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Aufgrund ihrer langen Nutzungsdauer sollte Eisenbahninfrastruktur so gestaltet werden, dass sie auch den langfristig zu erwartenden betrieblichen Anforderungen gerecht wird. Die zukünftige Belastung der Infrastruktur kann im Allgemeinen jedoch nur auf Basis unscharfer Prognosedaten abgeschätzt werden, da zum Zeitpunkt der Planung noch keine genauen Betriebsprogramme oder Fahrpläne bekannt sind.
Die Unschärfe der Planungsgrundlage führt zu einer bevorzugten Anwendung makroskopischer Modelle, in denen aggregierte Eingabegrößen verwendet werden. Durch die Aggregation der Daten lassen sich die Datenpflege und der Rechenaufwand selbst in großen Netzen auf ein überschaubares Maß begrenzen.
In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das auf Basis prognostizierter Verkehrsaufkommen und erwarteter Produktionsstrukturen im Güter- und Personenverkehr die zukünftigen Betriebsprogramme auf dem Gesamtnetz eines Eisenbahninfrastrukturunternehmens abschätzt. Die Belastungszustände des Netzes werden dabei nach Zeitscheiben differenziert betrachtet, um zeitlich begrenzte Kapazitätsengpässe infolge temporärer Spitzenbelastungen genauer identifizieren zu können.
Betriebliche Vorgänge wie z. B. Zugfahrten werden als abstrahierte Ereignisse mit einer zeitlichen Unschärfe aufgefasst. Das Auftreten eines Zuges an einem Ort der Infrastruktur wird zeitscheibenbezogen durch eine stochastische Wahrscheinlichkeit angegeben. Die Identifizierung kapazitiver Engpässe im Netz erfolgt durch eine vereinfachte analytische Leistungsuntersuchung, indem der Belegungsgrad von Teilstrecken und die mittlere Pufferzeit zwischen aufeinander folgenden Zügen als Kenngrößen zur Abschätzung der Betriebsqualität herangezogen werden.
Die Funktionsweise des Verfahrens wird anhand der Berechnung von Szenarien demonstriert, die von unterschiedlichen Einflussfaktoren ausgehen. Um den Einfluss der Zeitscheibeneinteilung auf die Identifizierung von Kapazitätsengpässen zu demonstrieren, werden Zeitscheiben-Varianten untersucht. Daraus lassen sich Empfehlungen zur sinnvollen Einteilung eines Verkehrstages in Zeitscheiben ableiten. Unter Berücksichtigung dieser Einteilung bietet das Verfahren eine zuverlässige Unterstützung bei der langfristigen Planung von Infrastruktur.
