヤを作成する運行管理システムを得ることを目的とする。

この発明に係わる列車運行管理システムは、列車が出発駅を出発し、次に停車する停車駅に到着するまでの駅間を走行する時間である駅間走行時間と、上記列車が上記停車駅に停車する時間である駅予測停車時間とを入力し、現在運転中の上記列車について、現在運転地点以降の予測ダイヤを作成する機能を有する列車運行管理システムにおいて、駅標準停車時間および事前に調査した上記停車駅における曜日毎、時間毎に集計した乗降客数のデータと、上記列車の車両側からリアルタイムに収集される列車混雑度と、上記列車が停車する上記停車駅側でリアルタイムに収集される改札データに基づく駅混雑度とから算出した乗降予測時間を用いて、上記駅予測停車時間を算出する駅停車時間予測手段を備えたものである。

また、この発明に係わる列車運行管理システムは、上記のような構成において、上記駅予測停車時間は、上記駅標準停車時間および上記乗降予測時間の大きい方の時間を採用したものである。

この発明の列車運行管理システムによれば、駅停車時間予測手段を備えた列車運行管理システムにおいては、リアルタイムに変化する乗客の流れを考慮して駅予測停車時間を算出しているので、より現実に合った予測ダイヤを作成することが可能となり、列車遅延の早期検出、ダイヤ乱れ発生時の駅停車時分への影響を監視することができるという効果がある。

実施の形態１．
この発明の実施の形態１による列車運行管理システムは、列車が出発駅を出発し、次に停車する停車駅に到着するまでの駅間を走行する時間である駅間走行時間と、列車が停車駅に停車する時間である駅予測停車時間とを入力し、現在運転中の列車について、現在運転地点以降の予測ダイヤを作成する機能を有する列車運行管理システムにおいて、駅標準停車時間および事前に調査した停車駅における曜日毎、時間毎に集計した乗降客数のデータと、列車の車両側からリアルタイムに収集される列車混雑度と、列車が停車する停車駅側でリアルタイムに収集される改札データに基づく駅混雑度とから算出した乗降予測時間を用いて、駅予測停車時間を算出する駅停車時間予測手段を備えるように構成している。また、駅予測停車時間は、駅標準停車時間および乗降予測時間の大きい方の時間を採用するものとしている。

図１は、この発明の実施の形態１による列車運行管理システムの、駅停車時間を予測する上で必要なデータを示す構成図である。
図１に示すように駅予測停車時間１２０を算出する上で必要なデータは、事前に設定されている駅標準停車時間１１０と、車両側からリアルタイムに収集される列車混雑度１３１、当駅（列車が停車する駅）においてリアルタイムに集計される改札データによる駅内の各ホーム毎の混雑度を指す駅混雑度１３２、事前に調査しておいた曜日毎、時間毎で集計した乗降客数１３３から算出される乗降予測時間１３０である。

図２は、この実施の形態１の列車運行管理システム２００の全体構成図を示している。図２に示すように、予測ダイヤ作成機能付きの運行管理システム２００は、従来からの運行実績をデータ化した実績ダイヤ２１０と、当日の列車の運行に用いる実行ダイヤ２２０と、予測ダイヤ（予測した駅停車時間を加味して作成する列車ダイヤ）を作成する予測部２３０と、作成された予測ダイヤ２６０を表示する表示装置であるＣＲＴ２７０と、運行中の列車車両からリアルタイムに混雑度を収集する車両データ収集装置２８０と、列車が停車する停車駅からリアルタイムに改札データを収集する改札データ収集装置２９０から構成されている。

予測部２３０は、列車の上り下り別に実績から定められた駅間走行時間２４０と、列車混雑度１３１、駅混雑度１３２、乗降客数１３３とを格納する各格納部と、それらにより算出される乗降予測時間と駅標準停車時間１１０により算出される駅予測停車時間を用いて予測ダイヤ２６０を作成する予測処理部２５０から構成される。この予測処理部２５０の中に、駅停車時間予測手段２５１が含まれている。

なお、表示装置としてＣＲＴ２７０を例示したが、別の構成の表示装置としてもよい。
また、車両データ収集装置２８０は、例えば、車両の台車部分に設けられた重量測定器により車両の重さを実測し、このデータをデジタル列車無線装置を介して、指令所に一定間隔で伝送し、これを列車または車両単位で集計することで乗車率（列車混雑度）を得るものであり、この車両データ収集装置２８０から得たデータで、リアルタイムに列車混雑度１３１を得ることができる。

また、改札データ収集装置２９０は、具体的には改札システムに接続され、切符の種類、定期または回数券の場合の行き先（あるいは出発駅）のデータを収集する。改札データ収集装置２９０によって収集したデータから、定期券入場者、回数券入場者数を把握でき、改札から入場した乗客がどのホームへ行くかを判別でき、特に、混雑時間帯は、定期または回数券利用者が多数を占めるので、各ホーム毎の駅混雑度１３２のより正確な把握が可能となる。さらに、ホーム内での乗客の分散傾向と、監視カメラや駅員の手動入力によって、リアルタイムな分散傾向の把握により、ホームの位置に依存する情報も加味して、駅混雑度１３２を得ることができる。

改札データ収集装置２９０によって、個々の改札通過データを収集し、上述した駅混雑度１３２だけでなく、リアルタイムで乗降客数も把握することができるため、事前収集データによる乗客数１３３のデータと照合し、違いが大きい場合には、改札データ収集装置２９０からリアルタイムに得た乗降客数を、予測ダイヤ２６０を作成するために用いるように運用することも可能である。
次に動作について説明する。ある列車のある駅での駅予測停車時間１２０は、駅標準停車時間１１０と乗降予測時間１３０との大きい方を採用する。

