CC BY
10
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ПОЛИГОНОВ ПРИ ДОПУСКЕ ЧАСТНОЙ ЛОКОМОТИВНОЙ ТЯГИ НА ИНФРАСТРУКТУРУ ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ
DOI: 10.36724/2072-8735-2022-16-4-37-44
Manuscript received 31 March 2022; Accepted 12 April 2022
Маловецкая Екатерина Викторовна,
ФГБОУ ВО Иркутский государственный университет путей сообщения, г. Иркутск, Россия, Malovetskaya_EV@irgups.ru
Ключевые слова: модель, локомотив, поездопоток, стыковой пункт, полигон, оптимизация, режим работы
Вопрос допуска частной локомотивной тяги на инфраструктуру общего пользования неоднократно поднимался и в свете последнего времени является достаточно актуальным. Несмотря на то, что частная локомотивная тяга присутствует на отельных малодеятельных направлениях, представители сообщества операторов железнодорожного транспорта (СОЖТ) продолжают лоббировать свои интересы по допуску своих локомотивов на инфраструктуру общего пользования. Поэтому, рассмотрение процесса допуска частных локомотивов на инфраструктуру общего пользования достаточно актуально. Изучение данного вопроса на основе имитационного моделирования позволяет получить результаты работы станции и полигона в различных режимах функционирования при разных исходных данных. В представленной работе отражены особенности описания технологии работы одного из стыковых пунктов железных дорог Восточного полигона при реализации ввода частной локомотивной тяги на инфраструктуру общего пользования в системе имитационного моделирования AnyLogic. Работа стыкового пункта была рассмотрена в нескольких режимах работы: локомотивным парком основного перевозчика и при реализации работы по вводу частной локомотивной тяги (различное число операторов). Итогом работы является выявление возможных инфраструктурных и технологических ограничений при реализации программы допуска частных локомотивов на инфраструктуру общего пользования.
Информация об авторах:
Маловецкая Екатерина Викторовна, кандидат технических наук, доцент кафедры "Управление эксплуатационной работой ФГБОУ ВО Иркутский государственный университет путей сообщения, г. Иркутск, Россия
Для цитирования:
Маловецкая Е.В. Оценка эффективности работы полигонов при допуске частной локомотивной тяги на инфраструктуру общего пользования // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2022. Том 16. №4. С. 37-44.
For citation:
Malovetskaya E.V. (2022) Performance of landfills when allowing private locomotive traction for public infrastructure. T-Comm, vol. 16, no. 4, pр. 37-44. (in Russian)
Введение
На протяжении порядка двадцати лет продолжается реформа железнодорожной отрасли России. Все происходящие преобразования, как положительные, так и отрицательные оказывают значительное влияние на основные показатели работы отрасли [1, 12]. Чаще отраслевые аналитики и эксперты фокусируют внимание на отрицательных изменениях.
Так в очередной раз поднимается вопрос о допуске частных локомотивов на инфраструктуру общего пользования. Данное предложение не первый раз поступает от Союза операторов железнодорожного транспорта (СОЖТ), лоббирующих либерализацию локомотивной тяги для осуществления грузовых железнодорожных перевозок и мотивирующих данное предложение «нехваткой локомотивной тяги и наличием барьера для своевременной доставки груза потребителю» [6, 7, 8].
Итогом настоящей работы является выявление возможных инфраструктурных и технологических ограничений при реализации программы допуска частных локомотивов на инфраструктуру общего пользования.
"Для более адекватной оценки происходящего, необходимо отметить, что за последние годы, а именно с 2012 по 2020 год погрузка на сети РЖД выросла на 6,9% до 1288 млн. тонн (рис. 1), но динамика характеризовалась разнонаправленными трендами" [1, 5].
I Объём перевозки, нлн тонн — Грузооборот, млрд т-км
Рис. 1. Объем перевозок грузов и грузооборот на сети ОАО «РЖД»
"Грузооборот на сети РЖД с 2012 по 2020 гг. стабильно растет (за исключением снижения в 2013 г.). В 2020 г. он составил 2 598 млрд. т-км, что превышает уровень 2010 г. на 29,7%" [1].
