автореферат диссертации по транспорту, 05.22.08, диссертация на тему:Многодневный прогноз вагонопотоков для целей оперативного планирования эксплуатационой работы сети железных дорог

ПЕТЕРБУРГСКИЙ ИНСТИТУТ ИНЖЕНЕРОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

БОГДАНОВИЧ

Светлана Васильевна

На правах рукописи

УДК 656.223.2.05

МНОГОДНЕВНЫЙ ПРОГНОЗ ВАГОНОПОТОКОВ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ РАБОТЫ СЕТИ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ

05.22.08 — Эксплуатация железнодорожного транспорта (включая системы сигнализации, централизации и блокировки)

Автореферат диссертации на соискание ученой степенн кандидата технических наук

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 1993

Работа выполнена на кафедре «Управление эксплуатационной работой» Петербургского института инженеров железнодорожного транспорта.

Научный руководитель — доктор технических наук, профессор В. А. КУДРЯВЦЕВ

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Е. А. СОТНИКОВ, кандидат технических наук, доцент В. М. СЕМЕНОВ

Ведущее предприятие — Октябрьская железная дорога.

Защита диссертации состоится «.... » . . ' . . 1993 г. в 13 час. 30 мин. на заседании специализированного совета по присуждению ученых степеней Д 114.03.03 при Петербургском институте инженеров железнодорожного транспорта по адресу: 190031, Санкт-Петербург, Московский пр., 9, ауд. 7-320.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института.

Автореферат разослан . . ^I . . 1993 г.

Ученый секретарь специализированного совета, кандидат технических наук

В. Б. КУЛЬТИН

-

ОБШ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. Эффективная и устойчивая работа «е-лезнодорохного'транспорта и его подразделений зависит от качества управления перевозочным процессом, составной частьв которого является регулирование перевозок. Основная цель проводимых на сетевой уровне регулировочных мероприятий - устойчивое обеспечение дорог погрузочными ресурсами. Принимаете регулировочные меры действуют на полигоне sopor или всей сети, как правило, в течение нескольких суток. Поэтому для успеиной реализации регулировочных мер на сетевом уровне необходим многодневный прогноз эксплуатационной работы.

В настоящее время подразделения нелезнодоромного транспорта (дороги, отделения, станции) в условиях рыночной экономики приобретают больиу« экономическая самостоятельность. Им предоставлена возможность самостоятельно осуществлять планирование и организации перевозок, осуществляемых по заявкам различных предприятий. не включенных в обций план перевозок, При этом увеличивается удельный вес фактора неопределенности в перевозочном npQ-цессе, что. в свои очередь, повывает роль прогнозирования эксплуатационной работы. Поэтому исследования, направленные на совершенствование методов прогнозирования, являются актуальными.

Целью работы является совершенствование методики многодневного прогноза вагонопотоков на сетевом уровне на примере передачи порожних полувагонов по стыковым мсядорожкым пунктам.

В связи с этим поставлени задачи: - статистическое исследование . эксплуатационных показателей с использованием теопии временных рядов;

-выбор статистических методов прогнозирования, ойеспечивапцих

- 2 -

наибольвуп степень точности прогнозных данных; . - определение оптимальной продолжительности предпрогнозного периода с учетом наиболее точного отражении динамики изменения и формирований эксплуатационных показателей:

- выявление зависимости дла показателей распределения порожних вагонов С ПРП1;

- разработка рекомендаций по использованию результатов многодневного прогноза для целей оперативного планирования эксплуатационной работ» сети железных дорог;

- определение технико-экономической эффективности внедрения методики многодневного прогноза.

Методы исследования. Материалами для исследования послужили имевшиеся теоретические разработки в области оперативного планирования и прогнозирования вагонных парков; отчетные статистические данные о работе дорог сети. При реаении поставленных задач использовались методы теории вероятностей, математической статистики, теории временных рядов.

Научная новизна. Решена задача определения оптимальной продолжительности предпрогнозного периода; предложен способ определения ПРИ; разработана методика технико-экономической оценки цлучиения качества регулировочной работы.

