平成 29 年電気学会産業応用部門大会

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都市鉄道の超高頻度運転による混雑緩和の可能性
学生員

吉枝 春樹＊

非会員

岩倉 成志＊＊A possibility of high frequency operation for congestion reducing of urban railway
Haruki Yoshie＊,Student Member,Seiji Iwakura＊＊,Non-member,（2017年5月12日受付）

In this paper, we examined a possibility of a low cost capacity expansion by frequency operation using a moving blockfor heavy congested, this research is analyzed by two methods that operation curve based approach and multi agent simulation using actual data of Tokyu Denentoshi line and Hanzoumon subway line. This agent simulator can estimate minimum
allowable time interval through the calculation on stopping time with decreasing passenger volume in a vehicle by extreme
frequency operation. As a result, this study findings that the operation interval can be improved to approximate 110 seconds
intervals for the current approximate 130 second interval.
キーワード：都市鉄道，混雑緩和，高頻度運転，移動閉そく，マルチエージェントシミュレーション

Keywords：Urban railway, congestion mitigation, extreme frequent operation, moving block, multi agent simulationから，2分以下の間隔を実現することを目指す。

1.背景と目的

検討の対象路線を田園都市線および半蔵門線とし，実際東京の都市圏鉄道の混雑は，継続的な輸送力増強によりの利用客ODや線形，車両性能データを用いて検証する。

緩和されつつあるが，各線区のピーク時の混雑率を180%以下とする目標は達成されていない。

列車の運転間隔は，駅での停車時間と，先行列車が駅を発車してから後続列車が駅に到着するまでの追込時間で決

東京圏はもともと公共交通の利用度が高いうえ，2050年まる．本研究では，追込時間に関する基礎的な検討を行の東京都の総人口は2005年と同程度を維持すると予想されい，次いでシミュレーションによって検討対象路線で運行ていることから，混雑の自然緩和は長期間期待できない．

を実現できるか二段階で検証する。

一方，国や自治体の財政的制約，鉄道事業者の投資回収リスク等のため，線増等の大規模投資は難しい。

追込時間に関する基礎的な検討では，条件を変化させながら駅付近の運転曲線の変化を分析し，追込時間の短縮方

そこで，信号システムを改良し，既存ストックの能力を策やその限界について考察する。

最大限に引き出すことでインフラへの大規模投資を行わずシミュレーションでは列車の挙動のほかに停車時間を推に輸送力増強を実現する方策を検討する。日本地下鉄協会

計することで，高頻度化によって混雑が緩和された場合の(1)によれば，2分以下の間隔で運転を行っている地下鉄停車時間の短縮効果を推計する。検討対象路線の実データは，東京の1分50秒を含めて世界に19都市あり，特にモスを用いて推計を行い，実路線の条件下で停車時間の変動をクワについては，輸送密度が8.8百万人/kmを記録しながら含めた分析を行う点が特徴である。

1分30秒台での高頻度運転を実現している。これらのこと
Correspondence to: me16111@shibaura-it.ac.jp*芝浦工業大学大学院 建設工学専攻 交通計画研究室〒135-8548 東京都江東区豊洲3-7-5 研究棟09C32
Shibaura institute of technology after graduation school
3-7-5 Toyosu Koto-ku, Tokyo 135-8548, Japan**芝浦工業大学 工学部 土木工学科 交通計画研究室〒135-8548 東京都江東区豊洲3-7-5 研究棟09C32
Shibaura institute of technology department of Civil engineering
3-7-5 Toyosu Koto-ku, Tokyo 135-8548, Japan

これらの分析によって，日本の都市鉄道のさらなる高頻度化の可能性を示し，大規模なインフラ投資によらない混雑緩和の可能性を示すことを本研究の目的とする。

2.追込み時間に関する基礎的検討<2.1>検討の目的

検討対象路線のうち停車時間が最も長い駅は渋谷駅で，所定停車時間は60秒である。120秒以下の間隔で運行するためには，60秒以下の追い込み時間と［ V - 315 ］Ⓒ 2017 IEE Japan平成 29 年電気学会産業応用部門大会

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Table 3. 再発車までの時間

Table 1. 追込時間分析の設定条件
Idle running time

3 [Sec]Starting time after signal clear

5 [Sec]Deceleration for stop to station

3 [km/h/s]

Deceleration for speed check patterns

3 [km/h/s]

Time of between notch-off and breaking

5 [Sec]Buffer distance

25 [m]

Maximum speed of forward train

90 [km/h]

Approaching speed of Following train

90 [km/h]Time of between signal clear
and start [sec]36912

Minimum time interval [sec]

45.0

45.3

46.5

49.4

-50

050

Verocity [km/h]

4030

20

100-250-200-150-100

Distance from stop position [m]Train speed

Fig 1.