Рост объема перевозок и, как следствие, увеличение неравномерности вагонопотоков вызывает существенные потери на железнодорожном транспорте, в том числе связан-
ные с нехваткой локомотивного парка для реализации своевременной доставки груза потребителю [8, 10]. Особо актуальна проблема неравномерности по стыкам железных дорог и при погрузке вагонов в направлении портов Дальнего Востока, функционирование которых характеризуются колебаниями объемов работы в значительных пределах [13]. В связи с вышесказанным, необходимо оценить эффективность допуска частной локомотивной тяги на инфраструктуру общего пользования.
Характеристика объекта исследования
Анализ поступающего вагонопотока и возможность ввода частной локомотивной тяги на инфраструктуру общего пользования наиболее целесообразно рассмотреть на примере Восточного полигона - самого передового на сети ОАО «РЖД» и имеющего непосредственные выходы к морским портам Дальнего Востока.
В представленной работе отражены особенности описания технологии работы одного из стыковых пунктов железных дорог Восточного полигона при реализации ввода частной локомотивной тяги на инфраструктуру общего пользования в системе имитационного моделирования AnyLogic.
В частности, была рассмотрена технология работы Станция Петровский Завод, являющейся стыковым пунктом Забайкальской железной дороги, в двух режимах работы:
- базовом - при работе локомотивным парком владельца инфраструктуры;
- имитационном - при реализации технологии ввода частной локомотивной тяги на инфраструктуру общего пользования (несколько частных перевозчиков).
Станция Петровский завод имеет достаточно сложное путевое развитие, состоящее из четной и нечетной систем, что позволяет более полно реализовать процесс моделирования и получить более адекватные результаты.
На станции производится работа по обработке грузовых поездов:
- по приему, отправлению и пропуску;
- прибывших в расформирование;
- поездов своего формирования;
- сборных;
- с изменением веса и длины.
Схемы четной и нечетной систем станции, используемые в моделировании представлены на рисунках 2 и 3.
Щ
Рис. 3. Схема четной системы станции П.З
Исследование закономерностей поступающих вагонопотоков
Для характеристики прибывающих на станцию вагонопотоков необходимо установить закономерности колебания мощности различных назначений и времени их поступления.
"Для выявления законов распределения величины мощности назначений, был выполнен анализ разложения поездов по назначениям плана формирования поездов (ПФП). Для установления основных параметров внутрисуточного колебания, было проанализировано поступление поездов на ряд технических станций. Была проведена выборка данных из 40 000 натурных листов. На основе статистических рядов, полученных после упорядочения и уплотнения первичных данных, были установлены основные характеристики статистических распределений" [6,7].
Результаты анализа представлены в таблице 1.
Таблица 1
Параметры внутрисуточного колебания мощности ^маршрутизированного вагонопотока
Станция Математиче- Дисперсия Среднее Коэффици-
назначения ское ожида- О(К) квадратичное ент вариа-
ние М(М) отклонение о(И) ции
1 29.834 213.12 14.598 0.489
2 28.932 208.88 14.45 0.499
3 32.55 400.21 20.05 0.615
4 22.7 162.96 12.77 0.562
5 14.96 147.87 12.16 0.491
6 356.23 1509.39 38.85 0.109
7 77.33 1987.34 44.58 0.576
8 22.1 129.04 11.36 0.538
9 47.23 190.58 13.8 0.29
10 16.65 68.19 8.26 0.495
"По результатам проведенного анализа поступления вагонопотоков, по полученным статистическим характеристикам, а также внешнему виду гистограмм была выдвинута гипотеза о нормальном законе распределения" [5].
Плотность вероятности для нормального закона распределения выражается формулой:
я» =
-(х-М(Х))2
(1)
где с - среднее квадратичное отклонение случайной величины от ее математического ожидания; х - текущее значение случайной величины; М[Х] - математическое ожидание.
Поскольку, случайной величиной является мощность отдельных назначений - N то функция распределения может быть выражена
=
■Лп
гЫ
Л—о
, 2-0-?
dN
(2)
"Для оценки степени близости теоретического распределения к статистическому были проверены критерии согласия. Проверка проводилась по критерию согласия Колмогорова. Вероятность того, что наибольшее отклонение Рп(М от Р(М превысит заданное число, можно вычислить по формуле" [6].
