城市軌道交通供電智能運維系統應用研究

東 升

0 引言

我國的交通發展正從“交通大國”向“交通強國”邁進。實現交通強國，關鍵靠科技創新，建設智慧交通，需要加快“互聯網+交通運輸”、自動駕駛、新能源交通裝備等技術的推廣應用[1]。城市軌道交通因其優勢而成為大城市群之間及居民出行的首選交通工具，同樣面臨著變革。軌道交通的智慧化是促進軌道交通與城市發展有機結合的有力抓手，對于實現城市的可持續發展具有重要意義[2]。

1 城市軌道交通智能運維系統發展現狀

全國大部分城市已開展軌道交通智能運維的研究和實踐。

“基于IEC 61850標準的城市軌道交通供電系統繼電保護技術方案”在廣州地鐵14號線選取示范站掛網，在35 kV交流開關柜、1 500 V直流開關柜安裝帶IEC 61850功能的繼保裝置，通過基于GOOSE全光纖網絡實現全站數據的傳輸與共享，構筑供電系統快速網絡化繼電保護系統；實現控制層設備與間隔層設備通過MMS通信協議交互信息。信息交互內容主要包括：裝置與監控后臺的信息傳輸；交流保護裝置間互操作；直流保護裝置間互操作；交、直流保護裝置間互操作；變電所二次系統運行狀態動態監測與可視化信息交互。

合肥地鐵4號線在龍子湖路停車場設置智能變電所系統，實現創新試點（圖1）。采用可接入的GOOSE網絡的保護控制單元，取代各底層設備的控制單元，或作為協議轉換安裝在底層設備內。底層設備包括但不限于直流保護裝置、400 V開關柜內PLC、交直流盤PLC、整流器PLC、變壓器溫控儀、鋼軌電位限制裝置PLC、單向導通裝置PLC、接觸網隔離開關控制單元等。實現所有底層設備裝置間的保護信號的快速傳遞，形成網絡化保護，實現裝置間的閉鎖、聯跳、聯動功能，減少或取消柜間的二次保護電纜接線。實現二次軟件化、虛端子可視化，并進行二次回路在線監測系統方案研究。為保證網絡通信發生故障時快速原因分析，變電所綜合自動化系統通信網絡設置網絡分析儀器，同時監控GOOSE網絡和MMS網絡。

上海地鐵在9號線和17號線開展了智能運維系統的試點應用。9號線智能運維系統將所有子系統進行了匯總（SCADA系統、電能質量系統、雜散電流系統、故障錄波、房間溫濕度監測等），能夠進行遠程查看，安裝固定攝像頭（并未安裝移動機器人系統），未對數據進行統計分析。17號線在9號線的基礎上進行優化，安裝了機器人系統并集成所有子系統（SCADA，電能質量，雜散電流，400 V-1 500 V-35 kV的故障錄波，房間溫濕度監測），安裝的智能運維系統考慮了上海所有線路接入的能力，并對數據進行大數據分析與運營習慣結合進行設備全壽命周期管理及智能化管理。

2 供電智能運維系統的必要性

2.1 既有供電系統存在問題

2.1.1 建設階段問題

城市軌道交通建設是一項系統性工程，建設環境復雜，涉及專業眾多，施工易受場地限制，施工專業隊伍較多，存在多家施工單位交叉作業的情況，整體施工工序需要大量管理人員協調和各專業人員的密切配合，效率較低[3]。車站主體建筑內和附屬建筑內存在系統、機電等專業大量管線，地鐵車站大部分采用地下車站的型式，由于地下空間緊張導致系統、機電專業的管線在車站部分空間內集中分布，各車站均存在管線碰撞的情況，不僅需要大量配合、協調的時間，還增加了返工工作量。

2.1.2 運行階段問題

（1）現有供電系統對人的依賴程度仍較大，從中央級調度到各類故障分析處理，再到牽引網停送電/掛拆地線，均需人工參與。

（2）供電系統的智能化程度低，整體處于半自動化的階段，各監控類系統“上傳下達”的功能實現了基礎性工作，但智能化程度有待提高。

2.1.3 檢修階段問題

（1）停送電效率低。牽引供電系統停送電效率較低，大量時間浪費在操作上，嚴重制約軌行區夜間作業。作業管理還存在一些缺陷和不足：接觸軌依賴人工現場接地，效率低，嚴重擠壓正常檢修作業時間；人工現場接地，影響事故搶修效率；傳統人工接地操作缺乏強制驗電技術保障，易發生誤操作。

