Popular science work
高速鐵路是我國交通運輸體系大動脈，保障安全前提下進一步提升運行效率和乘客滿意度是我國高速鐵路的重大需求。隨著我國高鐵里程數和客運量的快速增加, 現有控制手段和調度方法在快速、有效解決列車運行過程中出現的突發事件 (如強風限速、暴雨暴雪等) 方面能力亟待提升。
運行控制與動態調度一體化深度融合調度指揮和列車運行控制，實現路網整體運行效率全局最優，全面提升及時應對突發事件的能力。以高鐵大風限速這一影響最為廣泛、發生頻率最高的突發事件應急處置為例，首先提出了面向高鐵運行環境車-線多層域協同感知和數據融合方法，實現了時空融合的風速建模與強風概率評估；融合車況、路況、大風限速影響，構建基于運行性能評估的列車延誤傳播模型，實現對列車晚點時空區間進行預測；建立了基于深度學習的高速列車運行狀態預測模型，提出了基于自觸發預測控制的高速列車精準控制方法，構建了速度控制與調度決策協同優化模型，提出了運行控制與動態調度一體化分布式速度調節控制與間隔調整方法，實現了列車優化控制及協同優化；借鑒全流程一體化運行反饋控制和跨層級協同思想，提出了調度層運行時間和運控層運行節能結合一體化框架及事件驅動抗擾設計，實現了調度方案智能求解；研發了高速鐵路運行控制與動態調度仿真平臺，建成了高速鐵路運行控制與動態調度一體化原型（最小）系統，形成面向分布式交互仿真的高速鐵路運行控制與動態調度一體化評估及驗證方法，實現控車精度提升平均15.8%，突發事件下線路通過能力提高15%，可以減少恢復按圖行車平均時間20%。
高速鐵路運行控制與動態調度一體化打破既有高速鐵路運營中調度指揮和運行控制的“分層”模式，有效提升突發事件下的應急處置效率，研究具有深遠的科學意義和重大的應用價值，將為我國高速鐵路高效運營提供理論基礎和關鍵技術支撐。