Р{Х) = Р (тах(^(х)) > = 1 - £^-»(-1)*
,-2к2Л2
(3)
Б1(М) , 0.83
,0.021
у - - —
/ / у / / У
/ / ^ ' ¿Г
/^
40
N
80 80
Рис. 4. Графики функций распределения мощности назначения для станций 1, 2, 3, 4
"Используя схему применения критерия Колмогорова, сравнивая известные значения накопленных частостей Рп(М с расчетными значениями интегральной функции теоретического распределения Р(№), были найдены наибольшие значения Б модуля разности между ними, по значениям которого были получены соответствующие значения вероятности Р(Х)" [7]. Основные элементы проводимых расчетов сведены в таблице 2.
По результатам проведенного анализа было установлено, что колебание величины мощности назначений подчинено нормальному закону распределения.
0
Таблица 2
Основные элементы расчетов
Станция назначения Модуль разности D X Значение вероятности P(I)
1 0.1149 0.398 0.9972
2 0.1557 0.517 0.9639
3 0.2106 0.729 0.7112
4 0.1237 0.426 0.9972
5 0.2027 0.702 0.7112
6 0.1553 0.501 0.9639
7 0.1121 0.388 0.9972
8 0.1461 0.506 0.9639
9 0.1854 0.642 0.8643
10 0.1181 0.409 0.9972
0.83
F8 ( N ) F9 ( N ) 0.55
F10 ( N )
~ 0.28
,8.663 • 10 "4j 0
0 10 20 30 40 50 60 70 80
N J8
Рис. 5. Графики функций распределения мощности назначения
0.9
F5 ( N )
- 0.6
F6 ( N )
0.3
о
40 85 130 175 220 265 310 355 400 40 N 400
для станций 5, 6, 7
Рис. 6. Графики функций распределения мощности назначения для станций 9, 10
"Для исключения отрицательных значений интервала времени, возможного при использовании нормального закона распределения случайной величины, необходимо осуществить переход от нормального закона распределения случайной величины к усеченному нормальному закону распределения" [9].
Плотность распределения для усеченного нормального закона распределения определяется
r (t-Mt)2
2а2 (4)
где Mt - математическое ожидание; с - среднее квадратичное отклонение случайной величины от ее математического ожидания; c = 1/F0(Mt/c) при Mt> 2 а коэффициент с очень близок к единице.
В дальнейшем неравномерность прибытия поездов в модели работы станции задавалась усеченным нормальным законом распределения интервала времени ме^ду моментами прибытия поездов.
Методы исследования
В качестве инструмента исследования была выбрана система имитационного моделирования AnyLogic. Система AnyLogic имет железнодорожную библиотеку, с ее помощью можно осуществлять моделирование сложных транспортных объектов, к которым относятся и железнодорожные узлы. Железнодорожная библиотека системы AnyLogic позволяет визуализировать сложные эксплуатационные процессы, протекающие на железнодорожных станциях, осуществить их моделирование согласно установленным технологическим процессам и в соответствие всех эксплуатационных норм.
При передвижении объектов в системе имитационного моделирования AnyLogic любая подвижная единица (поезд, вагон, отцеп, локомотив) могут осуществлять передвижения придерживаясь определенной логике, согласно своему состоянию и свойствам. Все это позволяет детально и с большой точность описывать сложные эксплуатационные системы.
В железнодорожной библиотеке системы AnyLogic между переменными и параметрами заложена четкая разница. Переменная применяют в случае задания меняющегося состояния модели, а параметры используют для задания статических характеристик. Характеристики элементов параметров могут быть изменены в процессе работы. "Параметры агента верхнего уровня могут выступать в качестве входных данных для моделей, которые экспортируются в AnyLogic Cloud. Редактор Run Configuration позволяет выбрать входные данные, которые необходимо экспортировать с моделью" [10].
"Как и многие другие инструменты имитационного моделирования, AnyLogic поддерживает параметры простых типов: вещественные параметры (real), целочисленные (integer) и логические (boolean). Но только AnyLogic предоставляет уникальную возможность создания параметров любых Java классов. В модели можно создать параметр класса String, чтобы хранить строковые константы, или параметр класса ArrayList, который будет хранить динамический массив объектов" [11].
