摘要：随着时代的进步，带动高速铁路的发展越来越好，行车密度不断增加，高速铁路调度人员的作业风险也逐年递增，行车安全是高速铁路最重要的安全要求。调度集中系统是高速铁路调度人员在日常指挥行车中使用的重要人机交互行车调度指挥系统，从调度集中系统中采集调度人员的日常操作并加以分析是管理作业风险的重要手段。
关键词：高速铁路；智能调度；功能架构；关键技术
引言
智能高速铁路调度系统建设质量将直接影响我国智能高速铁路运营的质量，是智能高速铁路建设的关键要素。高速铁路智能调度系统的设计旨在实现对运输资源的高效利用、对列车运行过程的精准控制、对应急情况的快速响应，从而使调度员从繁忙的日常业务中解脱出来，全面提升运输组织水平。
1铁路调度系统现状分析
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我国铁路调度指挥系统经过近30年的持续发展，经历了从单一到复杂、从低效到高效的发展历程，主要具有以下特点：①调度信息管理逐步畅通，形成了中国国家铁路集团有限公司（以下简称“国铁集团”）、铁路局集团公司、站段三级调度机构在数据和调度命令传输方面的贯通；②行车、计划、机车、货运、客运、动车、施工维修等调度工种作业全部覆盖，各工种子系统虽独立运行、自成体系，但工种间初步实现了终端信息的共享；③行车调度可以从各工种子系统获取相关决策信息，目前初步实现了路网车流的动态监控。随着计算机技术、网络通信、数据共享技术的发展，我国铁路调度指挥系统建设取得了显著的成绩。但是，既有系统还存在以下不足：①建设初期以工种调度为单位垂直架构、以铁路局集团公司级为核心单元进行计划编制，跨岗位使用困难；②列车开行方案调整和调度命令在全流程贯通和格式化管理方面比较欠缺，调度计划和客运调度命令之间联动性不强；③国铁集团与铁路局集团公司之间以及铁路局集团公司之间的数据共享度不高，缺少统一运力资源调整的辅助决策支撑；④各专业信息子系统间数据共享不够充分，耦合度不高，存在大量的文电交换和数据人工比对等问题，客运调度信息资源综合利用程度有待提高；⑤对各工种数据的分析以人工为主，计算机智能的数据处理算法和技术有待发展，调度智能化水平亟待提升。
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2高铁调度集中系统内部智能化
2.1运行计划智能调整蓝牙手咪
由于列车运行计划是高铁运输工作的综合计划和高铁行车组织的基础，因此列车运行图的编制和调整成为高铁运营中的重要工作。但是目前运行图的编制和调整主要依靠人工完成，其质量极大地受到了参与人员能力水平的制约。特别是在紧急情况下，由于调度员经验水平的不同，对事故现场信息掌握不全面，同时在紧急情况下易受到心理因素的干扰，有可能导致运行图的调整质量得不到有效的保证。智能ＣＴＣ系统在内部建有与实际列车运行一致的运行模型，系统可利用该模型并综合考虑各种信息，实现运行计划的智能调整，达到运输资源合理配置的目的。智能ＣＴＣ系统可从数据仓库中获取线路坡道、区间长度、股道长度、固定限速、最小追踪间隔、车辆参数等静态信息，通过云计算中心，为列车计算出合理的区间运行时分、股道等信息，从而得到合理的基本图，并可完成自动铺画工作。同时，系统分别在ＣＴＣＳ－３、ＣＴＣＳ－４级列控系统模式下，通过机器学习建立起在不同应急情况下的运行图调整方案，可综合考虑实时客流、风雨雪等级、现场设备运行状况等动态信息，实现运行线的精细化调整。当系统接收到设备故障信息时，可杀螺剂
