軌道交通供電系統智能運維平臺研究與應用

徐麗芬

（中鐵建電氣化局集團第一工程有限公司，江蘇南京 210000）

0 引言

城市軌道交通的智能化發展，是解決城市交通擁堵問題的關鍵。傳統的軌道交通供電系統運維方式主要依靠人工巡檢和維護，存在維護效率低下、成本高昂等問題[1]。而采用智能化運維技術，可提高軌道交通供電系統運維效率和可靠性。

1 軌道交通供電系統接觸網專業智能運維相關技術概述

1.1 軌道交通供電系統和接觸網

軌道交通供電系統的運營安全和可靠性對城市軌道交通的正常運營至關重要。由于軌道交通供電系統具有高密度、高能耗、高速度、高可靠性等特點，在使用過程中容易出現故障和損壞，會直接影響軌道交通的安全性和準時率。目前，市場上的軌道交通接觸網專業智能運維主要使用的操作系統包括Windows 和Linux 等。其中，Windows 操作系統具有圖形界面友好、易于學習和使用的特點，得到廣泛應用。Linux 操作系統則因高度可定制性、穩定性和安全性而備受歡迎。軌道交通接觸網專業智能運維包括以下幾個方面：第一，數據采集。通過安裝傳感器和監測設備，實時獲取接觸網運行狀態的數據，包括電流、電壓、溫度等參數。第二，數據傳輸。采集的數據通過網絡傳輸到服務器，以便進行分析和處理。第三，數據分析。對采集的數據進行處理和分析，以識別接觸網運行中可能存在的問題和隱患。第四，故障診斷。通過對數據分析結果的綜合判斷，診斷接觸網可能存在的故障原因，并提供解決方案。第五，遠程控制。通過智能運維平臺，可以遠程監控和控制接觸網運行狀態，進行遠程操作和調整。以上操作方法的實現需要依賴各種技術手段，包括傳感器技術、數據傳輸技術、數據分析技術、人工智能技術等。通過這些技術手段的綜合運用，可以實現軌道交通供電系統接觸網專業智能運維。

1.2 軌道交通供電系統智能運維

軌道交通供電系統智能運維是指通過人工智能、物聯網、大數據等技術手段，對軌道交通供電系統的運行狀態、設備健康狀況等進行實時監測、分析、預測和優化，以實現供電系統的高效穩定運行和對故障的快速診斷與修復。傳統的軌道交通供電系統運維模式主要依靠人工巡檢和維護，缺點是效率低、成本高、易出現疏漏等問題。

隨著互聯網技術和人工智能技術的不斷發展，基于數據驅動的智能運維逐漸被廣泛應用于軌道交通供電系統，取得了顯著成效，軌道交通供電系統智能運維也已經成為行業發展趨勢。在智能供電系統中，數據分析和預測是關鍵的技術。智能供電系統的發展離不開人工智能和物聯網技術的支持。根據市場研究機構Gartner 的數據，到2025 年，全球物聯網設備數量將超過500 億臺，智能供電系統將成為物聯網應用的重要領域之一。具體來說，軌道交通供電系統智能運維的主要內容包括：第一，實時監測。通過傳感器、監控設備等手段，對供電系統的運行狀態、設備運轉參數等進行實時監測，實現對供電系統的全面了解和精準掌控。第二，數據分析。利用大數據分析技術，對監測得到的數據進行處理和分析，發現供電系統存在的問題和異常情況，及時進行響應和處理。第三，故障預測。通過對供電系統的歷史數據進行分析和挖掘，建立故障預測模型，預測潛在的故障風險，提前采取措施，避免故障發生。第四，智能優化。根據供電系統的實時運行情況，采取智能化措施對供電系統進行優化，如調整電壓、控制負載等，以實現更加高效穩定的運行狀態。第五，遠程維護。利用物聯網技術，實現對供電系統的遠程維護，及時發現和處理設備故障，減少維護人員的巡檢頻次和維修時間，降低運營成本。