Имитационная модель
Метод имитационного моделирования в системе AnyLogic базируется на основе динамического воспроизведения технологического процесса работы станции посредством манипулирования объектами (перемещения поездов и вагонов) на мнемосхеме станции.
В процессе осуществления имитационного моделирования движение объектов по схеме осуществляется в соответствие с Техническо-распорядительным актом и Технологическим процессом рассматриваемой железнодорожной станции (рис. 7, 8, 9).
Такой подход позволяет наиболее достоверно воспроизвести работу железнодорожной станции в различных условиях функционирования, а именно:
- технологии работы станции (технологии обслуживания поездов, графике движения и плане формирования поездов);
/
- "
/ /
/ J/ /
// .....
- инфраструктуре на объектах общего пользования и подъездных путях необщего пользования;
- структуре входного вагоно- и поездопотока (размерах движения и технологии работы с этими потоками).
Основные составляющие базовых данных, используемых в моделях системы AnyLogic, включают в себя инфраструктурный комплекс, комплекс технологических процессов, а также данные по ресурсному обеспечению.
Модель работы станции была построена на основе технологических процессов, описывающих технологическую линию обработки всех категорий поездов и локомотивов,
поступающих на станцию. Основные объекты (вагоны и локомотивы) с которыми производятся операции в цифровой модели станции формализованы в виде элементарных групп вагонов и элементарных групп локомотивов.
Элементарная группа вагонов - это такая группа вагонов, с которой на станции выполняется уникальная последовательность технологических операций и которую необходимо выделить в отдельную технологическую группу в рамках рассматриваемого участка.
raiiSettings
trainArrivals toDisassembiy —>
^íjjl h ¡stTim e InYaíd Q trackOisassembiy ty nTrains Ente red Q nTrainsExited Q seiectedCar ^ trainSize With Loco
decouple
coupJeLoco
to Exit
LMo"
train MoveTo
-• IHInlll ■-
traünCompleted
train MoveTol
77ЧГ'
coupleSameType
ф carsToDecouple ф getAssembly Point ^ getDisassembly Point ^ gettoco Point ф infoOnSeiectedCar
С
decouple Loco n
X trail
disasseíri Ыу NotC отп p leted ¡ocoToDisassembíy —> ^ —>1
t
Dispose
hold
Рис. 7. Диаграммы имитационной модели работы станции стыкования железных дорог в системе Апу1^к;
Рис. 8. Визуализация процесса смены локомотива на путях станции стыкования железных дорог в системе Апу1^1с
НППИШШИЩпфцЩ.....ствщщ
Ittfftf
в
nCarsToDecouple
toPointB
У decoupleTanks
в
6 п 3
. locoToC 0 1
H
->
lilt •—
8 7
locoToBoxes 0
I -» !
7 1-х, a
£
boxesToExit trainDispose
coupleBoxes
тм
-у шшш ^-X
Рис. 9. Визуализация процесса отправления поезда с путей станции в системе AnyLogic
Фактически, элементарная группа вагонов - это набор признаков, по которым программа определяет принадлежность того или иного вагона к технологической группе, имеющей схожую технологию обработки. То есть, все прибывающие вагоны в пределы Полигона программа пытается идентифицировать по ряду признаков - что из себя представляет каждый вагон в составе поезда и сопоставить ему соответствующую технологическую цепочку - последовательность операций, которая должна быть с ним выполнена.
«Для определения среднего времени простоя поездов в ожидании локомотива используются взаимосвязанные объекты модели: «TimeMeasureStart» - запоминает момент времени поступления поезда в определенную точку потоковой диаграммы; «TimeMeasureEnd» - вычисляет для каждой поступившей в него заявки разность между текущим моментом времени и моментом, сохраненным в объекте «TimeMeasureStart»» [9]. По результатам сбора статистических данных о времени нахождения каждой подвижной единицы в модели строятся гистограммы и рассчитываются статистические характеристики.
Представленная схема имитационной модели позволяет оценить работу станции по смене локомотивов и локомотивных бригад в различных режимах эксплуатации локомотивного парка (основным перевозчиком и при вводе частной локомотивной тяги) путем проведения серий экспериментов с различными значениями интенсивности и неравномерности поступления поездопотока. Работа станции в модели была рассмотрена в нескольких вариантах:
- при работе локомотивным парком одного перевозчика (владельца инфраструктуру ОАО «РЖД»);
- при работе двух частных перевозчиков совместно с владельцем инфраструктуры;
- при работе трех частных перевозчиков совместно с владельцем инфраструктуры.
