電力監控數據分析在軌道交通運行優化中的應用

王昊 WANG Hao；陳林霞 CHEN Lin-xia

（南瑞軌道交通技術有限公司，南京 210003）

0 引言

現代城市交通系統中，軌道交通作為重要支柱，對于城市的連通性和運行效率具有關鍵影響。然而，當前軌道交通運行面臨著故障頻發、安全性挑戰以及高昂的運營成本等問題，盡管以往的研究在該領域取得進展，但這些問題仍未得到全面解決，技術空白仍然存在。通過電力監控數據分析技術探索新的解決途徑，本文將詳細闡述電力監控數據分析技術的內容與應用，通過數據的采集、處理和分析，可實現對軌道交通運行的實時監控和預測分析，為運營決策提供準確依據，從而提高運行效率與安全性。

1 軌道交通中的電力監控及數據分析的概述和工作原理

軌道交通的電力監控及數據分析，它們都屬于軌道交通電力監控系統（俗稱：SCADA 系統）的核心部分。電力監控主要是對軌道交通供電系統中相關設備的參數及數據等對象進行監控；數據分析主要是根據采集的各種海量數據形成控制功能。因此軌道交通的電力監控與數據分析對于保障軌道交通運行的安全具備十分重要的作用。

軌道交通中的電力監控數據分析其主要實質是一種電力大數據技術，它具備電力大數據相關技術的特點，如：高價值性、高準確性、數據即共情、數據即能量、數據即交互、類型多、數量大、速度快等特點。同時，軌道交通中的電力監控數據分析主要延續了電力大數據中數據分析與數據挖掘相關技術的工作原理，第一步：梳理數據需求；第二步：梳理數據源；第三步：設計數據結構；第四步：設計分析算法；第五步：設計數據展示。

2 電力監控數據分析在軌道交通運行優化的應用技術架構

電力監控數據分析在軌道交通運行優化的應用技術架構大致分為八個部分：①數據感知采集技術：主要是通過相關技術對軌道交通運行中的設備進行感知并進行數據采集；②數倉技術：這里主要指數倉設計，通過對需求進行數據集市分析，提取數據源相關特征，通過數據集市的建模形成數據倉庫，并進行數據驗證的過程；③ETL 技術：是指按照數據倉庫的設計要求，使用該技術對數據進行抽取、轉換、加載的過程；④多維建模技術：是指按照數倉設計需求進行數據CUBE 建模的過程；⑤報表技術：是指所有的數據集市展現的終端技術，一般以查詢報表的方式或者圖形方式呈現；⑥數據分析挖掘技術：它是一門強大的算法模型技術；⑦編程技術：主要通過該技術進行數據業務深度擴展；⑧融合技術：主要是指與其他技術或者系統進行融合對接。總體技術架構如圖1 所示。

圖1 總體技術架構

3 電力監控數據分析在軌道交通運行優化中的應用結構設計

3.1 應用整體結構設計

電力監控數據分析在軌道交通運行優化的應用整體結構設計主要分為客戶層和數據服務層，其中客戶層主要進行人機交互實現，主要由中央服務器和客戶服務站構成；數據服務層主要是指通過控制活動對數據進行掌握，主要由PLC、過程控制器、數據服務器組成，它們通過網絡或者專網進行連接，從而實現遠程和現場各部分裝置設備的連通、協調工作。整體結構設計如圖2。

圖2 整體結構設計

3.2 應用結構設計內容

電力監控數據分析在軌道交通運行中的通用結構主要分為硬件與軟件兩部分結構，其中硬件部分結構又分為系統結構和網絡結構兩層，系統結構采用分布式分層結構，主要分為基礎自動化、場站監控以及中央監控三層；網絡結構也分為三層，分別是骨干、場站監控以及中央監控。硬件主要包括防火墻、系統服務器、系統維護工作站、前置服務器、操作員工作站、網絡打印機等設備。軟件部分結構主要包括運管和維保兩大部分，按系統軟件層次劃分其主要包括：共享數據子系統、圖形管理子系統、報表管理子系統、網絡管理子系統。

4 電力監控數據分析在軌道交通運行優化的應用功能設計

電力監控數據分析在軌道交通運行優化的應用功能主要涵蓋運管和維保兩大部分，其中優化提升的應用功能主要包括：實時數據監控功能、遠程控制功能、電力負荷監控與調度功能、狀態評估功能、供電可靠性管理功能、分級預報警功能、應急處置功能、故障判定發布功能、事故障處理功能、智能化綜合調度功能、設備生命周期管理功能、供電與運控管理功能。由于功能眾多，這里著重介紹電力負荷監控與調度、分級預報警、事故障判定和處理功能三大功能。整個優化應用功能設計如圖3 所示。

圖3 電力監控數據分析在軌道交通運行優化中應用功能設計

4.1 電力負荷監控與調度

該功能可以對各個系統設備的電力負荷進行監控，同時也可以通過電力負荷的歷史數據來進行預測，并通過電力調度的方式提供供電策略，保證了各個系統設備間的供電穩定及用電安全。