Практическая ценность работы заключается в тон, что она направлена ы совершенствование оперативного управления эксплуатационной работой железнодорожного транспорта в области регулирования вагонопогоков. Реализация предложенной методики многодневного прогноза вагонопотков позволит выбирать наиболее рациональные меры регцлирования вагонных парков, поскольку результаты действия этих мер будут отражены в данных гпогноза. Это долине привести к повышению удельного веса предупредительных мер регулирования и явится гффективным средством воздействия на перевозочный процесс.

. Реализация и апробация работа. Отдельные, рекомендации к результат исследований, заполненных в диссертации, использовались

- з -

при разработке научно-исследовательской тепы "Оперативный контроль и оптимальное управление погрузочными ресурсами дорог на уровне ШС (полувагоны)" и составлении "Технического задания на система многодневного прогноза порожнего подвижного состава на гети аелвзних дорог" кафедрой "Управление эксплуатационной работой" ПИИТа в 1991-92 г.г.

Основние положения диссертации докладывались на 52-ой научно-технической конференции с участием молодых специалистов "Неделя науки-92" (С.-Петербург, 1992 г.), заседаниях кафедра "Ип-равленив эксплуатационной работой" ПИИТа (С.-Петербург,1990-92г.).

Публикации. Основные результаты диссертационной работа опубликованы в 3 печатных работах.

Стриктура и об'еа работа. Диссертация состоит из введения, четырех глав, закличения, списка литературы (66 наикенований), 3 приложений. Работа содержит 116 с. основного текста, 21 таблицу, 34 рисунка, 10 с. приложений,

СОДЕРШИЕ РДБОТИ

Во введении кратко обоснована актуальность темы исследования.

Первая глава "Предмет исследования и задачи диссертации" содераит анализ суцествуввих методов прогнозирования вагонопоГо-ков для црлей опэративного планирования на дорожном и сетевой уровнях, рассаатривается зарубежный опыт регулирования и прогнозирования вагонопотоков, излагается цель и ставятся задачи спссартации. .

С точки зрения методических основ исследования проблемы г;г-чгпозя эксплуатационной работы в настоящее время сломились два подхода - технологическое и стохастическое моделирование про-

- 4 -

цесса продви*ения вагонопотоков.

Технологическое моделирование предусматривает установление аналитических зависимостей между технологическими параметрами рассматриваемого процесса. Стохастическое моделирование предусматривает установление зависимостей между технологическими параметрами статистическим путем. При исследовании процесса продвижения вагонопотоков возможен комбинированный подход.

Научные исследования проблемы многодневного прогноза вагонопотоков велись по двум направления«,' используя принципы как технологического. так и стохастического моделирования. База для разработки данной проблемы заложена в трудах профессоров И.И.Васильева, В.fi.Кудрявцева, Л.П.Тулупова, С.В.Дуваляна, кандидатов технических наук М.П.Диканвка, H.Í.Кракова, В.б.Еафиркина и других специалистов.

Анализ трудов указанных авторов показал следусцев. При использовании методов технологического моделирования для исследования процесса продвижения еагонолотоков и расчета прогнозных значений применится плановые нормативы (месччниг технические нормы, график двшения и план формирования поездов', технологические процессы работ). При гаком подходе полученные модели отражают nnaiiusof' продвй»п!1ие вагенопотокев, а не фактическое. Основное йсстоиниво таких модехоЯ - учот взаимовлияния и взаи-«осв-;:и' тетонагхчосу.чх параметров, участвующих в прогноза,

И..гг,олиааани? мвтидов похастичьск.^го моделирования не тре-í;j.;i технологической связи неяду прогнозируемыми показателями. Методы прогноза не ио-ишляют установить аа счот каких факторов п^отигяо (1Г1!Лй!1С:!ие нрогноэирчеких показателей от Фактических ■нигнгпня я -/.'¡и сличат 1;лклть мл (рякгори, чтоби изменить значения

Ряд систем прогнозирования действует на дорожном уровне с подразделением до отделений и станций, при это* принимаемые ре-вения не увязываются с возможностями и работой соседних дорог.

