2008/2009An efficient train operation is a primary success factor for all infrastructure managers, since it allows operating a higher number of trains without significant infrastructure investments.
As known, a trade-off exists between capacity and punctuality, forcing planners to find an equilibrium allowing the highest number of slots to be operated with satisfying punctuality indicators. This is particularly challenging in nodes, where the combination of different stochastic parameters on various lines and for different trains dramatically increases modelling tasks.
In the last years, railway simulators have become a very powerful instrument to support the different steps of the planning process: from the layout design to capacity investigations and offer model validations. More recently, the possibility of an automatic import of infrastructure layouts and timetables widened the application spectrum of micro-simulators to large nodes and to more detailed stochastic stability evaluations.
Stochastic micro-simulators can reproduce most processes involved in rail traffic and comprehend not only its deterministic aspects, but also human factors. This is particularly relevant in order to simulate traffic under realistic conditions, considering variability at border, various driving styles and stop times. All these parameters have to be calibrated using real-world collected data for single trains or train families, considering their different behaviour in the network and at its border.
Since a perfect representation of all stochastic and deterministic parameters involved in rail traffic is not possible, a calibrated model must be validated to evaluate its precision before using it in practice. Calibration has been tested on the Palermo - Punta Raisi single-track line, on the Trieste - Venice double-track line and in the node of Turin.
The model is first used to forecast reliability of the operations after infrastructure and timetable changes. Results have been compared ex-post with real traffic data, showing remarkable reliability. An approach is then presented, in which stochastic micro-simulation is used to represent the relationship between robustness, capacity and a number of other important factors, such as traffic variability or running time supplements. The approach can be used to estimate the buffer times, and the running time supplements to obtain a given reliability level.
First, micro simulation with its advantages and weaknesses is presented; then, after a presentation of the most common reliability measures, the a new indicator is explained. Third, calibration, validation and application of the case studies is described; in the last part, an approach to evaluate the trade-off between different parameters is presented.La domanda di trasporto collettivo, in particolare ferroviario, è fortemente cresciuta nelle grandi aree urbane anche per effetto di specifici strumenti pianificatori volti a favorire l’utilizzo di alternative sostenibili sotto il profilo ambientale, nel rispetto della configurazione del territorio. La conseguente saturazione dei nodi e delle linee e la contemporanea necessità di aumentare la regolarità del servizio offerto impongono ai gestori un deciso aumento nella precisione della pianificazione dell'esercizio.
Come è noto, esiste un trade-off tra capacità e regolarità dei servizi ferroviari, che obbliga i pianificatori a trovare un equilibrio, massimizzando il numero di treni e garantendo nel contempo un soddisfacente livello di regolarità. Il mantenimento di tale equilibrio risulta particolarmente complesso nei nodi, dove la combinazione di fenomeni stocastici in numerose linee e per diversi servizi aumenta notevolmente le difficoltà di modellizzazione della circolazione reale.
Negli ultimi anni, gli strumenti di microsimulazione della circolazione ferroviaria sono divenuti uno strumento potente a supporto delle diverse fasi di pianificazione, dalla progettazione funzionale dell’infrastruttura alle stime di capacità e alla validazione degli orari. Più recentemente, la possibilità di ottenere l'importazione automatica del modello infrastrutturale e degli orari ha ampliato lo spettro di applicazione della microsimulazione ai nodi complessi ed alle valutazioni ex-ante della stabilità degli orari.
La microsimulazione consente di riprodurre la gran parte dei processi coinvolti nella circolazione ferroviaria, comprendendo non solo i suoi aspetti deterministici, ma anche il fattore umano. Ciò risulta particolarmente importante al fine di simulare la circolazione in condizioni reali, considerando i ritardi in ingresso nell’area di simulazione, i diversi stili di guida e la variabilità dei tempi di fermata nelle stazioni. Tali parametri necessitano tuttavia di un’adeguata calibrazione mediante dati reali per singoli servizi o famiglie di treni, considerando le diversità di comportamento all’interno della rete simulata ed al cordone.
Dato che non è possibile una rappresentazione perfetta di tutti i parametri stocastici e deterministici che definiscono la circolazione ferroviaria, un modello calibrato deve essere validato per valutarne la precisione, prima di venire utilizzato in pratica. La calibrazione è stata testata sulla linea a semplice binario Palermo-Punta Raisi, sulla Venezia - Trieste, a doppio binario e nel nodo di Torino.
In primis, il modello è stato utilizzato per la stima ex-ante della regolarità in seguito a modifiche infrastrutturali e di orario. Dopo l’attivazione dei provvedimenti simulati, i dati della circolazione reale sono stati confrontati con quelli simulati, dimostrando la notevole attendibilità della stima.
E’ stata quindi sviluppata una metodologia, in cui la microsimulazione viene utilizzata per rappresentare la relazione tra capacità, regolarità dei servizi ed una serie di altri fattori, quali ad esempio gli allungamenti sul tempo di percorrenza e i fenomeni stocastici. L’approccio può essere utilizzato per la stima delle riserve e degli allungamenti da inserire nell’orario per ottenere una data regolarità.
La tesi muove dalla presentazione della microsimulazione, delle sue potenzialità e dei suoi limiti; quindi, dopo la descrizione delle principali misure di regolarità, viene introdotto un nuovo indicatore. Seguono la presentazione delle metodologie di calibrazione e validazione di un modello di microsimulazione e la loro applicazione ai casi di studio. Viene infine presentata la metodologia per la stima coordinata di regolarità e capacità, le cui potenzialità sono illustrate nei casi di studio.XXII Ciclo198