4.2 分級預報警

分級預報警功能主要分為預警和報警兩大功能，預警是通過對歷史事故障情況數據進行分級，當達到某一級時，可以通過調動實際的資源進行預處理動作。預警是十分重要的功能，它能起到在事故障發生之前進行干預處置。報警是指突發事故障狀態發生，需要立即調動資源處理，一般報警跟預警一樣也會分級，并設置分級閾值。

4.3 事故障判定和處理

事故障判定是根據實時的數據進行分析，并生成事故障信息及預警信息，根據事故障的情況執行相應的預案，經過審核后，發布至相關區域維保或者在路線上的維保組。事故障處理是指維保中心接收到事故障信息，如：預警信息、報警信息、事故障智能判定信息等，維保中心通過相關工作組織流程對事故障進行維修或者搶修工作。

5 上海地鐵1 號線的電力監控與數據采集優化應用案例

5.1 背景介紹

上海地鐵1 號線是中國歷史最悠久的地鐵線路之一。在其早期的運營階段，受到當時技術與資金投入的限制，1號線的電力監控系統相對原始。1 號線的電力監控主要依賴于人工巡檢和少量的基礎傳感設備進行運管和維保。這種方式存在著多個缺陷：數據更新不夠實時，存在人為巡檢疏漏的風險，以及設備老化導致的監測不準確等。特別是在高峰時段，由于電力負荷大，一旦出現問題，可能導致大面積的服務中斷，給乘客帶來不便，甚至影響整個交通網絡的穩定性。

5.2 數據采集優化設計

為了應對這些挑戰和限制，上海地鐵1 號線在后期進行了大規模的技術升級和改造。系統開始大量部署傳感器于車站、隧道及列車上。這些傳感器不僅可以實時監測基本的電流和電壓，還能夠獲取功率因數、溫度、濕度等關鍵數據。這一變革極大地提高了數據的準確性與完整性。傳感器及設置參數如表1。

表1 傳感器及設置參數

5.3 電力監控數據感知與采集

在所有數據被傳感器采集后，它們首先被儲存于車站附近的局部存儲設備中，然后通過光纖網絡傳輸到中央數據中心。在這里，一個高性能的時序數據庫實時處理和存儲數據，以支持實時的監控和長期的數據分析。此外，上海地鐵1 號線還利用云計算平臺進行數據備份和冗余存儲，確保數據的安全性和完整性。

5.4 數據分析與應用優化

上海地鐵1 號線利用采集的數據進行了深入的數據分析，使其運營更加智能和高效。以下介紹數據分析及優化應用的主要方向。

5.4.1 能耗優化分析

通過歷史數據和實時數據結合，對每個車站、列車以及關鍵設備的電力消耗進行了深入研究。特定時段，如上下班高峰期，或特定天氣條件下的能耗模式都被詳細分析。例如，冷熱天氣下空調系統的功耗與客流量的關系，以及夜間維護時段的能耗減少策略。

5.4.2 預測性維護

通過對電壓、電流、溫度等關鍵參數的長期監控，利用先進的機器學習算法，上海地鐵1 號線成功預測了多次設備的潛在故障，這些設備包括變壓器、供電線路和開關設備等。預測性維護減少了突發故障的可能性，提高了運營的穩定性。

5.4.3 客流與電力需求關系分析

通過對客流數據和電力消耗數據的相關性分析，地鐵團隊發現了某些車站在特定時段內的客流與電力需求并不完全同步，這為節能提供了新的思路。例如，某些車站在早高峰期雖然客流量巨大，但由于其特有的微氣候和建筑結構，其電力需求實際上低于預期。

5.4.4 安全監測

利用傳感器數據，實時監測軌道交通系統中的過電壓、過電流、短路等異常情況，及時發出警告，并通過自動化控制系統，自動切斷有問題的部分，以保證運營的安全性。綜上所述，上海地鐵1 號線在電力監控數據分析的應用上，不僅提高了運營效率，降低了運營成本，更重要的是為保障乘客的安全出行提供了強有力的數據支持。

5.5 優化應用效益

電力監控數據分析使得上海地鐵1 號線能夠實時監控電力使用情況，及時調整運行策略，從而提高了運營效率和節能效果。對比實施監控數據分析技術前后的數據，電力消耗下降了約12%。同時，對于突發的電力故障和安全隱患，通過此技術的實時報警功能，響應時間縮短了60%，大大減少了安全風險。此外，該系統通過歷史數據的深度挖掘，預測未來的電力需求，使得電力資源分配更加合理，進一步降低運營成本。與此同時，跨系統的集成使得不同子系統間的協同工作更為順暢，為乘客提供了更加穩定、安全的乘車環境。

6 結束語

本文從電力監控數據分析的角度探討了軌道交通運行優化中應用的解決方案，并通過具體案例，展現了電力監控系統如何助力上海地鐵1 號線提升運營效率、確保安全穩定運行并降低能耗。數據分析在軌道交通中不僅有助于實時監控與故障預警，更為重要的是，它能夠從海量數據中挖掘出有價值的信息，為運營決策提供科學依據。同時，電力監控系統的跨系統集成與協同工作確保了各子系統之間的高效溝通。面對未來，隨著技術的進步，電力監控數據分析將持續為軌道交通帶來更大的應用價值，推動其朝著更綠色、更智能的方向發展。