Основной задачей проводимых исследований за рубежом в области планирования и прогнозирования, является создание систем централизованного управления эксплуатационной деятельностью железных дорог СТС5, ТРЕЙН-П. ТОПС, ВКЛЕР в СВА, "Сезам", "Марс" во Франции. 1Ии в Германии и др.). Для прогнозирования используются различные математические модели (статистические метода, методы линейного и динамического моделирования), учитывающие специфику образования и распределения вагонопотоков на дорогах. Отличительной чертой зарубежного опыта является широкое развитие и распространение различных информационных, и автоматизированных систем управления.

Рассмотрение имевшихся По данному'вопросу работ показывает, что наиболее перспективным решением проблемы многодневного прогноза является модель продвижения вагонопотоков, основанная на использовании параметров посуточного распределения вагонов (ПРП), В этой раооте дается многодневный прогноз на сетевом ■ уровне, прогнозируемые показатели технологически увязаны неяду собой и с предполагаемыми регулировочными.мероприятиями. В данной методике имеется ряд моментов, требующих дальнейшей разработки (не исследован предпрогнозный период, его оптимальная продолжительность, недостаточно изучена показатели, участвующие в многодневном прогнозе (условный оборот порознего вагона, суточное зарогдение порожних вагонов, показатели распределения порожних вагонов)). Эти вопроси требувт своего глубокого исследования и решения.-

Во второй главе диссертации "Статистический анализ эксплуатационных показателей" проведен анализ временных рядов показателей, участвующих в прогнозе; сделан выбор метода прогнозирования.

Исходными или базовыми параметрами многодневного прогноза взгонопотоков являются условный оборот порожнего вагона по вывозу Тв (среднее время наховдеиия на дороге сдаваемого вагона) и суточное зарождение поро»них вагонов Сеыгрузка) В. Для составления многодневного прогноза предварительно определяется данные величины за период, предвествуюций прогнозу. Исходной информацией для решения этой задачи явились временные ряды значений Тв и В. Временны« рядом будем называть последовательность суточных значений Тв и В за месяц или любой период времени. С использованием теории временных рядов проведен анализ рядов наблюдений Тв и В. При этой регались три задачи:

-•описание изменения соответствующего показателя во времени и выявление свойств исследуемого ряда;

- об'яснение механизма изменения уровней ряда;

- выбор метода прогнозирования показателей.

В качестве исходник данных использованы следуЕЦи'е элементы образования погрчгочнкх ресурс,.15 на дорогах; наличие (рабочий парк), внгрузка,' погрузка, прием, сдача порожних полувагонов за три характерна:: месяца i383 г, по отчетным данным ЦД ИПС посу-то .но .tus каждой из 32 дорог сети. Ha oci ове этих данных рассчи-

■!:>.:: лйслкй оборот порожнего вагона из о-рмуле

»

-г га

I ------

В t- П + Пр +Сд "где Н - наличие (рабочий парк) порожних вагонов, С - загрузка вагонов, :i - погрузка вагонов,

- 7 -

Пр - прием порожних вагонов, Сд - сдача поромних вагонов. В результате расчета значений Тв по приведенной формуле толучени ряди условного оборота пороянего полувагона. Последовательность суточных значений выгрузки за иесяц представляет собой ¡ременной ряд без дополнительных преобразований. Всего исследо-зано 96 рядов наблюдений Тв и В.

Анализ временных рядов Тв и В проведен по двум направлениям:

- определение типа ряда с использованием критериев случайности <зндела;

- выявление тенденции развития или выделение тренда с применением метода Фостера-Стварта, проверки разкосги средних уровней с юмоцьи 1-крктерия Стыодента, коэффициента автокорреляции.

Обобщенные .итоги анализа рядов Тв и В следующие: ■ .

- все ряды Тв и В согласно трем критериям случайности Кэндела являются случайными;

- гипотеза о наличии тенденции принята в 25У. случаев для рядов В и 102 - для Тв.

Об'ективно суяествуюяая неравномерность перевозок, неточность, а порой и искажение отчетных показателей работы, целый ряд факторов (климатические условия, аварийные ситуации и др.), носящих зачастую случайный характер, вызывают колебания показателей эксплуатационной работа. И как результат действия этих причин - появление определенней тенденции в формировании показателей. Поэтому наличие какой-либо тенденции в поведении ряда нельзя считать характерным или закономерным явлением.'

