引言  

在铁路运输需求日益增长的情况下，如何提高调度效率，保障运输安全，优化资源配置成为当前铁路行业急需解决的一个重要问题。智能调度的运用，给铁路运输带来了一种创新性的解决思路。铁路调度系统通过综合运用智能感知，大数据分析及人工智能前沿技术，既可以实现运输过程实时监测，又可以对潜在风险进行预先预测，从而达到快速响应，精准决策的目的。文章将对现代铁路运输智能调度技术现状，应用以及其创新发展进行系统论述，以期对今后铁路运输智能化建设起到一定的理论支撑作用。

1.现代铁路运输中智能调度技术概述

现代铁路运输面对不断增长的运输需求以及日益复杂的运营环境等诸多问题，传统调度模式已不能适应高效安全运营的需求。智能调度的提出给铁路运输带来了一种全新的解决思路。智能调度将传感器，通信技术，大数据分析以及人工智能算法等技术融合在一起，增强铁路调度实时性，精准性以及自动化程度。该技术既可以实现铁路运输过程实时监测，又可以以大量数据为支撑，预测性地分析、预先发现可能存在的风险与瓶颈、优化资源配置、保障列车平稳、安全地运行。实现智能调度，其核心是各种技术协同工作。该智能感知系统为用户提供综合运输状态数据，并可实时监控线路，列车和车站。

2.现代铁路运输中智能调度技术的应用

2.1 智能感知的实时监控系统

在综合运输态势平台上，调度员能实时获取到在途空车和重车列数、区域空车车型和重车类型分布等关键信息。路网展示界面中，绿色箭头代表分界口交出，蓝色箭头表示分界口接入，蓝色和绿色光点代表区间运行列车，蓝色圆圈内数字则显示站内停留列车及列数，这些直观的标识让列车实时动态清晰呈现。若有重点关注列车，调度员可进行标注，列车便会闪烁显示，便于重点盯控。不仅如此，系统还精心设置了多种预警功能。其中，红色三角形的大点车预警，一旦列车在站停留时间超过标准，就会立即提醒调度员及时安排挂运；黄色加车辆图标的车流积压预警，当车站车流较大时及时发出警报，让调度员迅速梳理车流；黄色加箭头状图标的车流密集到达预警，若该站3小时内列车密集到达，调度员便能提前做好接发列车作业准备。像朱盖塔站作为我国西部最大的单列式重载铁路编组站，全年编组万吨1.6万列，日均达44列，全年接发列车11万列，日均达252列，如此庞大的作业量下，智能感知实时监控系统发挥着关键作用，有力保障运输安全和高效。

2.2 大数据驱动的预测性调度

通过先进的数据处理算法和模型，能够精准预测运输过程中潜在的瓶颈、拥堵点以及设备故障风险等问题。例如，包神铁路运用大数据技术构建的车流预测模型，依据各区间车流的历史数据和当下实际情况，结合货运需求变化趋势、季节因素等，精准感知未来车流的变化趋势。这使得调度员能够提前规划车流调整策略，合理安排列车运行计划，避免车流拥堵，提高运输效率。在货运组织方面，通过对历年货运量数据的分析，结合市场需求和企业生产计划，提前做好运输资源的调配。如在煤炭运输旺季，根据大数据预测结果，增加列车编组数量、优化运输线路，确保煤炭高效运输。同时，大数据分析还应用于设备维护管理。通过对设备运行数据的长期积累和分析，预测设备故障发生的可能性，提前安排检修计划，减少设备突发故障对运输的影响。在节假日或货运高峰期，借助大数据驱动的预测功能，对列车运行计划进行灵活调整，优化车站作业安排，避免拥堵，提高运输资源的利用率。以2023年为例，包神铁路完成货运量31473万吨，同比增长4%，大数据驱动的预测性调度在其中功不可没，有效保障了运输任务的顺利完成。