При этом была рассмотрена различная доля перевозимого вагонопотока, переданного для обслуживания локомотивами частных перевозчиков (25, 50 и 75% соответственно от общего поездопотока) (рис. 11).
В процессе моделирования были рассмотрены различные режимы работы станции по смене локомотивов и локомотивных бригад и проведен анализ изменения времени ожидания при различной интенсивности поступления поездов.
Результаты данных, полученных в экспериментах, представлены на рисунках 10, 11, 12.
Рис. 11. Результаты измерения продолжительности времени ожидания локомотива в имитационной модели
Рис. 10. Результаты измерения продолжительности времени ожидания локомотива в имитационной модели
Рис. 12. Номограмма изменения среднего времени простоя поездов в ожидании локомотива в различных режимах работы
Выводы и предложения
По итогам процесса моделирования и анализа становится очевидным, что оптимальные простои транзитных поездов в ожидании локомотивов достигаются в условиях монополии одного перевозчика. При увеличении среднего простоя поездов на станции обеспечение среднего уровня пропускной способности возможно за счет строительства новой инфраструктуры. Отсутствие либерализации локомотивной тяги не может являться барьером для реализации своевременной доставки груза потребителю, поскольку основным сдерживающим фактором грузовых перевозок в экспортных направлениях является не наличие/отсутствие локомотивов ОАО «РЖД», а ограничения пропускных возможностей инфраструктуры.
Введение института частных перевозчиков имеет высокую вероятность реализации технологических, социальных рисков и последствий, связанных с обеспечением безопасности движения.
Увеличение более чем на 20% нагрузки на инфраструктуру локомотивного хозяйства, связанным со снижением пропускной способности локомотивных депо, в связи с:
- использованием собственниками различных технологий ремонта, а также локомотивов разных серий;
- необходимости определения очередности проведения технического обслуживания и ремонта локомотивов разных перевозчиков на ограниченном количестве действующих пунктов технического обслуживания локомотивов (ПТОЛ);
- роста числа локомотивов, содержащихся в технологическом резерве каждым локальным перевозчиком и, как следствие, потребности в строительстве дополнительных путей для отстоя локомотивов на станциях и в депо;
- увеличения потребности в комнатах отдыха локомотивных бригад различных перевозчиков в пунктах оборота, как из-за необходимости использования перевозчиком только предусмотренного договорными условиями числа комнат, так и из-за увеличения времени ожидания бригадой «своего» поезда;
- появления новой категории непроизводительных простоев простоя поездов с локомотивами локального перевозчика в ожидании отдыха локомотивной бригады вне пунктов оборота.
Опыт ОАО «РЖД» указывает на дополнительные риски обеспечения безопасности движения, связанные с допуском третьих лиц в организацию перевозочного процесса. Негативно оцениваются последствия социального характера, связанные с передачей штата в сторонние организации. Эго может усугубиться в условиях дефицита персонала, особенно в районах Восточного полигона. Указанные изменения увеличат производственные затраты не только ОАО «РЖД», но и затраты операторов и собственников вагонов за счет снижения эффективности использования грузовых вагонов, увеличения времени их оборота.
Опыт пройденных этапов реформы в отрасли показал, что вывод вагонного парка из-под управления общесетевого перевозчика привел к росту количества грузовых вагонов и порожнего вагонопотока, несинхронизированному с возможностями железнодорожной инфраструктуры. Мировая практика подтверждает, что конкуренция перевозчиков на единой инфраструктуре возможна только в условиях профицита пропускных способностей, тогда как в России ощущается их значительная нехватка.
На сегодняшний день ОАО «РЖД» обладает необходимым парком локомотивов для безусловного обеспечения перевозки всего предъявляемого груза. Программа закупки нового тягового подвижного состава сбалансирована с учетом выбытия локомотивов по сроку службы и прогнозов по объемам перевозок. Потребность в привлечении частных локомотивов с рынка отсутствует.