Таким образом, в результате анализа временных рядов Тв и В выявлено, что:

- изменение уровней ряда происходит случайным образом под

действием комплекса внешних факторов;

- уровни ряда характеризуются положительным или отрицательным отклонением от среднего значения;

- каких-лиоо закономерностей в изменении уровней ряда не обнаружено;

- тенденции в рядах не выявлено;

- ряды наблюдений Тв и В являются случайными стационарными. Следовательно, при прогнозировании данных показателей следует стремиться к среднему значение.

Учитывая специфику решаемой задачи, а также принимая во внимание характер формирования и развития рядов наблпдений Тв и В, щбраны три метода прогнозирования; метод скользящей средней с параметром усреднения в;

- иетод экспоненциальной средней с параметром сглаживания оС ;

- метод стохастической аппроксимации наблюдений функцией авторегрессии. -Критерием выбора метода, наиболее точно отражамего реальный щюцзсс, служит величина овибки - среднее отклонение прогнозного значения от фактического;

а п

где 14.Ц - соответственно фактическое и прогнозное значен! о с

уровня ряда в момент и

а - количество членов 1-го ряда,

Наиз^чзим считается метод с меньиим значение* ,

Р,с к?году скользящей средней расчет прогнозных значений

проседай при величине; параметра а=2-20 для изучения зависимости

■ ' с

точности- псагно-мрования от значения и и выязления о ,при которо

средня? рз.чвка прогноза минимальна. Для сопоставления результа-

тов, средние оаибки 9ср камдого ряде соответственно по каждому в усреднялись:

Минимальная оиибка получена при ъ-Ъ сут. и составила для рядов Тв - 8.02Z. для рядов В - 5,632.

По методу экспоненциальной средней расчет прогнозных значений Тв и В проведен для всех значений параметра оС от 0 до 1 с шагом.О,05, По какому ряду определено минимальное значение Sep для параметра которое установлено в результате перебора

всех значений с вагон 0,05. Омибка прогноза 6 как среднее значение из всех Gey в случае Тв равна 8,102, в случае В - 5,852. Все расчеты проведены на ПЗВ11. Программы составлены автором на-алгоритмическом языке BASIC.

В методе стохастической аппроксимации наблюдений получены результаты: минимальная ошибка прогноза при параметре авторегрессии п = 15 составила для Тв - 8,322, для В - 6,152. Для разра,-ботки прогноза по даному методу использован пакет программ "Система экспресс-прогнозирования", разработанный в Петербургском Государственном университете.

Учитывая результаты прогнозирования, сделан вывод о предпочтительности метода скользящей средней. Метод обеспечивает точность прогнозирования, приемлемую для данной задачи.

В третьей главе диссертации "Многодневный прогноз вагонопо-токов" разработаны предложения по совершенствованию методики многодневного прогноза вагонопотоков на примере передачи порожних полувагонов по стыковым меадорожным пунктам, обоснована оптимальная продолжительность предпрогнозного периода, дана оценка

где Q.cf- средняя оиибка 1-го ряда; к - число рядов.

роли показателей распределения порожних вагонов в многодневной прогнозе.

Методика представляет собой комбинированный подход в реие-нии проблемы прогноза эксплуатационных показателей. Условно ее можно разделить на две взаимосвязанные части:

- анализ предпрогнозного периода (на основе стохастического подхода);.

- собственно многодневный прогноз (на основе технологического моделирования),

Суть методики многодневного прогноза порожних вагонопотоков в следующем. Анализируя предпрогнпзннй период и, определяют ряд тэхнологических параметров, которые затем закладываются в модель продвижения вагонопотоков (разработана проф. В.А.Кудрявцевым) и п помощью аналитических зависимостей составляется многодневный прогноз требуемых эксплуатационных показателей.

Прогнозные значения сдачи порожних полувагонов определяются и общем виде по выражении:

I ■ —

СД1 = Н",Ы f кг:. Вг . при 1 = 1, Тпрг,

где I - глубина периода прсгнопз.