（2）人員經驗不足。檢修人員缺乏足夠經驗，存在操作不規范的風險。

（3）工作效率低。設備的日常巡檢、計量抄表、計劃查詢、工單填報等基礎、日常、重復性工作占用、耗費了大量的人力。

（4）數據利用率低。電力監控僅實現設備監控，數據利用對調度人員經驗依賴度較高。巡視抄表數據停留在紙面，未對數據挖掘利用，對設備狀態的分析研判幫助不大。

（5）傳統檢修方式存在弊端。檢修質量對人員經驗、責任心依賴較大。檢修過程無法做到有效監控，無法有效把控檢修質量，只有在設備發生故障后才組織修復，無提前發現隱患的有效手段。

（6）應急處理不理想。發生供電設備故障時，故障判斷及處理過于依賴搶修人員的技能水平，難以控制故障搶修時間。對于部分長大區間，牽引網發生短路故障時，無法快速判斷短路位置，故障處理時間較長，甚至超過2 h。

2.2 供電系統發展方向

實現智慧地鐵作為一個漸進的過程，是一個從對象數字化到執行智能化，最終實現決策智慧化的過程[4]。智慧地鐵并不是一個新建的系統，而是技術融合、創新發展，其目的是通過研發、引入其他領域的新技術，結合地鐵的業務特點與業務場景，對既有業務進行智慧化賦能，最終實現各類業務服務質量與執行能力的提升。

針對城市軌道交通供電系統受制于以往的信息化程度和技術局限，傳統的管理方式存在不足。例如對故障預見性不足，往往只能采用計劃性維修或事后維修模式，通常導致維修工作缺少針對性，效率較低；大量有價值數據未被采集和有效利用，潛力巨大的數據得不到應有價值的發揮。此外，線網的擴大帶來供電設備管理工作量大幅度增加，人工等成本上升也帶來設備管理成本的不斷攀升。

為了解決以上問題，提高供電設備運行、運維管理工作的效率，有效集成管理和分析利用城市軌道交通大數據，實現供電設備運行、運維管理信息化、可視化、智能化，設計并實現了基于大數據的城市軌道交通供電設備運維管理系統。系統以設備狀態數據平臺為核心，采用“在線+帶電+實時”狀態量采集方式，并利用海量數據，多方式、多維度對供電系統設備的可靠性狀態進行分析和研究，不僅可對供變電系統設備進行實時運行狀態的評估，亦可實現供電設備服役壽命和故障率的預測。在保證城市軌道交通供電系統可靠運行的基礎上，系統可以對不同狀態的供電設備提出適用于其實際運行狀態的維修策略，有效優化城市軌道交通供電系統設備的維修管理工作，減少其維護和檢修成本，改善目前的計劃檢修模式，進而促進城市軌道交通供變電系統全生命周期成本的大幅降低。

3 供電智能運維系統方案

3.1 系統組成

面向線網的城市軌道交通供電智能運維系統由“一個平臺、四大業務域”構成?！耙粋€平臺”即供電智能運維云平臺，為私有化部署平臺，為供電智能運維系統提供云基礎服務，即虛擬化硬件基礎設施以及平臺基礎服務。“四大業務域”分別為“智能巡視”“智能管理”“智能診斷”“智能決策”。圖2所示為合肥地鐵智能運維系統構成。

圖2 合肥地鐵智能運維系統構成

3.2 系統功能

3.2.1 智能巡視

（1）設備狀態監視。設備狀態感知利用對終端上傳的海量實時數據進行邊緣計算，以動態數據、告警信息、趨勢曲線等形式在組態畫面上顯示，監視供電設備運行工況，實現設備狀態感知和異常告警，從而實現變電所供電設備的全面遠程監視。

（2）設備視頻巡檢。日常巡視是運維人員每天必須執行的重要工作，目的是檢查供電設備的運行狀況及外部環境，掌握供電設備運行規律。通過巡視，維修人員能及時掌握設備運行狀況，發現設備異常情況、變化情況，從而確保設備連續安全運行。設備視頻巡檢通過視頻巡視子系統，統一管理各變電所的高清網絡攝像頭，實現變電所內供電設備的自動巡視；同時，視頻巡視子系統支持與供電智能運維系統交互，接收供電智能運維系統控制指令，實現遠程單點巡視、批量巡視、自動巡視、視頻聯動等功能。部分巡視內容通過視頻巡視子系統對攝像頭采集的可見圖像進行分析，實現開關刀閘位置、指針類儀表、數字類儀表、指示燈、把手、壓板等多種設備狀態識別。圖3為典型供電系統變電所設備視頻巡檢示意圖。