2 軌道交通供電系統智能運維平臺分析

2.1 數據采集

數據采集是智能運維的基礎環節，通過在供電系統中部署各種傳感器和監測設備，實現對供電系統的實時監測，獲取供電系統的各種數據和參數信息。在該系統中，數據采集主要包括以下幾個方面：第一，接觸網電流和電壓數據采集。接觸網是供電系統的重要組成部分，通過采集接觸網的電流和電壓等數據，可以了解接觸網的運行狀態，及時發現接觸網的故障和異常。第二，車輛牽引系統數據采集。車輛牽引系統是直接受電的設備，通過采集車輛牽引系統的電流、電壓等數據，可以了解車輛的運行狀態和性能，及時發現車輛的故障和異常。第三，溫度和濕度數據采集。軌道交通供電系統的運行狀態與環境因素密切相關，通過采集供電系統周圍的溫度和濕度等數據，可以了解供電系統周圍的環境狀態，為運維決策提供數據支撐。

2.2 數據分析與診斷

數據分析與診斷是基于數據驅動的智能運維的核心環節。通過采集的數據，應用數據分析和診斷供電系統的運行狀態，及時發現供電系統的故障和異常，為后續的運維決策提供數據支撐。數據分析與診斷主要包括以下幾個方面：第一，數據預處理。數據預處理是數據分析與診斷的前置環節。第二，故障診斷。通過對采集的數據進行分析，運用機器學習等技術，實現對供電系統的故障診斷，包括故障類型診斷、故障原因分析等。第三，性能評估。通過對車輛牽引系統和接觸網的數據分析，評估車輛和接觸網的運行性能，包括對車輛的牽引功率、接觸網的電阻等參數的評估[3]。第四，異常檢測。通過對采集的數據進行分析，實現對供電系統的異常檢測，包括電網電壓波動、接觸網電流超標等異常檢測。

2.3 運維決策

基于數據采集和數據分析與診斷的結果，該平臺能夠提出一系列針對供電系統的運維決策，包括以下幾個方面：第一，故障預警。通過對數據的實時監測和分析，實現對供電系統故障預警，及時發現潛在的故障風險，為后續的維修和保養提供數據支撐。第二，優化調度。通過對車輛牽引系統和接觸網的數據進行分析，優化車輛的運行調度，提高車輛的牽引效率，降低能源消耗。第三，快速響應。在供電系統出現故障或異常時，該系統能夠快速響應，并提供相應的處理方案，及時恢復供電系統正常運行。第四，維修保養。通過對供電系統的運行狀態和故障情況進行分析，制訂相應的維修和保養計劃，提高供電系統的可靠性和穩定性。

2.4 系統優化

系統優化是指基于數據分析和運維決策的結果，通過改變供電系統的運行參數、優化供電系統的結構或配置等方式，提高供電系統的效率、可靠性和安全性。具體來說，系統優化的主要內容包括以下方面：第一，運行參數調整。根據數據分析和診斷結果，調整供電系統的運行參數，如調整電壓、電流等，以提高系統的運行效率和降低系統故障率。第二，結構優化。對供電系統的結構進行優化，如更換設備、調整線路結構等，提高供電系統的可靠性和安全性。第三，配置優化。通過對供電系統的配置進行調整和優化，如調整設備的位置、優化配電方案等，降低供電系統的能耗和運營成本。

2.5 系統管理

系統管理是指對整個軌道交通供電系統智能運維過程進行全面管理和監督，確保系統運行的有效性和可持續性。具體來說，系統管理的主要內容包括以下方面：第一，運維計劃制訂。根據系統分析的結果，制訂軌道交通供電系統的運維計劃，明確各項運維任務、時間節點和責任人，確保運維任務有序推進。第二，運維過程管理。對軌道交通供電系統的智能運維過程進行全面管理和監督，確保各項運維任務的有效執行和及時反饋。第三，運維質量評估。對軌道交通供電系統智能運維的效果進行評估，及時發現和解決問題，不斷優化和提升智能運維的水平和質量。第四，信息安全管理。對系統數據進行加密、備份和保護，確保系統數據的安全可靠性，預防系統遭受黑客攻擊或數據泄露等風險。