Cab signal indication

Fig 2. 10km/hごとに加速する場合のランカーブ

各ケースの運転曲線の概形

Table 4. 発車後の加速操作の影響
Table 2. 各余裕距離での追込時間
Deceleration forstop to station(km/h/s)

2.0

2.5

3.0

3.5

Temporally stop case

42.7

40.7

39.3

38.2

Constant speed case

60.5

58.6

56.6

54.9

Speed step [km/h]

0.0001

15

1015

Minimum time interval [sec]

39.3

39.4

39.8

40.3

41.3ス）と，先行列車と最接近するまで進入速度で走行し，その後再加速するケース（再加速ケース），駅手前で先行列する必要があり，10秒程度の余裕時間を考慮すると，50秒車に追いついて一度停止するケース（機外停止ケース）を以下の追込時間がひとつの目標となる。なお，運転間隔を考える。（Fig 1.参照）進入速度が早い場合は先行列車と短縮することで混雑が緩和した場合の乗降時間の短縮が期最接近する地点が停止位置に向けて減速を開始する地点と待されるが，その効果はシミュレーションで検証する。

重なるため再加速することはできず，再加速ケースは定義<2.2>検討の条件

検討は検討対象路線で使用されていすることができない。

る東急8500系電車の特性を用いて1mピッチで計算を行っ<2.4>駅停止時の減速度の影響

駅に停車する際のブた。その他の条件は特に断りのない限りTable 1によった。

レーキ操作は運転士個人の技量で変動する。そこで，駅へ(1)空走時間 現状と同等の3秒間とし，緩和ブレーキの向けて減速する際の減速度を2.0km/h/s~3.3km/h/sとして影響を分析した(Table 2参照）。3.0km/h/sを維持した場合に動作等は考慮しなかった。
(2)再発車までの時間 車内信号現示の上昇から発車までタイムラグが生じることを考慮し，5秒間は停車する。
(3)減速度駅へ向けて速度0km/hまで停止する際の減対して，2.0km/h/sでは再加速ケースで3.4秒，一定速ケースで3.9秒伸びた。自動運転装置などの導入によって高い減速度を常に実現できれば，追込時間が短縮できる。

速度と速度照査パターンの減速度は現状の計画値を考慮して3km/h/sに設定した。

<2.5>再発車までの時間

運転士が機外停止後に列車を発車させるまでには一定のタイムラグがあると考えられ(4)加速から減速までの時間加速の終了から減速の開る。分析の結果，再発車までの時間が3秒から12秒への9秒始まで5秒間一定速度で走行するものとした。ただし，シの 伸びた 場合でも，追 込時間は4.4秒 の伸び に留まった

ミュレーションでは考慮できていない。

（Table 3参照）。これは，再発車までの時間で先行列車と(5)余裕距離

ATACSで試験実績のある25mとした。

(6)進入速度

駅の手前において、先行列車と最も接近する地点を通過するときの後続列車の速度(7)進出速度<2.6>車内信号現示の上昇への追従操作

検討対象路線の車両は2ノッチ以上の起動加速度が同一のため，車内信駅出発後に加速を終了する速度<2.3>検討ケースの整理の距離が開き，走行できる速度が早くなるためである。

号現示の上昇に完全に追従させた加速は難しいと考えられ

本検討では，停止位置に向ける。そこで，パターンに追従して加速するケースから，加て減速するまで進入速度を保持するケース（一定速ケー速操作を15km/hごとに行うケースまで検討した。10km/h［ V - 316 ］Ⓒ 2017 IEE Japan平成 29 年電気学会産業応用部門大会

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Table 5. 停止点のずれの影響
Distance from actual stop position [m]

01030

50

Minimum time interval [sec]

39.3

39.6

40.4

41.3

Minimum time interval [sec]90.0

Table 6. 進入速度と追込時間の関係
Temporally stop/ Re-acceleration
Maximum speed of preceding train [km/h]

Constant speed caseApproaching speed[km/h]

305070900
1088.52053.153.13044.4

44.3

4048.8

42.4

42.4

50

53.1

43.3

43.2

60

57.4

47.2

45.6

45.6

90

70.4

59.0

56.6

56.6

30

50

70

44.1

39.6

39.3

44.0

39.5

39.1

44.2

39.8

39.4

44.4

40.4

40.1

41.6

41.4

80.0

70.0
60.0
50.0
40.0
30.0
0

20

40

60

80

100

Approching speed [km/h]
const 30

const 50

const 70

re-acc 30

re-acc 50

re-acc 70

Fig 3.