ある列車の次停車駅における乗降予測時間１３０は車両データ収集装置２８０により車両側から収集された当該列車における現在の列車混雑度１３１と、駅側から収集された改札データによる次停車駅における現在の駅混雑度１３２と、事前に集計された次停車駅での乗降客数１３３とをパラメータとした関数により算出される。乗降予測時間１３０を算出するための関係式を次に示す。
乗降予測時間＝降車予測時間＋乗車予測時間
降車予測時間＝ｆ１（降車人数）
降車人数＝事前に集計された降車人数
乗車予測時間＝ｆ２（降車後列車混雑度、乗車後列車混雑度）
降車後列車混雑度＝降車後人数／定員
降車後人数＝（定員×列車混雑度−降車人数）／定員
乗車後列車混雑度＝（降車後人数＋乗車人数）／定員
乗車人数＝事前に集計された乗車人数、現在の駅混雑度から算出される乗車人数の大きい方を採用する。
なお、上記の乗車後列車混雑度の最大値は定めておくものとする。また、乗車予測時間を降車後時間列車混雑度と乗車後列車混雑度から算出するのは同じ人数が乗車する場合に、列車混雑度により時間が大幅に変わるためである。

上記の算出時において、次停車駅出発時の当該列車の予測混雑度を算出する。この予測算出された列車混雑度と、次々停車駅における駅混雑度、乗降客数により次々停車駅における乗降予測時間１３０が算出される。
これらを繰り返して、ある列車の現在時刻以降の駅予測停車時間１２０を全て算出し、予測処理部２５０にて予測ダイヤ２６０を作成する。

なお、算出された乗降予測時間１３０が駅標準停車時間１１０を下回ることも想定されるが、下記の理由により駅予測停車時間１２０は駅標準停車時間１１０を下回ることがないように、即ち乗降予測時間１３０は駅標準停車時間１１０以上となるように調整した上で予測ダイヤ２６０を作成することとしている。その理由は、列車遅延の早期検出とそれに基づくダイヤ復旧の早期対策のため、列車混雑度と駅混雑度による駅停車時間の増延検知を主とした予測ダイヤの作成であるため。またもう一つの理由は、駅混雑度はリアルタイムに変化するものであり、乗降予測時間１３０が駅標準停車時間１１０を下回ることにより遅延が回復する予測をした場合、誤った回復予測となり、遅延対策が遅れる可能性があるためである。以上のような調整をした上で、駅標準停車時間１１０と乗降予測時間１３０との大きい方を駅予測停車時間１２０として採用することにより、誤った予測を防止している。

上記において予測算出された列車の混雑度は、駅発車時において車両データ収集装置２８０により収集された列車混雑度１３１により実際（実測）の列車混雑度に置き換え、以降の駅予測停車時間１２０を再算出することにより、現実に則した予測ダイヤ２６０を作成することができる。作成した予測ダイヤ２６０をＣＲＴ２７０で表示することにより、例えば実行ダイヤ２２０をＣＲＴ２７０に同時に表示させて列車遅延が発生しているかどうかを常にチェックできる。また、例えば、台風、雪等によりダイヤ乱れが発生している場合、駅停車時間への影響を監視できるのでダイヤ復旧のための対策を早期に検討することが可能となる。

このように、この発明の列車の駅停車時間を予測する手段（駅停車時間予測手段）を備えた列車運行管理システムにおいては、リアルタイムに変化する乗客の流れを考慮して駅予測停車時間を算出しているので、より現実に合った予測ダイヤを作成することが可能となり、ダイヤ乱れ発生時の駅停車時間への影響を監視し、列車遅延の早期検出と、それに基づくダイヤの復旧の早期対策をすることが可能となる。

この発明の実施の形態１の駅停車時間を予測する上で必要なデータを示す構成図である。この発明の実施の形態１の列車運行管理システムの全体構成図を示す図である。

符号の説明

１１０駅標準停車時間、１２０駅予測停車時間、
１３０乗降予測時間、１３１車両データによる列車混雑度、
１３２改札データによる駅混雑度、１３３事前収集データによる乗降客数、
２１０実績ダイヤ、２２０実行ダイヤ、
２３０予測部、２４０駅間走行時間、
２５０予測処理部、２５１駅停車時間予測手段
２６０予測ダイヤ、２７０ＣＲＴ
２８０車両データ収集装置、２９０改札データ収集装置。

Claims

列車が出発駅を出発し、次に停車する停車駅に到着するまでの駅間を走行する時間である駅間走行時間と、上記列車が上記停車駅に停車する時間である駅予測停車時間とを入力し、現在運転中の上記列車について、現在運転地点以降の予測ダイヤを作成する機能を有する列車運行管理システムにおいて、駅標準停車時間および事前に調査した上記停車駅における曜日毎、時間毎に集計した乗降客数のデータと、上記列車の車両側からリアルタイムに収集される列車混雑度と、上記列車が停車する上記停車駅側でリアルタイムに収集される改札データに基づく駅混雑度とから算出した乗降予測時間を用いて、上記駅予測停車時間を算出する駅停車時間予測手段を備えたことを特徴とする列車運行管理システム。
上記駅予測停車時間は、上記駅標準停車時間および上記乗降予測時間の大きい方の時間を採用したことを特徴とする請求項１記載の列車運行管理システム。