低频功率放大器以根据设备故障，自动设立区间、股道封锁，并完成列车运行线区间扣停、股道调整等操作。当系统接收到风雨雪报警时，通过对列车位置、限速范围、限速值等数据进行实时计算，从而对运行计划进行相应的调整。系统可根据扣停、限速情况，对列车晚点进行预测，当列车在折返站晚点时，还可根据最小折返时间对列车发车时间进行调整。
2.2业务流转智能化
高铁业务知识繁杂，涉及设备众多，作业流程操作复杂，调度员难以在短时间内全面熟悉掌握，有些外部系统与ＣＴＣ系统信息不联通，部分操作需重复设置，传统的信息沟通方式加重了调度员的工作强度，使调度员容易产生误操作与漏操作。为此，利用智能ＣＴＣ系统辅助调度员开展工作。以京沈高铁为例，目前已经试验了供电远动系统（ＳＣＡＤＡ）、灾害监测系统与ＣＴＣ系统的信息共享，在智能ＣＴＣ系统中将进一步深化系统间设备的联动。当ＳＣＡＤＡ内部进行供电臂停送电操作时，ＳＣＡＤＡ系统自动将操作结果传送至智能ＣＴＣ，智能ＣＴＣ可以自动设置对应信号设备的电力臂供电或者停电状态，用以卡控相关列车的接发车进路；同时可以实现行调跟电调的停送电调度命令交互。当灾害监测系统发送灾害报警信息时，智能ＣＴＣ可向调度员展示报警信息，并可辅助调
分离式行车记录仪度员拟制调度命令，设置合适的限速值、正确的限速里程与受令单位，并及时下发，同时根据限速信息完成对运行计划的智能调整。当施工调度发送施工计划时，智能ＣＴＣ系统形成格式化的施工调度命令，可自动关联到相关设备，在命令生效后完成关联设备的封锁、列车限速等工作。同时根据影响范围与运行计划关联，进行相应的自动调整。当施工完成后，可对施工前后站场信号设备状态进行比对，以免出现施工前后设备状态不一致的情况，而影响行车。
2.3智能统计分析
高铁ＣＴＣ系统在每天的运行中，会产生大量的行车数据，而对于这些行车数据的典型应用场景的分析，均是在列车运营过程中出现非正常的情况下，事后进行相应的站场信息回放、日志分析等。整个分析过程主要依靠人工完成，这往往会受到分析人员个人能力的制约，分析结果没有可靠的质量保证，甚至还会出现误判的情况。另外，大量宝贵的历史行车数据没有得到及时的统计，缺乏充分的利用，造成了大量行车数据资源的浪费。为了深入发掘生产过程中各类数据之间的内在关系，发现数据间新的模式和规律，以及生产安全和经营的潜在效益和风险，充分发挥数据的潜在价值，智能ＣＴＣ系统可通过数据挖掘、
统计学等方法，一方面，通过统计闭塞分区通过时间、咽喉占用时间、道岔占用时间等行车数据，为列车的运行、调整、应急处置等提供理论依据与决策支持；另一方面，通过统计设备状态、模式转换、强制执行、人工排路、删除序列、修改序列、人工触发等操作数据，或通过站场图回放等，分析相关调车进路可能侵入列车进路的潜在风险，对用户的操作习惯进行分析，及时纠正用户的违规操作，达到提前消除安全隐患的目的。另外，通过数据挖掘分析，还可以进一步发现ＣＴＣ系统可能存在的一些不适合现场作业和运输组织方面的适应性问题，进而指导ＣＴＣ系统进行参数调优。
结语
高速铁路智能调度是实现智能高速铁路的核心之一，是智能高速铁路安全、高速、高效运行的基础保障，建设高水平的智能调度系统是智能高速铁路建设的紧要任务。基于我国既有调度系统特点和高速铁路智能调度技术，分析我国高速铁路智能调度系统的功能需求、架构设计、数据平台、关键技术等，以期为我国高速铁路智能调度系统建设提供一定的决策支撑。
参考文献
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