铁路货运日计划是调度日班计划的重要组成部分，路内外专家对此展开了一系列研究^[1-5]。但由于各铁路局集团有限公司（简称：铁路局）实际情况不同，中国国家铁路集团有限公司（简称：国铁集团）在全路推广的TDMS 5.0货调系统（简称：货调系统），在支撑货运日计划编制过程中不能完全满足实际需求，造成货运日计划编制结果不够合理，人为干预受理结果的情况依然存在。针对上述问题，本文研发了煤炭品类装车日计划自动调整辅助决策系统，对煤炭品类日计划的编制进行了深入研究，实现了空车资源管理、运输能力管理、日班计划管理和计划调整管理等功能，是对货调系统的辅助和补充^[6-9]。

1   业务流程

本系统以货调系统中的煤炭运输计划为数据源，按照设定的参数化优先级规则、得分采集规则、得分换算规则对煤炭运输计划进行分析评价，生成煤炭运输计划优先级及换算得分，并按优先级从高至低排序，同一优先级内按得分由高至低排序，分配空车资源。业务流程如图1所示。

图  1  业务流程

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1.1   参数化优先级规则

系统建立参数化的优先级规则，将煤炭运输计划分为重点物资、铁路局管辖范围内（简称：管内）计划和其它计划3个优先级。

（1）重点物资：国铁集团以调度命令形式下达的或通过其他文件方式要求的重点物资运输，及铁路局登记在册的重点物资运输清单，均按重点物资安排运力配置，列为第1优先级，绝对受理。

（2）管内计划：到站为管内的煤炭运输计划列为第2优先级，重点保障。

（3）其它计划：除上述2类以外的其它煤炭运输计划列为第3优先级，统筹考虑。

1.2   得分采集规则

系统根据淡季运量决定旺季运输计划、管内运量决定跨局运输计划、管内需求基本满足、效益最大化的原则，结合铁路局自身煤炭品类装车实际，对每条煤炭运输计划从以下5个方面进行分析，分别计算评价分值。

（1）淡季运量占比得分

每日23：00，系统自动判断当日是否为淡季（若当日全铁路局请车总数小于年度计划的日均装车数或小于最大装车能力则为淡季）。更新淡季装车总量和每个客户的淡季装车量，并计算每个客户的淡季占比得分，满分10分。

（2）管内装车占比得分

每日23：00，系统自动更新管内装车总量和每个客户的管内装车总量，计算每个客户的管内装车占比得分，满分10分。

（3）非紧张线路系数得分

每日23：00，系统自动计算并更新每个客户的换算系数，再计算每个客户到18个铁路局的换算装车数和非紧张线路系数，据此制定得分标准，满分为10分。具体算法如下：

a.换算系数=完成车数/日需求车数

当换算系数计算结果＞0.1时，取实际值；当计算结果≤0.1时，取0.1。

b.换算装车数=$\displaystyle\mathop \sum \limits_{i = 1}^{18}$客户到第i个铁路局的完成车数×对应的换算系数

c.非紧张线路系数=换算装车数/实际装车数

非紧张线路系数越小，表明该客户在非紧张线路的装车越少，反之则越多。

（4）煤炭中长期运输协议（简称：中长协）得分

依据中长协字典，判定属于中长协的装车计划，计算发货人中长协换算系数（换算系数=当日请车数/年度运量的日均车数）。换算系数＜1时取1，≥1时取实际值。中长协运输得分=10/换算系数。

（5）运输收入得分

按运输收入所在档次给出相应得分，满分为10分。

1.3   得分换算规则

按照各铁路局对得分采集项点分值加权比例的设置，系统对每条煤炭运输计划的5个得分项点进行加权计算，计算结果乘以均衡系数得出最终评价分值。均衡系数算法及得分换算规则如下：

（1）均衡系数算法

系统对前一日或者前两日配空车的客户需求进行优先级衰减，促使当日空车分配给其他客户。

a.当铁路局前一日和前两日均未兑现该客户的需求时，均衡系数=1；

b.当铁路局前一日未兑现该客户的需求，但前两日兑现了该客户的需求时，均衡系数=0.9；

c.当铁路局前一日兑现该客户的需求，但前两日未兑现该客户的需求时，均衡系数=0.8；

d.当铁路局前一日和前两日均兑现该客户的需求时，均衡系数=0.7。

（2）得分换算规则

每条煤炭运输计划最终评价分值 =（淡季装车占比得分 × 40% + 中长协运输得分 × 40% + 运输收入得分 × 10% + 非紧张线路得分 × 5% + 管内装车得分×5%）× 均衡系数。

1.4   配空规则

（1）根据客户提报的装车计划信息（装车站、需求车数），匹配对应装车站（或装车站所在区域）的剩余空车数量，形成拟批准车数。

（2）根据客户提报的装车计划信息（发站、到站、到局、经由站），核算发站装车能力、到站卸车能力、局界口通过能力是否满足，参考到达局的装车车数总量限制条件、需求车数是否满足整列装车等卡控校验条件，修正拟批准车数，得出最终批准车数。

