Основы управления перевозочным процессом (стр. 7 из 11)

Помимо перечисленных могут использоваться и другие критерии. Например, выполнение графика движения поездов (процент выполнения), уровень участковой скорости и другие.

Оптимальный вариант управления перевозочным процессом часто бывает найти не просто, так как ряд факторов может усложнять поиск оптимального варианта. Одним из таких факторов является неравномерность транспортного процесса.

3.3 Неравномерность транспортных процессов и характеризующие её параметры

Неравномерность транспортного процесса проявляется в том, сто суточное количество грузовых поездов, вагонов, грузов, пассажиров, поступающих в транспортные системы в единицу времени (сутки, смену, час) является величиной переменной, колеблющейся в широких пределах. Переменны интервалы между моментами поступления поездов в транспортную систему. Переменно время выполнения производственных операций в перевозочном процессе.

Колебания суточного или сменного потока грузовых вагонов, поступающего на станцию, в отдельные парки станций или в другую транспортную систему, являются результатом воздействия большого числа различных факторов. В их числе могут быть названы неравномерность выпуска продукции предприятиями, неравномерность ее предъявления к перевозке, погрузка и выгрузка вагонов многими грузовладельцами только в рабочие дни недели, а также в дневное время суток. Некоторые особенности работы железнодорожного транспорта также способствуют колебаниям вагонопотоков. Так с целью маршрутизации сгущают погрузку массовых грузов в некоторых пунктах в одни дни недели и уменьшают размеры погрузки в другие дни. Определенное влияние оказывают предоставления «окон» для ремонта пути и сооружений, а также пассажирское и пригородное движение. График движения дальних пассажирских поездов строят так, чтобы поезда в основном отправлялись с конечных станций в вечернее время, а прибывали в пункты назначения в утреннее время. Пригородное движение увеличивается в начале и конце дня, в середине оно резко снижается, а к середине ночи затухает совсем.

Время выполнения производственной операции также зависит от влияния большого числа факторов. Если в качестве примера взять такую часто повторяющуюся операцию, как подача вагонов со станции на какой-то пункт выгрузки, то время подачи одного и того же числа вагонов каждый раз будет различным. Это время будет определяться скоростью маневрового передвижения, которая каждый раз будет зависеть от времени суток, условий видимости, положения стрелочных переводов, наличия или отсутствия людей на путях, состояния пути, состояния двигателя локомотива, квалификации машиниста, даже его настроения и других факторов. В результате фактическая скорость маневрового передвижения может отклоняться от своего среднего значения намного, например в полтора – два раза.

Ограничиваться для практических целей только средними значениями переменных величин во многих случаях нельзя. Например, если хотят оценить годовые эксплуатационные расходы производственного объекта, то достаточно взять среднесуточные расходы и умножить на 365. В то же время производительность производственного объекта устанавливать равной среднесуточному поступлению вагонов или тонн груза нельзя, так как примерно в половине суток фактическое число вагонов будет превышать их среднее значение. В таких случаях необходим учет колебаний переменных величин.

Для количественной оценки степени неравномерности транспортного процесса воспользуемся математическим аппаратом теории вероятностей и математической статистики. В частности для оценки отклонения отдельных значений от их среднего значения могут быть использованы следующие параметры:

Дисперсия:

,

где

– фактические значения переменной величины;

– среднее значение переменной величины, равное

;

– частота (статистическая вероятность) появления значений .

Дисперсия является квадратичной величиной, поэтому часто пользуются другим параметром – средним квадратическим отклонением, являющимся величиной линейной

.

Используется и такой параметр, как коэффициент вариации

.

Обычно

, при этом чем ближе коэффициент вариации к единице, тем больше степень отклонения отдельных значений от их среднего и наоборот.

Более детально колебания переменной величины характеризует закон ее распределения. Под законом распределения переменной величины подразумевается всякое соотношение между отдельными значениями переменной величины и соответствующими им вероятностями.

В технических расчетах наиболее распространен закон Гаусса или нормальный закон распределения. Это объясняется свойствами этого закона, которому подчиняются те переменные величины, численные значения которых формируются под влиянием большого числа независимых случайных факторов, действие каждого из которых невелико и равновероятно по знаку. В перевозочном процессе на размеры суточных и сменных вагонопотоков и грузопотоков, на продолжительность выполнения отдельных производственных операций также влияет большое число факторов, поэтому их распределение также во многих случаях будет соответствовать нормальному закону. Для этого закона распределения график плотности вероятностей

,

будет иметь следующий вид

Рис.

Нередко бывает так, что на размер вагонопотока или грузопотока один из факторов влияет в значительно большей степени чем остальные (например, фактор сезонности или вид смены: ночная или дневная, если рассматривается сменный вагонопоток). Тогда распределение переменной величины не будет подчиняться нормальному закону. В таких случаях процесс рекомендуется рассматривать при постоянном значении сильно влияющего фактора, например, для зимнего и летнего периода или для ночных и дневных смен разрабатывать отдельные варианты технологического процесса.

Одно из свойств нормального закона – правило трех сигм. Оно говорит о том, что для нормально распределенных переменных величин практически все их значения (с вероятностью 0,997) укладываются в пределах от

до . Отсюда могут быть определены максимальное и минимальное значения переменной величины

,

.

При нормальном законе распределения можно установить расчетное значение переменной величины

, которое не будет превышено ее фактическими значениями с заданной вероятностью .

.

Так, например, можно установить потребную производительность производственного объекта в транспортной системе, которая будет соответствовать значению

где

– квантиль нормального распределения, соответствующая уровню вероятности

(см. таблицу).

	0,90	0,91	0,92	0,93	0,94	0,95	0,96	0,97	0,98	0,99
	1,28	1,34	1,41	1,48	1,56	1,65	1,75	1,88	2,05	2,33

3.4 Оперативное управление перевозочным процессом

Ранее уже была речь о том, что перевозочному процессу на железнодорожном транспорте объективно присуща неравномерность. Каждое из десятков тысяч предприятий, отправляющих грузы по железной дороге, не может ежедневно отгружать одно и то же количество вагонов в строго определенное время в одни и те же адреса. Поэтому и поезда из погруженных вагонов образуются на станциях каждый день по разному, т.е. в разное время и в разных количествах. Следовательно, необходимо каждый раз находить такие управляющие решения, чтобы все вагоны при сложившихся обстоятельствах быстрее покидали станции, поезда быстрее продвигались к пунктам назначения, груженые вагоны без лишних задержек передавались получателям грузов, а порожние доставлялись в пункты новой погрузки. Поиск таких решений и составляет предмет оперативного управления.