期末簡報 期末簡報 交通部運輸研究所 軌道容量研究 台鐵系統容量模式之建構分析(一) 財團法人中興工程顧問社 中華民國九十三年十一月二十六日

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§ 3 格林公式 · 曲线积分 与路线的无关性 在计算定积分时, 牛顿 - 莱布尼茨公式反映 了区间上的定积分与其端点上的原函数值之 间的联系 ; 本节中的格林公式则反映了平面 区域上的二重积分与其边界上的第二型曲线 积分之间的联系. 一、格林公式 二、曲线积分与路线的无关性.
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16.4 不定積分的應用 附加例題 4 附加例題 5.
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期末簡報 期末簡報 交通部運輸研究所 軌道容量研究 台鐵系統容量模式之建構分析(一) 財團法人中興工程顧問社 中華民國九十三年十一月二十六日 基隆 台北 桃園 交通部運輸研究所 宜蘭 苗栗 蘇澳新站 蘇澳 軌道容量研究 台鐵系統容量模式之建構分析(一) 台中港 台中 花蓮 光復 期末簡報 期末簡報 嘉義 玉里 關山 台南 台東 高雄 屏東 高雄港 財團法人中興工程顧問社 中華民國九十三年十一月二十六日 枋寮

簡報內容 一、前言 二、台鐵路線容量計算程序 三、模式比較 四、案例分析 五、結論與建議

一、前言 研究動機 研究目的 研究內容 配合台鐵相關建設的需要 為編訂國內軌道容量手冊預作準備 建立台鐵軌道容量解析模式 作為評估台鐵設施改善之參考 研究內容 軌道容量分析理論探討與影響因素分析 台鐵軌道容量解析模式的建構分析 案例分析 - 基隆至新竹路線容量檢核

一、前言 聯外運輸系統 研究範圍 車站配置 月台配置 軌道行車系統 甲站 乙站 軌道運輸系統 研究範圍

一、前言 期中報告完成內容 期末簡報主要內容 軌道容量的定義與影響因素分析 台鐵路線容量分析公式的推導 台鐵路線容量整體計算程序 模式功能的比較 案例分析 結論與建議

二、台鐵路線容量計算程序 路線條件 交通條件 控制條件 決定運轉寬裕時間 計算最小運轉時隔 找出瓶頸路段 計算平均運轉時隔 計算交會待避 損失時間 將列車歸類分組 路線容量整體分析 控制條件 計算號誌安全時距 計算站間運轉時間 決定停站時間

二、台鐵路線容量計算程序

三、模式比較

四、案例分析 案例分析對象 現況資料分析 路線容量分析 敏感度分析

四、案例分析-案例分析對象 基隆至新竹路段 西幹線列車之行駛路線 東幹線列車之行駛路線 基隆至新竹之通勤列車

四、案例分析-現況資料分析 路線概況 最大坡度13.3‰,最小半徑300 m 營運車站:24個車站

四、案例分析-現況資料分析 車輛概況 營運區間 列車種別 編組型式 最大速度 (km/h) 西幹線客運列車 自強號 推拉式電車組(E1000) 130 EMU100~EMU300電聯車 120 莒光號及復興號 E200~E400牽引甲種客車 100 平快車 東幹線客運列車 DMU柴聯車 110 R100牽引甲種客車 區間通勤列車 電聯車 EMU400~EMU600電聯車

四、案例分析-現況資料分析 營運概況 下行營運列車統計 上行營運列車統計

四、案例分析-現況資料分析 電務概況 供電系統 號誌系統

四、案例分析-路線容量分析 重要注意事項 所有46個區間的容量均計算 三坑站及五堵站無進站及出發號誌,故基隆-三坑、三坑-八堵,以及七堵-五堵、五堵-汐止的路線容量,分別以基隆-八堵,以及七堵-汐止區間加計停車時間來計算

四、案例分析-路線容量分析 列車相關參數 自強號 莒光號 通勤電車 236 217.1 160 130 100 110 1.25 0.98 列車編組 E1000×2+PPT×10 E200×1+35SP×10 EMU500×2(8車) 列車長度(公尺) 236 217.1 160 最高速度(km/h) 130 100 110 服務加速度(km/h/s) 1.25 0.98 1.88 服務減速度(km/h/s) 2 1.5 2.5 停靠車站 基隆、松山、臺北、板橋、樹林、桃園、中壢、新竹 基隆、松山、臺北、萬華、板橋、樹林、桃園、中壢、湖口、新竹 各站皆停

四、案例分析-路線容量分析 車站佈置類型 第一類型 第二類型 第三類型 第四類型

四、案例分析-路線容量分析 車站佈置歸類原則 根據軌道數目與運用屬性來歸類 僅考慮臨月台面,且具有閉塞號誌的正線軌道 上下行方向分別考慮 單向軌道屬性 車站歸類 專用軌道 共用軌道 平面交叉 2股以上 無 第一類車站(I) 1股 第二類車站(II) 有 第三類車站(III) 第四類車站(IV)

四、案例分析-路線容量分析 站間運轉時間 停車時間 列車巡航速度 尖峰小時通過列車總數與比例 臺鐵機務處提供 臺鐵綜合調度所計畫組提供 利用最高速度與表訂速度加權平均計算 尖峰小時通過列車總數與比例 根據臺鐵網站平常日的時刻表來統計