圖3 典型供電系統變電所設備視頻巡檢示意圖

（3）設備聯合巡視。供電設備日常巡視主要包含設備外觀檢查、環境檢查、運行方式檢查、設備運行參數檢查等項目。設備聯合巡視應融合設備狀態感知信息、環境信息以及視頻巡檢結果，進行綜合分析，結合設備狀態評估功能，綜合評價設備當前狀態，并以簡報形式發布聯合巡視報告。

（4）接觸軌巡視。接觸軌巡視支持將三軌檢測裝置、“小黃蜂”、激光檢測裝置的數據接入供電智能運維系統，并通過綜合展示界面將三者的數據進行統一展示，支持數據導出、數據錄入、綜合展示等功能。

3.2.2 智能管理

智能管理為日常運維管理類工作提供技術支撐，是實現運維過程更便捷、設備運行更經濟、生產過程更安全、應急響應更快速的重要技術手段，支持運維管理、能源評價、安全管理和應急管理四大功能。

（1）運維管理。運維管理功能基于對實時信息的分析，結合運維工作規程和管理規范，通過設備管理、計劃管理、工單管理、操作票管理、工作票管理、維修記錄管理、委外管理和培訓管理等功能，實現對日常運維管理工作的支撐，為運維人員、管理人員提供數字化、智能化的運維管理手段，實現運維管理流程規范、在線閉環。

（2）能源評價。構建智能綠色城軌能源綜合應用體系，通過研究能耗-客流的耦合關系，建立能源系統動態模型，建立運營綜合場景的能耗關聯指標體系，實現城市軌道交通能耗體系與再生制動能量吸收裝置系統的節能指標評估，最終實現城市軌道交通智能化能源管理。包括但不限于：

a.用電采集。采集用電回路的電壓、電流、功率因數、頻率、諧波等電力參數。

b.電能質量評估。通過用電采集、電量統計、電耗分析功能，實現用電信息的實時監視、統計和分析，并能記錄、分析以及評估電能質量。

c.用電評價。通過人均能耗、單位面積用電量等指標，形成用電評價模型，并基于用電評價模型對線路總體用電量進行評價。

d.負荷預測。包括預測模型參數維護、建立能耗-客流實時耦合模型、輸出預測結果、負荷能力評估等。

3.2.3 智能診斷

智能診斷針對不同的電氣設備特性，結合專家經驗，提取設備健康相關的特征量，建立狀態評估模型以及設備壽命預測模型，對設備健康狀態進行有效評估和管理，對設備壽命進行準確預測，指導運維人員根據設備健康狀態制定經濟合理的運維檢修計劃，優化運行效率并避免計劃外停機。主要功能包括：設備狀態評估、設備故障預判、設備壽命預測。表1所示為變壓器狀態評價模型。

表1 變壓器狀態評價模型

3.2.4 智能決策

智能決策通過大數據分析技術，對維修管理、電能利用、安全管理、應急管理等提供運維分析決策，以智能卡片的形式呈現給管理者。利用專家推理技術，實現故障原因自動分析及故障處理方案自動推送，輔助運維人員進行分析決策和故障處理。

（1）運行分析決策。通過數據多維分析和深度挖掘技術，將供電系統的數據和模型轉換為多維數據分析模型，通過多維觀察及數據鉆取技術，以可視化的方式多視角、全方位地展示系統信息。在分析供電系統數據時，對于同樣的現象，分別從多個角度分析研究，甚至從幾個角度靈活組合，進行綜合分析，從而發現數據的內在規律。在分析過程中，可以在現有數據基礎上，對數據進行鉆取，將數據進一步細化，以獲得更為精確的信息。

（2）故障輔助決策。通過構建的運維專家知識圖譜，將大量既有的故障案例以知識圖譜的形式固化沉淀，將多年的運維經驗數據化，利用自然語言處理等技術手段實現新故障案例的自學習，實現設備故障處理的輔助決策，提升故障處理效率。

3.2.5 專家在線診斷

基于實時通信技術的運維專家在線診斷功能，通過整合行業專家資源，為專家和現場運維人員搭建即時溝通橋梁，以專家遠程診斷的方式，為現場運維人員提供在線指導，輔助現場運維人員準確、高效完成運維工作。專家在線診斷流程如圖4所示。

圖4 專家在線診斷流程

4 結語

當前，隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能、5G等新興信息技術的飛速發展，在“智能+”技術體系逐漸被工業領域和公共領域廣泛接納的時代背景下，應用智能技術全面賦能運維這一重要環節，構建供電智能運維體系，支撐復雜腦力決策，加強安全和服務風險管控能力，實現安全服務水平和成本效益的進一步提升，實現智能技術與軌道交通運維體系的深度融合，成為城市軌道交通行業發展的必然趨勢。