Для получения прогнозных значений необходимы следующие величины:

- суточьое зарождение порожних рогснов (выгрузка) В по суткам периода прогноза:

г ¡¡ПР нляитея сС и суточного зарождения J' порожних вагонов кэн .дикция от значения Тв;

-• ПРИ наличия Д и суточного зарождения Р порожних вагонов. Язивае величины определимте» га предпрогнозинй период по статистическим Д'-'пним. Установлено, что для расчета величин Тв, В,

ПРП целесообразно испплыовать статистический метод, основанный на сглаживании наблсдений - метод скользящей средней с параметром усреднения я. Параметр усреднения и определен как глубина (продолжительность) предпрсгнозного периода.

В диссертации рривнэ задача определения оптимальной продолжительности предпрогнозного периода по критерию среднего отклонения прогнозного значения сдачи порожних вагонов от фактического значения. На ЗВК проведены кассовые расчеты по прогнозирования размеров сдачи порожних полувагонов по фактическим данным при величине параметра п-2-10 суток.

Точность прогноза оценивалась величиной абсолютного откло-

(1 <9

нения прогнозного значения сдачи Сд от фактического Сд в 7.\

9 _ 1Д - Сд| 100* СД

Величина определялась для каздых суток периода прогноза 1. Получен» следуксгие результата прогноза <табл.I,рис. 1).

Анализ результатов показал, что величина 6 колеблется в диапазоне - от минимального 10,4*/ до максимального значения 25,?У.. Такие достаточно высокие значения объясняется рядом причин, Ма точность прогнозирования, в значительной степени, влияет динамика последовательна* суточных значений прогнозируемого показателя. В реальных условиях величина суточных значений нередко значительно отклоняется от средней в меньшув или больную сторону, то петь пмрит место "скачки", "всплески" значений. Предсказать такие отклонения, "всплески" теоретически невозношо, не зная реальной оперативной обстановки, складывающейся на момент прогнозирования. Составляя многодневный прогноз в реальном масштабе времени, регулируя сагонппотоки и учитывая их колебания, мозно значительно приблизить прогноз к фактическим значения!!, и как.

Таблица 1

Зависимость среднего отклонения прогнозных значений сдачи порожних полувагонов от глубины предпрогнозного периода по суткам периода прогноза

Глубина

предпрогнозного периода, сут.

Среднее отклонение, У.

сутки периода прогноза

1 сутки

2 с^тки

3 сутки

4 сутки

2

3

4

т-^ 5

б

7

8

9

10

16,24 16,71 14,11 14,04 14,35 12,30 12.62 12.21 ¡3,38

22,35 21.98 21.94 22,62 21.26 21,10 .21,33 21,50 ?2,03

16,69 16,55 15,52

15.37 15,03 15,05

16.38 15,68 15,65

9.29 8.25 8,53 8.95 8,65

8.07 8,09

8.08 9,91

результат, снизить . ветчину "всплесков" и добиться "гладких" упоьн.чй.

['(-.счеты показали,, что в случае "гл. дких" наблюдений методика вного прогноза'дает хорокие результаты и паибка прсг-

а •"<: преиывает 5-52. Если ае каевтся "г списки" ^кт/.ческих значений прогнозируемого показателя (сдачи вагонов\ результаты прогноза цхудзахтся и овиока прогноза колеблется в пределах

Грюик зшсмист с?«ы«го отклонения прогнозны*

ЗИМЕ ИМ СДАЧИ ШОЖПМ ПШШОШ М ГЛУБИНЫ

ПрЕДВрОГНЮИОГО ПЕРИОДА ПО ШКЛМ ПРОГНОЗА

- 14 -

НаилучЕий прогноз размеров сдачи порожних полувагонов получен при значении в=7суток и ошибка прогноза составила за 1-е сутки - 12,302 , за 2-е сутки - 21,10Х, за 3-й сутки - 15.05Х , за 4-е сутки - 16.07Х, Таким образом, оптимальная продолжительность предпрогноэного периода соответствует секи суткан, как обеспечизавцая иаихеньвув ошибку прогноза.