四、案例分析-路線容量分析 容量分析計算結果

四、案例分析-路線容量分析 容量分析計算結果

四、案例分析-路線容量分析 計算結果討論 上/下行之容量瓶頸(最小)皆為竹北-新竹段,分別為:下行9.16列/小時與上行8.62列/小時 上/下行之容量利用率最高的路段分別為:下行松山-台北段90.43%與上行板橋-萬華段101.75% 下行方向容量利用率超過80%的路段依序為:松山-台北、萬華-板橋、臺北-萬華、七堵-汐止、桃園-內壢、鶯歌-桃園

四、案例分析-路線容量分析 計算結果討論 上行方向容量利用率超過80%的路段依序為:板橋-萬華、汐止-七堵、桃園-鶯歌、新竹-竹北 下行方向路線容量最小的前五名依序為:竹北-新竹、七堵-汐止、桃園-內壢、中壢-埔心、基隆-八堵 上行方向路線容量最小的前五名依序為:新竹-竹北、汐止-七堵、桃園-鶯歌、埔心-中壢、中壢-內壢

四、案例分析-敏感度分析 敏感度分析對象 敏感度分析內容 桃園-內壢區間 停站時間 加減速性能因子 加減速度 列車長度 巡航速度 寬裕時間係數 交通組成 司機員與軔機反應時間 解除閉塞及清除號誌時間 停車位置與出發號誌機距離 車站所在區間長度 其他閉塞區間長度 車站月台及軌道佈置型式 站間運轉時間

四、案例分析-敏感度分析 平均停站時間 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 加速性能有效因子 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 減速性能有效因子 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 列車加速度 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 列車減速度 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 列車長度 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 巡航速度 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 運轉寬裕時間係數 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 司機員與軔機反應時間 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 解除閉塞與清除號誌時間 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 停車位置與出發號誌機距離 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 車站所在區間長度 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 其他閉塞區間長度 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 車站月台及軌道佈置

四、案例分析-敏感度分析 交通組成 路線容量

四、案例分析-敏感度分析 交通組成 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 站間運轉時間 路線容量 路線利用率

四、案例分析-敏感度分析 遞增之自變數 路線容量 路線利用率 平均停站時間   加速性能有效因子 減速性能有效因子 列車加速度 列車減速度 列車長度 巡航速度 ? 運轉寬裕時間係數 司機員與軔機反應時間 解除閉塞與清除號誌時間 停車位置與出發號誌機距離 車站所在閉塞區間長度 其他閉塞區間長度 車站月台及軌道配置型式 交通組成 站間運轉時間

四、案例分析-敏感度分析 綜合分析 運轉寬裕時間係數 加速性能有效因子 減速性能有效因子 車站所在閉塞區間長度 其他閉塞區間長度 列車加速度 列車減速度 停站時間

五、結論與建議-結論部份 本研究成果的第二章及第三章的內容,可作為未來發展國內軌道容量手冊的基礎 本研究參考台鐵系統的特性,建立本土化的路線容量分析模式;相較於目前常見的國內外模式,考慮更多路線容量的影響因素 本研究的路線容量分析模式是以小時為單位,案例分析是依台鐵未來車種簡化的方式來計算。但由於尖峰小時通常沒有貨物列車,因此本研究的計算結果無法與台鐵全日容量的計算結果直接比較

五、結論與建議-結論部份 路線容量案例分析結果摘要: 臺鐵基隆-新竹路線容量最小的區間為竹北-新竹路段,容量為下行9.16列/小時,上行8.62列/小時 路線利用率最高區間為下行松山-台北路段90.43%,與上行板橋-萬華路段101.75% 容量的主要因素依序為「其他閉塞區間長度」、「運轉寬裕時間係數」、「停站時間」、「列車加速度」、「加速性能有效性」、「列車減速度」、「減速性能有效性」,以及「車站所在閉塞區間長度」等 改善桃園車站的配置、縮短閉塞區間長度、縮短停車時間、提高加減速性能,可有效提升桃園-內壢的路線容量

五、結論與建議-結論部份 路線容量隨著路線條件、交通條件與控制條件之不同而有相當的變化,若條件有大幅度的變動,應予以重新計算 路線利用率小於1僅表示容量還足夠,但不代表時刻表的品質很好,當路線利用率接近於1時,時刻表的品質可能會下降

五、結論與建議-建議部份 本研究建立「以列車為客體單位」之路線容量解析模式。由於臺鐵捷運化正積極推動中,因此可以本研究之成果為基礎,建立「以旅客為客體單位」之路線容量解析模式 本研究建立的模式考慮相當多的容量影響因素,但計算相當繁複,為了輔助計算以及便於推廣,建議發展視窗化「容量檢核應用程式」 號誌安全時距計算公式較為複雜,對於僅需簡算公式的使用者較為不便,建議未來配合模式驗證之結果,發展合理的簡算公式,以符合不同的計算需求

五、結論與建議-建議部份 容量計算參數對於計算結果的影響甚鉅,惟目前只能在有限的資源下推估合理的數值,未來若有更多實測的資料,更應深入的進行本土化路線容量計算參數之研究 建議未來應深入研究服務水準、績效與容量及路線利用率的相關性,以便於解讀容量及路線利用率所反映出來的績效與服務水準

簡報完畢、敬請指教