[sec]* 一定速ケースの空欄は，進出速度が低いケースと同じ値であることを示す。
* 再加速ケースの空欄は，一定速ケースの同一速度と同じ結果であることを示す。

進入速度と追込時間の関係

Boarding and alighting model
Passengers in vehicle
Boarding
passengers

ごとに加速を行う場合の運転曲線も示す（Table 4.参照）（Fig 2.参照）。1km/hづつ加速する場合に対し，15km/hごとに加速する場合は2秒の伸びとなった。
<2.7>停止位置の誤差の影響

移動閉そくシステムのブ

Alighting

レーキパターンは必ずしも精度良く停止点に列車を導くこ

passengersとを意図していないため，列車が停止点よりも手前に停止

Train running modelすることが考えられる。パターン計算上の停止点に対しOshiageと，概ね比例的に追込み時間が増加し，50mのずれに対して追込時間は2秒の伸びとなった。（Table 5.参照）<2.8>進入・進出速度の影響

Switch↓Train

進出速度ごとに進入速度

Cyuuou-rinkan

Stationて，0～50m手前に列車が停止した場合の影響を分析する↑を変化させた。(Table 6.参照）一定速ケースでは，進入速度が低下すると追込み時間が短縮されるが，ある速度を下Fig. 4. シミュレーションの概要

回ると追込み時間が増加する。しかし，再加速を行えば進モデルと走行時間推計モデルの二つからなり，走行時間推入速度が低下しても追込時間を維持でき，機外停止時も同計モデルが列車の走行挙動を再現し，駅に停車すると乗降等の追込み時間となる。（Fig 3.参照）

時間推計モデルが起動して乗降時間を推計する（Fig. 4参進出速度が制限される場合は，後続列車の運転速度に関照）。乱数を使用するため10回実行して平均値を用いる。

係なく追込み時間が伸びることから，進出側の速度制限を<3.2>走行時間推定モデル 走行時間再現モデルは，実際緩和することが望ましい。
<2.9>基礎検討のまとめの線形や施設の状況に基いて列車の走行速度・位置を常に追込時間の極限値はTable 6の推定し，ここから駅間の所要時間を推定している。

最小値である39.1秒と考えられる。ただし，実際の運転上(1)列 車 の 挙 動

運 転 速度は 車 内 信号 現 示 に対 し て -は機外停車後の再発車までのタイムラグや車内信号現示へ3km/hから-10km/hの範囲で追従し，駅停車時は3km/h/sでの追従操作の影響で5秒程度，運転士のブレーキ操作に減速する。機外停車した場合は発車可能になってから5秒よってはさらに4秒程度伸びる場合もあると考えられる。

後に発車する。車両性能は東急8500系を再現しており，全列車が満員乗車で架線電圧1350Vの特性である。

3.マルチエージェントシミュレーション<3.1>シミュレーションの概要(2)保安装置

検討対象路線である東急田園都市線及び半蔵門線の中央林間～押上間の路線を実移動閉そくを想定し，余裕距離25mとする。分岐器手前では，正しい進路が開通するまで停止させるパターンとし，エアセクションを避けて停止させる。

データによって再現しており，入力したダイヤに応じて線<3.3>乗降時間推定モデル 乗降時間推計モデルは実際の区の列車全体の挙動を再現する。システムは乗降時間推計

乗降客数に基づいて旅客を各駅の再最混雑扉での乗降を再［ V - 317 ］Ⓒ 2017 IEE Japan平成 29 年電気学会産業応用部門大会

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60

40%
30%

40

40

20%
20

20
0～70

75～

80～

85～

90%
100%
80%
90%
70%
80%

120
70%
100

60%

80

50%

60

40%
30%

40
20%
20

0%
90～

140

80%

10%

0
70～

100%

95～

120

105～

110～

115～

0%
120～

60%
70%

80

60%
50%
50%
40%

60

20

125～

0
130～

Time interval [sec]Time interval [sec]Time interval [sec]Current status

Predict

40%
30%
30%
20%
20%
10%
10%

40

10%

0
100～

100

135～

140～

frequency
Cumulative[%] [%]
frequency
Cumulative

50%

160

90%

～70
75～
85～
95～
105～
115～
125～
135～
145～

80

100%

Observed frequency

60

70%
60%

110sec

140

120
100

110sec

～70
75～
85～
95～
105～
115～
125～
135～
145～

80

160

Cumulative frequency[%]