Анализ лрэдгрогнозиого периода Iключает определение за период. равный семи суткаа, следущих вэличин по выражениям: условный оборот порожнего вагона

V

1Й1

(В1 + П1 + Г1р1 + СД; )

выгрузка

* -д

Ь—^ '

показатели распределения порожних вагонов наличия

д-

■ СД1

"¿^(Ве. + Пр-,

)

(1)

(2)

(3)

суточно. о зарождения

параметры посуточного распределения вагонов = «Тв) .

где !!;. , 81 . ГЦ , Сд- , Пр; - счточ.:ае значения наличия, выгру.<г.и. погрузки, сдачи, присиз порожних вагоноп по

- 15 -

суткам предпрсгноэного периода а,* t - сутки начала периода прогноза. В методике многодневного прогноза предусматривается корректировка прогнозных значений путем изменения величины управлявших параметров - ПРИ "X и J» . От их величины, в определенной степени. зависит точность прогноза. Следует учитывать, что действие этих показателей проявляется не в одни сутки, а в течение всего периода прогноза.

Лля изучения характера изменения и зависимости ПРЛ от величины вагонопотока, показатели определялись из системы уравнений, составленной по фактически« даиниы: Сд< = Н"Ы, i- B^fri 1 СД! , H%Jt+ Bijbí^t + Btfitfi ,Сдл = Bijí>i#|f flij>i'<fi ♦ >

где Сд4 . Сдг , Сд3 - фактические значения сдачи вагонов; Н - фактическое наличие порожних вагонов; В» . Bj , Вд - фактические значения выгрузки; с/( • о/г. . ¡fi . (jl . ()'ь ~ ППР за предпрогнозный

период,

Ревениеы системы уравнений били значения .Я* , Jbj , jbt и Jrbj, Для каждого показателя определены математическое охидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Обобщенные вероятностные характеристики •. имевт следувив значения:

- ПРП, определяемое за предпрогнозний период как средневзваиен-:<ое значение по формулам (3) -а'\ 0,241; Di т 0,ООО28: 6i-- 0,0168; - 0,0698; .!РП. определяемые из системы уравнений -для - й- 3,241; Di= 0,001; ()г -- 0,032; v\= 0,1343;

для Рг- = 0.251; 0,= 0,0266; 0,163; ^ 0,6494; для рз,- $ = 0,248; 11,= 0,0595: 6ц = 0,244; 0,9839.

Наилучмие вероятностные характеристики имеет показатель у1 определяемый за предпрогнозный период, а характеристики Яи.р последовательно цхудвавтся С (Г< < 6* < <5а < ). При определении ПРП из системы уравнений, то есть одних неизвестны через другие путем подстановки, данные показатели не всегда точ но отражают реальный процесс распределения вагонов вследстви неточности статистических данных, при:ятых упрочений ( ,

так как при расчете рассматривается каждая дорога отдельно, а н полигон, и прием в этом случае учитывается как суточное зарожде ние). Вероятностные характеристики, в частности коэффициент ва риации, СБИдетельствувт о значительной нестабильности рассматри ваемых величин.

По результатам проведенных расчетов сделан вывод, что ПР! ведет себя как случайная величина, тем более, что он определи-ется исходя из значений вагонолотоков (Сд, В, Пр), а эти величи! имеит. случайные отклонения от среднего значения. Величина ПР1 зависит от множества факторов: характера складываяцейся оперативной обстановки, потребностей дороги в порожнем подвижно) составе и возможностей по его сдаче, а также требований выпесто-ядих руководителей. Предлагается определять ПРП по условиям предыдущей рабо:и как средневзвешенное значение за период, равны! семи суткам по выражениям (3). Зто будет некоторым'начальным ил) исходным значением для предстоящего прогноза. Если получении! прогнозные значения взгонопотоксв удовлетворяют требования«, п прогноз используется для составления оперативных планов работы, Если прогноз неприемлем, то изменяя величину ПРП, корректируете! прогноз. В этой случае ПРП подбиравтея опытным путем в зависи-

мости от имеются и предполагаемых ресурсов порожнего подвижного состава в диалоговом режиме. Методика дает возможность подбирать значения ПРЛ в режиме самообучения, используя накопленный опыт.

