面向多维信息融合的铁路TFDS 设备协调智能调度

2023-11-10张国彪

电子设计工程 2023年21期

张国彪

（国能铁路装备有限责任公司，北京 100011）

铁路TFDS 设备是用来实现铁路运维工作的被动型应用结构，末端节点处的信息文本会以传输数据的方式反馈至调度中心，并可以在巡检服务器元件的作用下，将数据参量分发至下级设备主机[1]。随着铁路运行网络覆盖范围的不断扩大，如何在保障TFDS 设备应用能力的同时，完善整个运维体系已经成为了一项亟待解决的问题。多维信息融合是一种新型的共享数据处理方法，可以将运行节点所处位置固定在既定区域之内，不但解决了数据信息样本过度累积的问题，还可以将整个数据存储区域划分成几个完全独立的区间，大大节省了信息参量在互联网空间中的传输时间[2]。与其他类型的数据处理方法相比，多维信息融合技术能够最大化保障信息样本的传输完整性[3]，不会因接入节点数量的增大，而使数据信息的传输目的地发生改变。完善多维信息融合方法时，要求相邻传输节点之间的距离要大于数据样本的传输步长值，但又不得超过该数据样本的自身存储长度。

文献[4]方法从多功能灵活性的角度出发，在平衡货物运输负载量的同时，将运维服务与共享服务匹配起来，控制TFDS 作业系统的运维成本，实现对管控设备的集中规划与调度。文献[5]提出考虑能源互联的城市电网多能源协调调度方法研究，通过对电力资源的相互影响，结合可调机组和储能设备的调整量，消除可再生能源的波动。然而上述方法不能有效解决单一调度指令执行时间过长的问题，无法确保铁路TFDS 设备行为能力的统一性。针对上述情况，提出面向多维信息融合的铁路TFDS 设备协调智能调度方法，该方法的创新点是按照多维信息融合标准定义、目标函数构建、可调度区间计算、灵活裕度指标求解、风险约束条件完善的处理流程，构建铁路TFDS 设备协调智能调度模型。实验结果表明，所研究方法可以提升铁路TFDS 设备的统一化行为能力，具有较好的效果。

1 考虑多维信息融合的铁路TFDS设备运维模式

铁路TFDS 设备运维模式的构建以LAMP 平台为基础，根据B/S 模式对WEB 端网络中agent 节点的排列形式进行调节。一般来说，随着铁路运输量的增大，TFDS 作业体系所承担的执行任务量也会不断增大，但在LAMP 平台的调度下，这些数据信息样本会被平均分配给各级连接节点，并不会在单一节点单元处大量累计[6]。设α表示B/S 连接线数量，α′表示agent 节点接入数量，bmax表示铁路货物运输量的最大值，bmin表示货物运输量的最小值，联立上述物理量，可将铁路TFDS 设备的运维表达式定义为：

具体的铁路TFDS 设备运维模式布局结构如图1所示。

图1 铁路TFDS设备运维模式布局结构

对铁路TFDS 设备运维模式进行布局时，每一类调度对象的连接都需要一个独立agent节点的配合。

2 协调智能调度模型

2.1 多维信息融合标准

多维信息融合标准约束了设备协调调度数据在铁路TFDS 体系内的传输能力。在铁路TFDS 设备运维模式保持不变的情况下，协调调度数据的传输能力也始终保持恒定，此时定义多维信息融合标准则可以有效控制单一调度指令的执行时长[7-8]。设β 表示协调调度数据传输向量，表示信息辨识系数，δ表示综合调度指标，x′表示趋向性系数，χ 表示铁路TFDS 设备运维系数，表示TFDS 设备运维基向量，联立上述物理量，可将铁路协调调度数据融合维度表达式定义为：