100

140

90%

～70
75～
85～
95～
105～
115～
125～
135～
145～

120

100%

80%

Observed frequency

Observed frequency

140

160

Observed frequency

160

100secCumulative frequency [%]

90sec

0%
0%

145～

Time interval [sec]Cumulative frequency*実データは2014年の遅延が少ない10日分

Fig. 5. 運転間隔の分布
Table 7. ダイヤごとの平均運転間隔と停車，追込時間
Scheduled arrival interval [sec]

これは，速度照査パターン計算時の精度や列車の運転操作

90

100

110

100.45105.36110.08Stopping time [sec]

60.2

65.1

69.4

Average time interval [sec]

40.25

40.26

40.68

Average arrival interval [sec]の再現精度等に起因すると考えられ，今後の課題である。

4.まとめ
本稿では，都市鉄道の超高頻度運行の可能性を検討することを目的として，移動閉そくシステムのポテンシャルの現している。乗降客数や車内の旅客数に応じてホーム部分考察，移動閉そくシステムを実路線に適用した場合を想定

や車内に乗客エージェントを配置したエージェントを，ビしたシミュレーションを行った。

デオカメラ映像の調査をもとにして設定したルールに基づ基礎検討では，追込時間について検討し39秒が極限的ないて移動させ，乗降時の旅客の行動を再現することで停車値で，実際の運転上のロスを考慮すると45秒程度の時間が時間を推計する。なお，車内の混雑率を推計することで，必要になる場合があるとの結果を得た。

運転間隔に応じて乗降時間を推計することができる。
<3.4>乗降客数の設定と入力ダイヤ

シミュレーションでは，東急田園都市線よおび地下鉄半小林ら(2)の開発し蔵門線を対象に，高頻度運転の可能性を検証した。その結たモデルを用い，時間帯別に設定した頻度で駅に乗客エー果，渋谷駅がボトルネックとなり，ダイヤ通りの運転が可ジェントを発生させ，乗車行動を再現する。

能な間隔は110秒程度になるが，入力ダイヤによってはそダイヤは運転間隔が90秒，100秒，110秒の3種類を設定した。既存のダイヤをもとに，準急と各駅停車の交互運転れよりも短い間隔になる例も観測された。また，運転頻度を上げることで，1列車当りの乗降時間が短縮された。

を行っている時間帯について，上記の運転間隔になるように所要時間や本数を調整した。

今後はダイヤデータの品質向上や検討の範囲拡大に務め，都市鉄道の混雑緩和の方策を検討したい。

<3.5>結果と考察 乗降客数が最も多い渋谷駅に注目して謝辞考察する。渋谷駅の到着間隔の分布は，110秒ケースでは110秒を中心としたほぼ対称な分布となったのに対して，本研究の実施にあたり，実路線の設備や車両性能等のその他のケースでは最頻値が短い運転時隔の側に偏る傾向

情報をご提供いただいた東京急行電鉄ならびに東京地下鉄が見られた（Fig. 5参照）。110秒ダイヤのケースでは渋谷に深甚の謝意を表します。なお，本研究は筆者独自の見解

駅への平均到着間隔がほぼダイヤ通りとなったが，100秒で，筆者がその全責任を負うものです。本研究はJSPS科研

間隔や90秒間隔のダイヤでは，ダイヤよりも運転間隔が開費【JP16K14323】の助成を受けたものである。

く結果となった（Table 7.参照）。停車時間については，

文

運転間隔が縮まることで減少する効果があり，110秒間隔

献と90秒間隔を比較すると9.2秒の短縮効果が見られる。一(1)日本地下鉄協会：世界の地下鉄，pp.444-467，

方，到着間隔から停車時間を引いて得られた平均の追込時

ぎょうせい(2010)間は全ケースで約40秒である。基礎検討でも40秒程度が極(2)小林渉，岩倉成志：エージェントシミュレーションを限値であり，渋谷駅の押上方に分岐器による速度制限があ用いた列車遅延対策の効果比較，第23回鉄道技術連合シンることを踏まえると平均値としては短すぎる疑いがある。

ポジウム(J-rail2016)論文集CD-ROM (2016-12)［ V - 318 ］Ⓒ 2017 IEE Japan