2.3 人机协作的决策支持平台

包神铁路的调度指挥平台是人机协作的成功典范，充分融合了人工智能技术与调度员的专业智慧，为复杂多变的运输环境提供全面、科学的决策支持。该平台利用大数据分析和机器学习算法，对列车运行数据、货运需求、设备状态、车站作业效率等海量信息进行综合处理和深度分析，为调度员提供具有针对性和可操作性的调度方案。当遇到突发状况，如营业线施工导致的线路调整、恶劣天气影响运输等，平台会迅速启动应急方案评估机制。通过对各种可能方案的快速模拟和分析，为调度员提供最佳应对策略，这些策略充分考虑了运输效率、安全风险、资源利用等多方面因素。例如，在面对施工慢行预警时，平台会结合施工进度、列车运行计划、设备状态等信息，为调度员提供精准的调度命令建议，确保施工与运输的安全有序进行。

3. 现代铁路运输中智能调度技术应用的创新策略

 3.1 边缘计算优化响应速度

传统云计算在处理大量数据时，数据传输延迟和带宽瓶颈问题较为突出，这在一定程度上影响了调度决策的及时性和准确性，无法满足铁路运输对实时性的严格要求。而边缘计算创新性地将数据处理和分析任务下沉到靠近数据源的边缘设备，如车载计算机、轨道传感器等。例如，在处理列车运行数据时，安装在列车上的边缘设备可以实时采集列车传感器和车载设备收集的运行数据，包括速度、加速度、设备状态等关键信息。这些边缘设备具备强大的本地计算能力，能够在现场对数据进行初步分析和处理。当检测到列车运行状态异常，如速度突变、设备参数超出正常范围等情况时，边缘设备可以在几毫秒内做出响应，迅速调整车速、切换信号状态，或者及时发出警报通知调度员。

3.2 区块链强化数据安全性

在包神铁路的运营管理中，涉及列车维修记录、货运信息、设备台账等大量重要数据，这些数据的安全性和完整性至关重要。区块链技术的应用，确保了在多方参与调度与管理的复杂环境下，数据记录的高度安全。每一次数据记录都如同在一个分布式的账本上进行登记，经过多个节点的同步核查，保证数据的真实性和完整性。任何试图篡改数据的行为都会被其他节点及时发现并阻止，从而有效避免恶意攻击和数据泄露风险。例如，在列车检修管理方面，列车的每一次检修记录都通过区块链技术上传至分布式账本，详细记录了检修时间、检修人员、检修项目、更换零部件等信息。这些记录可供随时核查，无论是内部管理还是外部监管，都能确保检修历史真实可靠，不可篡改。

3.3 深度学习提升调度精度

深度学习技术在包神铁路智能调度领域的应用，极大地提升了调度的精准度和科学性。通过构建复杂的深度神经网络，深度学习能够对列车运行、货运流量、设备状态等多源复杂数据进行深度分析，挖掘其中隐藏的规律和趋势，从而提前预警潜在问题，并为调度员提供精确的调度建议和优化方案。包神铁路利用深度学习算法对大量历史列车运行数据进行训练，这些数据涵盖了不同时间段、不同线路、不同运输任务下的列车运行信息。通过深度分析，系统能够精准预测不同时段的运输需求，例如在煤炭生产旺季和淡季，根据企业生产计划和市场需求变化，预测货运流量的波动情况。

结束语  

智能调度技术应用于现代铁路运输已经逐渐走向成熟，但是创新性发展仍然有很大的潜力。通过融合边缘计算，区块链与深度学习，铁路调度系统智能化水平会得到进一步提升。今后，在科技不断进步的情况下，智能调度是提高铁路运输效率，确保运输安全，降低运营成本等方面工作的重点。

参考文献

[1]刘传振. 数字化背景下工业铁路运输智能调度技术研究[J]. 中国工业和信息化, 2023, (05): 44-48.

[2]李军, 赵世超, 王斌, 李少峰. 面向铁路运输生产全过程的智能综合调度系统方案研究[J]. 铁道运输与经济, 2023, 45 (01): 23-29.

[3]张才春, 赵飞, 高磊. 铁路智能运输调度管理系统架构研究[J]. 铁路计算机应用, 2022, 31 (07): 75-80.