Kapazitätsmanagement von Eisenbahnstrecken auf Basis von Warteschlangensystemen und höherdimensionalen Markov-Ketten, Funded by ERS, RWTH Aachen (2016)

Das für die kommenden Jahre prognostizierte hohe Wachstum des europäischen Schienengüterverkehrsaufkommens stellt eine große Herausforderung an die Eisenbahninfrastruktur dar. Viele Eisenbahnstrecken und -knoten sind bereits heutzutage stark ausgelastet und stoßen an ihre Kapazitätsgrenze. Die Optimierung der Betriebsabläufe mit dem Ziel der Generierung leistungsfähiger und störungsresistenter Betriebsprogramme ist daher von großer Bedeutung. Bei der Leistungsfähigkeitsuntersuchung von Bahnanlagen stellen auf Bediensystemen basierende Modelle den aktuellen Standard dar. Wesentliche Schwäche dieser Modelle ist die unzureichende Berücksichtigung der gewählten Betriebsstrategie. Ziel des vorliegenden Projekts ist die Erweiterung von Leistungsfähigkeitsanalysen um den Aspekt der Betriebsführung. Neben der Optimierung der Nutzungsstrategie bestehender Eisenbahnstrecken und -knoten wird hierdurch eine realistischere Bewertung der Leistungsfähigkeit von Bahnanlagen ermöglicht, die zukünftig z.B. bei der Dimensionierung von Infrastrukturprojekten Anwendung finden kann. Die Verknüpfung von Betriebsstrategie und Bahninfrastruktur wird im Projekt durch die Verwendung höherdimensionaler Markov-Ketten erzielt. Auf diese Weise können zusätzliche Informationen wie die Anzahl auf Einfahrt wartender Züge oder die aktuelle Betriebsrichtung eines Streckengleises kodiert werden. In Abhängigkeit von der Betriebssituation (Verkehrsdichte, etc.) erlaubt dies die Bestimmung der in Hinblick auf die stationären Wartezeiten optimalen Betriebsstrategie. Als Testfälle werden im Projekt eine eingleisige Strecke sowie ein Eisenbahnknoten betrachtet. Aufgrund der Komplexität der Bedienprozesse im Knoten werden die Wartezeiten hier numerisch durch Lösen des Kolmogorov'schen Differentialgleichungssystems bestimmt.

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Anke Schmeink


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