Прогнозные данные следует рассчитывать ежесуточно на весь период прогноза. При этой результата на первые сутки используются для корректировки действующего оперативного плана. Результаты прогноза на вторые сутки является основой для составления нового оперативного плана. Результати на третьи и последуицио сутки служат для выявления тенденций эксплуатационной работы и заблаговременной разработки предупредительных регулировочных мор,

В четвертой главе диссертации "Технико-экономическая ээдек-- ?

тивность многодневного прогноза вагонопотоков" дана оценка экономического эффекта улучжения качества регулировочной равоты.

Вследствие неравномерности перевозочной работы на дорогах может возникать то избыток, то недостаток вагонного парка по сравнении с установленным об'емом работы. Регулировочные мероп-• риятия . в определенной степени, смягчавт эти колебания. Неустойчивый характер'образования погрузочных ресурсов на дорогах заставляет держать их определенный запас, что, в конечном итоге, завывает рабочий парк вагонов. Злучжая регулировочную работу, можно уменьшить размеры рабочего парка. Это уменьвение отражает экономический эффект улучвения регулировочной работы. Использование методики многодневного прогноза вагонопотоков для целей оперативного' управления повысит эффективность регулировочных чер. Количественно оценить эффективность методики моано, определи величину снижения рабочего парка порожних вагонов.

Рабочий парк порогних вагонов определяется по выражению

м _Т_ С В + П + Пр + Сд) . Н= 2

Размеры суточных колебаний вагонопотоков оцениваются величиной среднего квадратичеокого отклонения б их значений от среднесуточного уровня .__

где бе, бп , <5пр - средние квадратические отклонения, характеризующие колебания суточной величины соответственно выгрузки, погрузки, сдачи и приема порожних вагонов. Для определения величины сокращения рабочего парка, проведен анализ суточной неравномерности образования погрузочных ресурсов на дорогах. В результате анализа статистических данных определена зависимость, позволяющая находить значения среднеквадратического отклонения б от средней величины суточного вагонапотока I! : ■О = С ПГ , '

где С гпостоянная величина, характеризующая уровень суточных колебаний.

Параметр С характеризует качество регулировочной работы. Чем ниже значение этого параметра, тем меньше величина среднесуточного отклонения, а значит выше качество регулировочной работы. В диссертации экспертным путем подобраны значения параметра С при наилучшем (Ст,Л ), среднем (С) и наихудшем (С"*"-) уровнях регулировочной работы для выгрузки, погрузки и передачи порон-них вагонов.

Уровень регулировочной работы, имевший место на сети дорог, характеризуется параметром С. йсловно мояно с.итать, что эффективность этой работы выражается снижением С^'^до С, то есть д С - Ст"- С,

При действии системы управления погрузочными ресурсами на основе мртодики многодневного прогноза в;гонопотоков условно

можно принять, что уровень регулировочной работы в худвем случае не выйдет за пределы среднего уровня, имеючего место в настояцее время. В лучшем случае уровень регулировочной работа не превысит нижнюю границу зоны распредэления коэффициента вариации суточных иагонопотоков, то есть будет не хуже наилучшего уровня сегодняшней работы. Действительно, улучшение регулировочной работы должно произойти, в первув очередь, за счет устранения или значительного снижения числа случаев некачественной регулировки. В соответствии с этим предположением можно ожидать снижения параметра С не менее, чем до уровня (С + С|Г"Л,)>'2. Тогда минимальная величина параметра будет

2

Это приведет к сокракенив рабочего парка на величину ¿Н = _Т <В + П + Пр + Гд + 1.5 5а> - С В + П + Пр + Сд + 1,56а )= 2 2 = _П.5<и -_М.56а =Т_1,5Л<0А, 2 2 2

где _

Л6А - Л 6У + А(УС£ + а бпр

Л^ = ,5 Св СЕ , йб^ г: л Сед /сд1 , - А Сп ГгГ , дбпр^ Сед/пр1 . Рассчитанная по имсвяимся данный предлозенныа способом ве- . личина снижения рабочего парка порожних полувагонов в целом по сети поставила в среднем 2500 вагонов в год, что обеспечивает годовую экономии простоя вагонов в порожнем состоянии около 21,9 м.гк, ваг.-час. Стоимость 1 ваг.-час, простоя порожнего вагона . ■ леделена по элементам затрат и составила (в ценах 1988 г,) 0,0 руо. Экономический эффект от улучшения качества регулировочной

работы по парку порожних полувагонов в масштабе сети при использовании данных многодневного прогноза составил 13.3 млн.руб. в год.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Исследования, проведенные в диссертационной работе позволили получить следув^ие результаты.