在式（2）的基础上，设φ表示信息融合系数，ε表示融合指标的初始赋值，b表示TFDS 设备运维度量指标，ΔB表示铁路TFDS 设备所承载的单位运输量。

铁路TFDS 设备多维信息融合标准表达式为：

建立铁路设备协调智能调度模式时，应在TFDS布局架构的基础上，定义多维信息融合标准。

2.2 目标函数

目标函数在多维信息融合标准的基础上，调节铁路TFDS 设备体系对于下级调度设备的控制能力。一般来说，待运输货物量越大，车厢连接数量也就越多，此情况下单一调度指令的执行时间也就相对较长，为避免上述情况的发生，应调节目标函数表达式，使其尽可能取得最小值结果[9-10]。设dmin表示调度指令执行向量最小值，表示调度执行指令的单位累积量，κ表示货物调度指标的初始赋值，表示铁路TFDS 设备体系中车厢连接数量的平均值，kmin表示同一货物运输水平下车厢连接数量的最小值，表示基于多维信息融合的铁路TFDS 设备体系协调特征，ΔT表示调度指令单位执行时长，联合上述物理量，可将目标函数表达式定义为：

为使目标函数取得最小值结果，要求系数ΔT取值必须大于铁路TFDS 设备运维体系的单位运行时长。

2.3 可调度区间

对于铁路TFDS 设备而言，可调度区间是包含所有协调调度控制指令的数据信息集合。若考虑多维信息融合标准的约束能力，则可认为可调度区间中数据信息参量的存储量越大，铁路TFDS 设备对于协调执行指令的调度能力越强[11-12]。规定ι表示一个随机选取的协调调度控制指令数据变量，s1、s2、…、sn表示n个不相等的信息样本取值系数，f表示铁路TFDS 设备运维模式中的数据调度变量。具体的可调度区间定义式如下：

由于n个铁路TFDS 设备调度指令数据样本的取值结果均不相同，所以可调度区间对于数据调度变量指标的承载能力极强。

2.4 灵活裕度指标

灵活裕度指标是指在多维信息融合标准下，铁路TFDS 设备通过优化协调各类可调度资源，配合货物运输量变化的能力[13]。灵活裕度实际上是一个范围很广的概念，包括了铁路设备运输对象、agent 节点、TFDS 运维体系等多个方面，完备的裕度指标选取原则应将这些内容全部包含在内[14]。设φ表示铁路TFDS 设备的运维灵活性系数，为满足多维信息融合标准的约束需求，φ≥1 的取值条件恒成立，γ表示铁路TFDS 设备运维模式中的agent 节点标记系数，ΔHmax表示铁路货物在单位时间内的最大运输量。在上述物理量的支持下，可将灵活裕度指标求解结果表示为：

对于铁路TFDS 设备而言，单位时间内的货物运输量不可能为零，所以灵活裕度指标的求解结果也不可能为零。

2.5 风险约束条件

风险约束条件也叫基于多维信息融合的铁路TFDS 设备调度指令协调约束条件，在已知调度执行指令所属区间范围的前提下，TFDS 设备控制主机可以根据风险约束条件，实现对货物铁路运输路线的安排与规划[15-16]。设g1、g2表示两个不相等的TFDS设备调度指令执行步长值，μ表示风险标定指标，j→1表示基于系数g1的约束向量，j→2表示基于系数g2的约束向量，联立上述物理量，可将风险约束条件表达式定义为：

至此，完成对各项指标参量的计算与处理，在多维信息融合标准的支持下，实现对铁路TFDS 设备协调智能调度的研究。

3 实例分析

为验证面向多维信息融合的铁路TFDS 设备协调智能调度模型的应用能力，设计如下实验。借助LAMP 平台搭建图2 所示的铁路TFDS 设备运维体系；利用基于多维信息融合的调度模型对铁路TFDS设备运维体系进行控制，记录实验过程中参量指标的变化情况，将所得数据记为实验组变量；其次，利用文献[4]方法、文献[5]方法对铁路TFDS 设备运维体系进行控制，记录实验过程中参量指标的变化情况，将所得数据记为对照组变量；对比实验组、对照组记录数值，总结实验规律。