В заключении хотелось бы отметить, что в настоящих условиях при введении локальных перевозчиков технологические риски затронут вес объекты управления перевозочным процессом. Аналогично грузовым вагонам, потеряют свою универсальность грузовые поезда, локомотивы, график
движения поездов, план формирования поездов, технический план эксплуатационной работы и система диспетчерского руководства организацией движения, что является недопустимым в масштабах всей железнодорожной сети.
Литература
1. Белозёров О.В. Доклад генерального директора-председателя правления открытого акционерного общества «Российские железные дороги» О.В. Белозерова на итоговом заседании правления ОАО «РЖД» // Железнодорожный транспорт. 2021. №. 3. С. 7-16.
2. Козлов ПЛ., Вакуленко С.П. Расчет оптимальных режимов работы локомотивов при обслуживании поездопотоков // Транспорт Урала. 2015. №. 1. С. 3-7.
3. Козлов ПЛ., Колокольчиков B.C. Расчет и оптимизация полигонов железнодорожного транспорта // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2018. №. 3. С. 113-120.
4. Колин А.В. Либерализация локомотивной тяги:" за" и" против" // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2017. №. 5 (72).
5. Маловецкая Е.В., Большаков Р.С. Актуализация порядка расчета плана формирования поездов и уточнение перечня показателей эксплуатационной работы на основе имитационного моделирования с учетом развития полигонных технологий // Современные наукоемкие технологии. 2019. № 1. С. 87-93.
6. Маловецкая Е.В., Большаков Р.С. Особенности применения временных рядов для оценки колебаний вагонопотоков по стыковым пунктам железных дорог // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Т. 15. № 1. С. 35-40. DOI 10.36724/2072-87352021-15-1-35-40.
7. Маловецкая Е.В., Козловский А.П. Анализ моделей и принципов системного моделирования при построении прогнозных моделей погрузки грузов // International Journal of Open Information Technologies. 2020. T. 8. №. 12.
8. Мачерет Д.А., Ледней А.Ю. Объемы перевозок - ключевой фактор эффективности развития транспортной инфраструктуры // Экономика железных дорог. 2019. № 4. С. 28-38.
9. Титов Г.Б. Методика оценки вероятности своевременной доставки груза железнодорожным транспортом // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2013. №. 2 (35).
10. Эрлих А.В., Эрлих Н.В. Имитационное моделирование железнодорожных процессов [Imitacionnoe modelirovanie jeleznodorojnih processov] // Наука и образование транспорту. 2017. №. 1. С. 119-121.
11. Bhardwaj A., Ghosh S., Dutta A. Modeling of multiagent based railway system using BDI logic // International Conference on Future Trends in Computing and Communication. 2013.
12. Bychkov I. et al. Modeling of Railway Stations Based on Queuing Networks //Applied Sciences. 2021. T. 11. №. 5. C. 2425.
13. Malovetskaya E.V., Bolshakov R.S., Dimov A.V., Byshlyago A.A. Planning of qualitative indexes of railroad operational work in polygon technologies // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering : International Conference on Transport and Infrastructure of the Siberian Region, SibTrans 2019, Moscow, 21-24 мая 2019 года. Moscow: Institute of Physics Publishing, 2020. P. 012041. DOI 10.1088/1757-899X/760/1/012041.
PERFORMANCE OF LANDFILLS WHEN ALLOWING PRIVATE LOCOMOTIVE TRACTION
FOR PUBLIC INFRASTRUCTURE
Ekaterina V. Malovetskaya, Irkutsk State Transport University (IrGUPS), Irkutsk, Russia, Malovetskaya_EV@irgups.ru Abstract
Throughout the reform of the industry, ongoing changes, both positive and negative, have a significant impact on the main performance of the industry. More often, industry analysts and experts focus on negative changes. So, once again, the issue of admission of private locomotives to public infrastructure is raised. This proposal was not the first to come from the Union of Railway Transport Operators (JWT), which lobbied for the liberalization of locomotive traction for the implementation of freight rail transport and motivated the proposal by "lack of locomotive traction and the presence of a barrier for the timely delivery of cargo to the consumer." The presented work reflects the peculiarities of the description of the technology of the work of one of the junction points of the railways of the Eastern region when implementing the introduction of private locomotive traction on a public infrastructure tour in the AnyLogic simulation system. The work of the junction point was considered in several modes of work: the loco-motive fleet of the main carrier and in the implementation of work during the introduction of private locomotive traction (a different number of operators). The result of the work was the identification of possible infrastructure and technological constraints in the implementation of the program for the admission of private locomotives to public infrastructure.