1. Рассмотрение имевшихся по данному вопросу работ показало, что наиболее перспективных ревением проблема многодневного прогноза является модель продвижения ваг?нопотоков по дорогам сети, разработанная проф. В.й.Кудрявцевым. Но в этой разработке не исследован предпрегнозный период, не определена его оптимальная продолжительность, недостаточно изучены показатели, участвувзие

в прогнозе.

2. В результате статистического анализа рядов наблвдений условного оборота порогнегс вагона по вывозу Тв и выгрузки В установлено, что данные ряды является случайными стационарными. 8 случайных рядах наблюдения независимы и могут следовать в любом порядке. Изиенение уровней рядов Тв и В происходит случайным образом под действием внеиних факторов.

Стационарность предполагает, что средний уровень ряда не имеет тенденции к изменения или это изменение незначительно. Суточные значения Тв и В характеризуйся случайными отклонениями от среднего значения в меньаув или больную сторону. Следовательно, при прогнозирования следует использовать средине значения параметров.

3. По результатам прогнозирования значений значений Тв и В нанлучиим признан метод.скользящей средней с параметром усреднения и. Параметр г определен как глубина (продолжительность) пред-прогнозного периода.

4. Уточнена методика многодневного прогноза порожних ваго-нопотоков путем Формирования двух этапов: аналйз предпрогнозного периода и собственно многодневный прогноз.

5. Разработана методика анализа предпрогнозного периода, которая предусматривает определение значений Те, В, ПРП >Я и как средневзвешенных величин по статистическим данным за период, преджествувчий прогнозу, используя принцип скользячей средней, ППР с/ и ¿р определяется как фунуция от значения Тв.

6. Исследованиями установлено, что наиболыаа точность прогнозирования размеров сдачи порожних полувагонов (то есть минимальное отклонение прогнозных значений от <}актичеких) получена при значении 0=7 суток. Такие образом, оптимальная продолжительность предпрогнозного периода составила сень суток,

7. Наличие управлявших параметров ПРП Л н $ обеспечивает корректировку прогнозна», значений по условиям оперативной обстановки на момент прогнозирования. Величина ПРП подбирается опытные путем н зависит.от характера оперативной обстановки, потребностей дороги в порокнеа подвижном составе и возможностей по его сдаче, требований выиостоязих руководителей.

8. Использование данных многодневного прогноза улучзит качество регулировочной работа, что приведет и сокращенно рабочего парка поровних полувагонов в целом по сети на 2500 ваг. а год~"и обеспечит годовув экономна простоя вагонов в порожнеа состоянии около 2!,9 млн. ваг.час. в год.

- 2 г -

Основные результаты диссертации опубликованы в слвдувяих

1. Красковский Й.Е., Богданович C.B. Прогнозирование размеров передачи вагонов по стыковым ыемдорохным пунктам. /Еопросы соверменствования перевозочного процесса: Тезисы докладов. - Л., 1991. - С.80-68.

2. Богданович С.В, Анализ рядов наблюдений и методы статистического прогнозирования условного оборота и выгрузки для многодневного прогноза. //Тез. докл. 52-ой науч.-техн. конф. -С.-Пб, ПИИТ, 1992. - С.1СМ1 .

3. Богданович C.B. Система многодневного прогноза передачи порохнего подвижного состава. - С.-Пб, 1S92. - ?с,- Деп, в ЦНИИ ТЭИ Ь'ПС 14. 10.92,// 5199.

работах.

Подписано * печати"^. 01.93г. 'сл. печ. л. 1,25 Писать с^сотная. Ejfara для множит, ьпп. Форма? бохб'Ч I/I6 Тираж ICO экз. Заказ 30 Еасплатио.

PTU ШИТа 1900'Д.Санкт-Петербург, Московский пр. ,9