（3）保存本条装车计划的审批结果，核减对应装车站（或装车站所在区域）的空车数量，核减发站装车能力、到站卸车能力、局界口通过能力、到局装车车数总量限制等限制能力。

2   系统功能

2.1   空车资源管理

系统提供空车资源发布功能，通过调度所货运调度员每日发布的铁路局次日站点空车和区域空车车型及数量，结合次日运输计划提报情况，实现供给与需求的精准匹配。

（1）站点空车资源

按照发/到站、发/收货人、空车类型等信息，精准配置站点空车资源。

（2）区域空车资源

将铁路局管辖范围内的区域进行划分（例如：将西安局划分为陕北、铜川、彬长、宝中等8个区域），按照区域、空车类型分别录入空车数量。

2.2   运输能力管理

运输计划的受理结果除受需求车数和可用空车资源的影响以外，还受发站装车能力、到站卸车能力、经由通过能力、到局装车总量、整列装车校验卡控等运输能力限制条件的影响。因此，系统提供了运输能力限制条件的维护功能，并在配空过程中调用，从而生成科学合理的运输计划受理结果。

（1）发站装车能力：包含发站货场装车能力和专用线装车能力两部分。需在系统中配置发站站名及其最大装车能力、专用线发货企业及其最大装车能力。

（2）到站卸车能力：包含到站货场卸车能力和专用线卸车能力两部分。需在系统中配置到站站名及其最大卸车能力、专用线发货企业及其最大卸车能力 (可自动从货调系统共享停限装调度命令）。

（3）经由通过能力：配置分界口或经由站的通过能力限制。

（4）到局装车总量：配置到局装车总量限制车数。

（5）整列装车校验卡控：对于部分要求整列装车的车站，配置每列的装车车数（申请装车车数不可超过整列车数）。≥整列车数80%的，按照请求车数受理；<整列车数80%的不受理。

2.3   日班计划管理

每日15：00，系统对由货调系统转储至本地数据库的次日煤炭运输计划进行分析评价，生成优先级及换算得分，将次日煤炭运输计划按照优先级从高至低排序，同一优先级内按照得分由高至低进行排序。依据货运调度员每日录入的空车资源及运输能力，自上而下分配空车资源，实现次日煤炭运输计划的自动受理。功能界面如图2所示。

图  2  日班计划管理功能界面

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2.4   计划调整管理

每日10：00，系统对由货调系统转储至本地数据库的当日煤炭运输计划进行分析评价，生成优先级及换算得分，将当日煤炭运输计划按照优先级从高至低进行排序，同一优先级内按照得分由高至低进行排序。依据货运调度员录入的当日修订空车资源及运输能力，自上而下分配空车资源，通过与前一日制定的次日煤炭运输计划进行比对，实现当日煤炭运输落空与追加计划的自动受理。

3   系统架构

系统采用B/S架构，从前端到后台分为展示层、业务逻辑层、数据抽取层和数据源，架构如图3所示。

图  3  系统架构

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3.1   展示层

通过浏览器实现人机交互，完成煤炭运输计划分析评价、空车资源分配和统计分析等业务的交互和展示。

3.2   业务逻辑层

通过JFinal框架的业务逻辑层代码，实现煤炭运输计划评价、运力资源配置等核心业务模块的软件逻辑。

3.3   数据抽取层

定期执行数据抽取任务，从中间库获取货调系统的煤炭运输计划数据，实现数据抽取加工，并转储到本地库。

3.4   数据源

本系统的数据源为货调系统的煤炭运输计划数据，主要包括装车日期、计划号、发站、到站、发货人、收货人、到局、经由站、品名、运输收入等信息。

4   关键技术

4.1   Quick UI框架技术

系统前端采用Quick UI框架技术。Quick UI是基于JQuery开发的一款前端开发框架，拥有良好的性能和兼容性，包含丰富的表单控件、图形化组件、皮肤模板和可视化展示模板，应用效果美观、用户体验流畅。

4.2   JFinal框架技术

系统后台采用JFinal框架技术。JFinal是基于Java语言、MVC架构的Web开发框架，其核心设计目标是开发迅速、代码量少、学习简单、功能强大、轻量级、易扩展，拥有Java语言所有优势的同时，又拥有Ruby、Python等动态语言的开发效率。

4.3   Git版本控制技术

本文使用Git版本工具，实现系统在迭代开发过程中的版本控制，提高开发效率。Git采用分布式版本库，服务器端无需软件支持，使源码的发布和交流极其方便，具有极强的合并跟踪能力。

5   应用效果

该系统于2017年在中国铁路西安局集团有限公司（简称：西安铁路局）上线运行，取得了良好的应用效果，主要表现为以下几点。

5.1   再造核心业务流程

系统紧密结合西安铁路局煤炭运输特点，建立科学的煤炭运输计划评价模型和运力资源配置模型，实现煤炭运输计划自动审批。

5.2   计划审批权力制约

对煤炭客户的日需求，实行综合因素权重计算分值排序，所有预定请求均纳入系统自动编制范畴，全部自动审批，杜绝人工干预。系统依据综合得分，按照由高到低的顺序，自动完成货运日计划审批，编制人员只有操作权，没有审批和修改权，有效防范了廉政风险。

5.3   空车资源合理配置

精准掌握每日空车资源，结合管内重点区段运输能力，实现煤炭运能、空车资源合理运用。同时，营造了公开透明的市场环境，引导客户均衡发运，确保收益最大化。

5.4   运输市场规范运作

通过设定参考因素和限制条件，向社会公开铁路局煤炭运输能力分布，引导客户合理安排运量，建立长期稳定的发运关系，实现合作共赢。

6   结束语

本文设计研发的煤炭品类装车日计划自动调整辅助决策系统，在西安铁路局运行效果良好。2019年，该系统累计受理煤炭品类运输计划58545条、需求车数2824548车、受理车数2267745车，该年度西安局煤炭品类运输13872万t，较2018年增加1224万t，增长近10%。

本文提出的煤炭运输计划评价模型、运力资源配置模型，及模型计算原理和实现技术等，可为全路各铁路局货运计划审批工作提供参考。