Browsing by Author "Bueno Cadena, Carlos Enrique"

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    An analytical model for controlling disruptions on a metro line
    (2020) Bueno Cadena, Carlos Enrique; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Tirachini Hernández, Alejandro; CEDEUS (Chile)
    A control framework is developed that regulates a Metro-type rail line in the presence of disruptions while taking into account the tradeoff between user and operator (energy consumption) costs. Unlike approaches based solely on computational intensive optimization models, the proposed methodology is based on three eminently solvable analytical models. These formulations sequentially apply train holding and speed control strategies with the objective of reducing social cost. In the initial phase immediately following a disruption, one of the holding models determines the magnitude of the holds to be imposed on each train on the line. Once the trains are moving again and the recovery period begins, the other holding model and the speed control model take over, defining respectively the train holdings at each of the stations and the train speeds between them. Simulation results demonstrate that the framework's performance is similar to that of an optimization model applying overall control to the entire system. The methodology can also be used to reveal the effects of different relevant parameters on the control decisions to be taken.
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    Operación regular de trenes mediante múltiples estrategias minimizando tiempos de pasajeros y consumo de energía
    (2018) Bueno Cadena, Carlos Enrique; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    En las últimas décadas, proveer capacidad de transporte con adecuada calidad de servicio para sus usuarios en muchos centros urbanos se ha convertido en un problema contingente debido al importante aumento de su población y superficie. Para enfrentar este problema, se han implementado sistemas de transporte masivos de alta frecuencia que pretenden transportar de forma eficiente y eficaz a los usuarios. Especialmente durante las horas punta, transportar estos altos volúmenes de pasajeros resulta una tarea de alta complejidad operacional y muy vulnerable a perturbaciones sistemáticas y especialmente a disrupciones inesperadas de mayor duración. Para enfrentar esta complejidad se requiere tomar decisiones de forma rápida y distribuida en la red, de modo de minimizar los efectos negativos que estos eventos inesperados produzcan en el sistema. Para lograr este objetivo, los sistemas modernos de transporte generan un importante flujo de información que permite monitorear el sistema y generar planes de acción aplicables en tiempo real. Dentro de este contexto, este trabajo presenta un modelo de programación matemática con horizonte móvil de predicción que utiliza la información proveniente de la operación de una línea de Metro para aplicar en tiempo real medidas de control operacional que minimicen su costo social asociado al consumo de energía y a los tiempos de espera y de viaje de los usuarios. Para minimizar este costo social el modelo considera tres estrategias de control que pueden ser implementadas de forma individual o conjunta: ajuste a la velocidad entre estaciones, retención de trenes en las estaciones y dosificación de pasajeros en las estaciones. El modelo es evaluado mediante simulación con el objetivo de medir su desempeño en presencia de perturbaciones y disrupciones en la línea. Para el control de perturbaciones, las estrategias de control de velocidad y retención de pasajeros permiten reducciones del costo social de hasta el 20%. A pesar de que la velocidad promedio de los trenes cae levemente, el exceso en tiempo de viaje producto de las disrupciones disminuye en más de 70%. Para el control de disrupciones, se analiza la conveniencia de la utilización de las estrategias de dosificación de pasajeros en forma conjunta con el control de velocidad y retención de trenes con el objetivo de reducir el tiempo de recuperación del sistema en presencia de eventos de alta duración. Se proponen como métricas de desempeño de las herramientas de control tanto el costo social como la duración de la fase de recuperación de la operación normal de la línea. Finalmente, se propone un marco de control alternativo que incluye modelos analíticos que muestran un desempeño similar al obtenido con el modelo de optimización. Este marco de control sirve de base para definir políticas de control que permitan apoyar las decisiones de los controladores de la línea.