Keywords: model, locomotive, train flow, junction point, landfill, optimization, operation mode.
References
1. Report of O.V. Belozerov, General Director - Chairman of the Board of the open joint-stock company Russian Railways, at the expanded final meeting of the Board of Russian Railways. Railway Transport. 2021. No. 3, pp. 7-16.
2. P.A. Kozlov, S.P. Vakulenko (2015). Calculation of optimal operating modes of locomotives when servicing train flows [Raschet optimalnih reji-mov raboti lokomotivov pri obslujivanii poezdopotokov]. Transport of the Urals. No. 1, pp. 3-7.
3. P.A. Kozlov, V.S. Kolokolnikov (2018). Calculation and optimization of railway landfills [Raschet i optimizaciya poligonov jeleznodorojnogo transporta]. Bulletin of Rostov State University of Railways. No. 3, pp. 113-120.
4. A.V. Colin (2017). Liberalization of locomotive traction: "for" and "against" [Liberalizaciya lokomotivnoj tyagi:" za" i" protiv"]. Transport of the Russian Federation. Journal of Science, Practice, Economics.. No. 5 (72).
5. E.V. Malovetskaya, R.S. Bolshakov (2019). Updating the procedure for calculating the train formation plan and refining the list of operational performance indicators based on simulation modeling taking into account the development of landfill technologies [Aktualizaciya poryadka rascheta plana formirovaniya poezdov i utochneniya perechnya pokazatelei ekspluatacionnoi raboti na osnove imitacionnogo modelirovaniya s uchetom razvitiya poligonnih tehnologii]. Modern knowledge-intensive technologies. No. 1, pp. 87-93.
6. E.V. Maloveckaya, R.S. Bolshakov (2021). Features of time series for estimating of fluctuations of car traffic volumes at the railway division points [Osobennosti primeneniya vremennyh ryadov dlya ocenki kolebanij vagonopotokov po stykovym punktam zheleznyh dorog. T-Comm. Vol. 15. No. 1, pp. 35-40. DOI 10.36724/2072-8735-2021-15-1-35-40.
7. E.V. Malovetskaya, A.P. Kozlovsky (2020). Analysis of models and principles of system modeling in the construction of forecast load loading models [Analiz modelei i principov sistemnogo modelirovaniya pri postroenii prognoznih modelei pogruzki gruzov]. International Journal of Open Information Technologies. Vol. 8. No. 12.
8. D.A. Macheret, A.Yu. Ledney (2019). Traffic volumes the key factor in the efficiency of use and development of transport infrastructure [Obemi perevozok - klyuchevoi faktor effektivnosti razvitiya transportnoi infrastrukturi]. Railway Economy, no. 4, pp. 28-38.
9. G.B. Titov (2013). Methodology for assessing the probability of timely delivery of cargo by rail [Metodika ocenki veroyatnosti svoevremennoj dostavki gruza zheleznodorozhnym transportom]. Izvestia of St. Petersburg University of Railways. No. 2 (35).
10. A.V. Erlich, N.V. Erlich (2017). Simulation modeling of railway processes. Science and Education in Transport. No. 1, pp. 119-121.
11. A. Bhardwaj, S. Ghosh, A. Dutta (2013). Modeling of multiagent based railway system using BDI logic. International Conference on Future Trends in Computing and Communication.
12. I. Bychkov et al. (2021). Modeling of Railway Stations Based on Queuing Networks. Applied Sciences. Vol. 11. No. 5, pp. 2425.
13. E.V. Malovetskaya, R.S. Bolshakov, A.V. Dimov, A.A. Byshlyago (2019). Planning of qualitative indexes of railroad operational work in polygon technologies. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering : International Conference on Transport and Infrastructure of the Siberian Region, SibTrans 2019, Moscow, 21-24 May 2019. Moscow: Institute of Physics Publishing, 2020. P. 012041. DOI I0.I088/I757-899X/760/I/0I204I.
Information about author:
Ekaterina V. Malovetskaya, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Irkutsk State Transport University (IrGUPS), Russian Federation, Irkutsk, Russia
