Méthodologie de réorganisation du trafic ferroviaire par analyse de sensibilité régionale : application à un incident sur infrastructure électrique

par Soha Saad

Thèse de doctorat en Génie Industriel : conception et production

Sous la direction de Jean Bigeon et de Florence Ossart.

Le président du jury était Bruno Sareni.

Le jury était composé de Marie-Cécile Péra, Jean-Marie Flaus.

Les rapporteurs étaient Bruno Sareni, Stéphane Brisset.


  • Résumé

    La qualité d'alimentation électrique d'un réseau ferroviaire peut être fortement affectée par l'indisponibilité d'un équipement électrique, que ce soit suite à un incident technique ou une opération de maintenance. Il est alors nécessaire de réduire le trafic prévu en ajustant les grilles horaires et les profils de vitesse, tout en conservant des performances d'exploitation optimales. Le but du travail présenté dans ce mémoire est de développer un outil d'aide à la décision pour assister les agents en charge de la réorganisation du trafic lors d'un incident sur infrastructure électrique. Le système étudié est complexe et son analyse repose sur des simulations coûteuses. Nous avons donc proposé une démarche en deux phases. Dans un premier temps, une analyse de sensibilité permet de détecter de manière efficace les variables d’ajustement du trafic les plus influentes. Après une analyse comparative entre différentes techniques, nous avons retenu l’analyse de sensibilité régionale par filtrage de Monte Carlo et test de KS, car cela permet de prendre en compte les contraintes opérationnelles, comme les niveaux de tension en ligne. La deuxième phase consiste à optimiser la solution en travaillant dans un espace de recherche de dimension réduite. Un ensemble de solutions Pareto optimales sont générées afin d’évaluer le meilleur compromis entre le critère principal qui est la densité de trafic et d’autres critères tels que les pertes ou les échauffements. Les techniques mises en œuvre ont abouti à la réalisation d’un prototype. Cet outil permet à l’ingénieur de définir les variables d’ajustement et les critères de performance du trafic. Il analyse ensuite l’influence des différentes variables d’ajustement et optimise le trafic par rapport aux critères définis. L’outil a été testé sur quatre cas d’étude correspondant à des portions de réseaux et à des trafics ferroviaires réels.

  • Titre traduit

    Railway traffic reorganization methodology by regional sensitivity analysis : application to an incident on electrical infrastructure


  • Résumé

    The power supply quality of a railway network can be strongly affected by the unavailability of electrical equipment, whether due to a technical incident or a maintenance operation. It is then necessary to reduce the expected traffic by adjusting the time schedules and speed profiles, while maintaining optimal operating performance. The purpose of the work presented in this thesis is to develop a decision support tool to assist the agents in charge of the reorganization of traffic during an incident on electrical infrastructure. The studied system is complex and its analysis is based on costly simulations. We therefore proposed a two-phase approach. As a first step, a sensitivity analysis can effectively detect the most influential traffic adjustment variables. After a comparative analysis between different techniques, we selected the regional sensitivity analysis by Monte Carlo filtering and KS test, because it allows us to take into account the operational constraints, like the tension levels in line. The second phase consists in optimizing the solution by working in a small research area. A set of Pareto-Optimal solutions are generated to evaluate the best trade-off between the main criterion "traffic density" and other criteria such as losses or overheating. The techniques implemented led to the production of a prototype. The tool allows the engineer to define traffic adjustment variables and traffic performance criteria. Then it analyzes the influence of the various adjustment variables and optimizes the traffic according to the defined criteria. The tool was tested on four case studies proposed by SNCF Réseau and corresponding to network segments and actual rail traffic.


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