Формування автоматизованої технології управління вагонопотоками на залізничних напрямках

Abstract

UA: Дисертацію присвячено питанню формування ефективної автоматизованої технології управління вагонопотоками, яка дасть можливість диспетчерському апарату в оперативному режимі приймати обґрунтовані рішення щодо раціонального використання об’єктів транспорту на основних залізничних напрямках, що сприятиме усуненню затримок у перевізному процесі, зокрема на “першій та останній миліˮ. Наукова новизна дисертаційної роботи полягає у вирішенні наукового завдання удосконалення технології управління вагонопотоками на залізничних напрямках шляхом впровадження автоматизованого розрахунку експлуатаційних витрат залізниці на всьому шляху просування вантажних вагонів з урахуванням ефекту “першої та останньої миліˮ й величини фінансового ризику, що пов’язаний з імовірністю додаткових втрат залізниці у разі виплати штрафу. Вперше: – формалізовано технологію процесу просування вагонопотоків на напрямках у вигляді оптимізаційної математичної моделі стохастичного програмування, цільова функція якої представляє сукупні експлуатаційні витрати, та заснована на використанні інтеграла Лебега-Стілтьєса, що враховує ефект “першої та останньої миліˮ. Модель також враховує можливі ризики, що виникають у процесі експлуатації вагонів; – встановлено, що наявність кореляційної залежності, яка спостерігається між часом слідування вагонів від початкової станції маршруту до станції призначення й часом перебування місцевих вагонів на “першій та останній милі”, можна розглядати в межах єдиного імовірнісного поля на основі побудови лінійної регресійної моделі у вигляді біваріативного нормального закону розподілу з обчисленням об’єму фігури, основа якої є частиною цієї фігури і відсічена площиною під певним кутом, що дає змогу визначити величину фінансового ризику у випадку недотримання терміну доставки вантажів. Удосконалено: – процедуру визначення завантаженості залізничної інфраструктури за рахунок прогнозування обсягів перевезення вантажів на основі використання нейронної мережі; – структуру та комплекс функціональних задач Єдиної автоматизованої системи керування вантажними перевезеннями української залізниці (АСК ВП УЗ-Є) у вигляді системи підтримки прийняття рішень (СППР) диспетчерського персоналу для централізованого керування рухом на залізничних напрямках, що базується на автоматизованій технології управління вагонопотоками, в умовах недискримінаційного доступу до залізничної інфраструктури всіх учасників перевезення.

EN: The thesis deals with the issue of formation of the efficient automated wagon traffic control technology, fostering the traffic controllers to take reasonable informed decisions in the operational mode on the rational usage of transport objects on the main railway directions, which will enable to eliminate delays in the transportation process, in particular on the “first and last mile”. The scientific novelty of the thesis consists in the first time solution for the scientific problem of improving the wagon traffic control technology on railway directions by introducing the automated calculation of operating costs of the railway throughout the freight wagons route, taking into account the effect of the “first and last mile” and the proportion of financial risk associated with the probability of railway additional losses in case of fine payment. For the first time: – the technology of wagon traffic process on directions was formalized in the form of an optimization mathematical model of stochastic programming, the target function of which represents total operating costs and is based on the use of the Lebesgue-Stieltjes integral, taking into account the effect of the “first and last mile”. The model also takes into account the possible risks arising from the wagon operation; – it has been determined that the correlation dependence between the time of wagons traffic from the initial station of the route to the destination station and the time of local wagons stay on the “first and last mile” can be considered within a single probabilistic field based on the construction of a linear regression model in the form of a bivariative normal distribution law with the calculation of the volume of the figure, the basis of which is a part of this figure and is cut off by an area at a certain angle, which enables to determine the proportion of the financial risk in case of non-compliance with the freights delivery terms. The following has been improved: – the procedure to determine the load capacity of the railway infrastructure by forecasting the volume of freight transportation based on the use of the neural network; – the structure and complex of functional tasks of the Unified Automated Control System for Freight Transportation of Ukrainian Railways (ACS FT UZ) in the form of Decision Support System (DSS) of the traffic controllers for centralized traffic control on railway directions based on the automated wagon traffic control with the non-discriminatory access to the railway infrastructure for all carriers. The practical value of the work consists in developing the technology of automated wagon traffic control on the main transportation directions, which enables to take informed reasonable decisions concerning the rational use of railway transport objects with minimal operating costs and eliminating delays in the transportation process. The suggested procedure for optimal transportation parameters management takes into account the effect of the “first and last mile”, as well as the probability of financial risks in the wagons traffic in case of non-compliance with the terms of freights delivery. Due to the efficient organization of transportation processes at the corresponding divisions of wagon traffic, the freight cost of the railway is reduced by approximately 10% compared to the current methodology of determining the actual cost of freight.