Россия
Россия
В статье рассмотрено влияние технологии группового автоведения (виртуальной сцепки) на ускорение процесса восстановления движения после отказа с перерывом в движении на участке железной дороги. Определены возможные межпоездные интервалы: расчетные и статистические оценки с учетом реальных условий движения на участке и с применением технологии виртуальной сцепки. При этом влияние ограничений по энергоснабжению не рассматривалось, предполагается, что в процессе массового внедрения технологии группового автоведения система энергоснабжения будет усилена для обеспечения возможностей систем автоматики. Проведено имитационное моделирование работы участка железной дороги в системе макромоделирования транспортных узлов и полигонов ИМЕТРА с целью комплексной оценки влияния внедрения группового автоведения на показатели работы участка в нормальном режиме работы и после восстановления движения при длительном (8 часов) отказе технических средств. Рассмотрена возможность усиления пунктов технического осмотра дополнительными бригадами для ускорения восстановления движения после отказа технических средств.
пропускная способность железных дорог, межпоездной интервал, системы интервального регулирования движения поездов, виртуальная сцепка, групповое автоведение поездов, система ИМЕТРА, имитационное моделирование, график движения поездов
1. Никитин А. Б. Тенденции развития электрической сигнализации и компьютерных систем оперативного управления движением поездов на станциях / А. Б. Никитин, С. В. Бушуев // Транспорт Урала. - 2006. - № 2 (9). - С. 14-18. - EDN KDMJSH.
2. Оленцевич В. А. Эффективность внедрения интервального регулирования движения поездов по системе «виртуальная сцепка» на участке / В. А. Оленцевич, Р. Ю. Упырь, А. А. Антипина // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2020. - № 2 (66). - С. 182-189. - DOIhttps://doi.org/10.26731/1813-9108.2020.2(66).182-189. - EDN CRLWQS.
3. Климова Е. В. Технология «виртуальной сцепки» поездов как инструмент повышения провозной и пропускной способности линии / Е. В. Климова, Л. Е. Пилипушка, В. С. Рябов // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. - 2019. - Т. 1. - С. 60-64. - EDN SVYGCE.
4. Бушуев С. В., Голочалов Н. С. Анализ способов повышения пропускной способности железных дорог // Транспорт Урала. - 2023. - № 1 (76). - С. 42-50. - DOIhttps://doi.org/10.20291/1815-9400-2023-1-42- 50. - EDN QEOLTJ.
5. Бушуев С. В. Пути повышения провозной способности участков железных дорог // Автоматика на транспорте. - 2022. - Т. 8. № 4. - С. 343-353. - DOIhttps://doi.org/10.20295/2412-9186-2022-8-04-343-353. - EDN FICKYY.
6. ERTMS level 4, train convoys or virtual coupling / Mitchell and et al. // IRSE International Technical Commitee - 2016. [Online]. Available: http://www.irse. org/knowledge/publicdocuments/ITC%20Report%20 39.pdf
7. Goikoetxea J. Roadmap towards the wireless virtual coupling of trains // International Workshop on Communication Technologies for Vehicles: Springer. - 2016. - Pp. 3-9.
8. Schumann T. Increase of capacity on the shinkansen high-speed line using virtual coupling // International Journal of Transport Development and Integration 2017. - Vol. 1. - No. 4. - Pp. 666-676.
9. Эсаулов В. А. Методы совершенствования технологии пропуска грузовых поездов на грузонапряженном направлении железной дороги: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Эсаулов Вячеслав Александрович, 2023. - 138 с. - EDN QARDAP.
10. Воронин В. А. и др. Комплексная технология интервального регулирования движения поездов / В. А. Воронин, И. Р. Гургенидзе, М. А. Дежков [и др.]. - М.: АО «Т8 Издательские технологии», 2023. - 216 с. - ISBN 978-5-521-23792-0. - EDN WTZMVC.
11. Голочалов Н. С. Определение длины разгонного пути / Н. С. Голочалов // Инновационный транспорт. - 2023. - № 3 (49). - С. 41-47. - DOIhttps://doi.org/10.20291/2311-164X-2023-3-41-47. - EDN IKCDEC.
12. Тимухина Е. Н. Метод выявления лимитирующих железнодорожных станций для пропуска тяжеловесных поездов на полигоне дороги / Е. Н. Тимухина, В. Ю. Пермикин, Н. В. Кащеева // Транспорт Урала. - 2017. - № 1 (52). - С. 40-44. - DOIhttps://doi.org/10.20291/1815-9400-2017-1-40-44. - EDN YIACXR.
13. Колокольников В. С. Оценка взаимного влияния перерабатывающей способности станции и пропускной способности прилегающего перегона / В. С. Колокольников, Т. А. Фалалеева // Транспорт Азиатско-Тихоокеанского региона. - 2023. - № 1 (34). - С. 72-78. - EDN BDZGOJ.
14. Козлов П. А. Оптимизация развития транспортных узлов и полигонов на основе имитационного моделирования / П. А. Козлов // Бюллетень ученого совета АО «ИЭРТ». - 2023. - № 8-2. - С. 30-40. - EDN GEIEHV.
15. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015662972 Российская Федерация. Система макромоделирования транспортных узлов и полигонов ИМЕТРА: № 2015619807: заявл. 15.10.2015: опубл. 08.12.2015 / П. А. Козлов, И. В. Иванов, В. Ю. Пермикин; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «Аналитические и управляющие системы на транспорте «Транспортный алгоритм». - EDN NNWIRG.
16. Козлов П. А. Макроструктурный подход в исследовании железнодорожных станций / П. А. Козлов, В. С. Колокольников // Транспорт Урала. - 2017. - № 2 (53). - С. 3-7. - DOIhttps://doi.org/10.20291/1815-9400-2017- 2-3-7. - EDN YUNIUJ.
17. Слободянюк И. Г. Функциональный подход к моделированию транспортных систем / И. Г. Слободянюк // Транспорт Урала. - 2017. - № 2 (53). - С. 96-101. - DOIhttps://doi.org/10.20291/1815-9400-2017-2-96- 101. - EDN YUNJBR.