總之，基于數據驅動的智能運維平臺可以實現對供電系統的實時監測和運行狀態分析，提高運維效率和供電系統的可靠性，為城市軌道交通的安全、穩定運行提供有力的保障。系統分析是軌道交通供電系統智能運維的重要組成部分，通過對系統數據進行采集、分析和診斷，有助于制訂運維決策和優化方案，并對整個系統運維過程進行全面管理和監督，以確保供電系統的高效穩定運行。

3 試驗驗證

為驗證提出的智能運維平臺的效果，開展了相應的試驗，并從維護成本和事故率兩個方面進行分析。

3.1 維護成本分析

傳統的軌道交通供電系統維護方式通常采用固定周期檢修和定期保養的方法，存在以下缺點。第一，維護周期固定。系統維護周期固定，無法根據實際運行情況進行靈活調整，會產生一些不必要的維護費用。第二，非精準保養。傳統的定期保養方式通常采用的是全面保養，而非精準保養，無法對供電系統進行針對性維護，會增加維護成本。

基于數據驅動的智能運維平臺，通過實時監測和分析供電系統數據，能夠實現精準的維護和保養，減少不必要的維護成本。以某城市地鐵10 號線供電系統為例，對比傳統維護方式和智能運維平臺的維護成本[4]，結果如下：傳統維護方式的維護費用為80 萬元，智能運維平臺為50 萬元。可以看出，采用智能運維平臺的維護成本相較于傳統維護方式減少了37.5%，充分說明智能運維平臺可降低維護成本。維護成本可通過“維護成本=監測設備和傳感器成本+維護人員工資+維修設備和配件成本”計算。

結合上述算式，可以分解維護成本，并根據實際情況進行調整和優化，以降低系統維護成本。

3.2 事故率分析

事故率是衡量供電系統安全運行的重要指標。通過對事故率的分析，可以了解供電系統的安全狀況，并采取相應的措施降低事故率。以某城市地鐵10號線供電系統為例，對比了傳統維護方式和智能運維的事故率，結果如下：傳統維護方式事故率為2.5 小時/百萬小時，智能運維平臺為1.5 小時/百萬小時，從中可以看出，采用智能運維進行維護，事故率較傳統維護方式減少40%，充分說明智能運維平臺對供電系統的安全運行有重要作用。通過試驗結果可以看出，采用基于數據驅動的智能運維平臺可以顯著降低供電系統的維護成本和事故率，同時能夠實現精準的維護和保養，有重要應用價值和廣闊前景。

4 試驗結論分析

4.1 試驗結果總結

針對軌道交通供電系統在維護和運行中存在的問題，提出一種基于數據驅動的智能運維平臺，并進行了相應的試驗驗證。試驗結果表明，該智能運維平臺可以顯著降低供電系統的維護成本，并提高供電系統的安全性能。具體來說包括以下方面：第一，實現精準維護和保養。該平臺通過實時監測和分析供電系統數據，能夠實現精準維護和保養。第二，降低維護成本。通過對某城市地鐵10 號線供電系統的試驗驗證，證明了采用智能運維平臺可以顯著降低供電系統的維護成本，并提高供電系統的安全性。第三，應用前景良好。通過試驗結果，對智能運維平臺的維護成本和事故率進行量化分析，充分說明了智能運維平臺的優勢和應用前景。

4.2 限制和未來工作展望

基于數據驅動的智能運維平臺雖然取得了顯著成果，但仍然存在一些限制和需要進一步優化的地方。

第一，數據獲取和處理方面的限制。智能運維平臺需要大量的數據支持，但目前供電系統中的數據采集和處理工作仍然存在一些困難。例如，一些老舊的供電系統沒有配備相應的傳感器和監測設備，無法直接獲取數據；一些數據處理方法和算法需要更加精細和優化，才能充分發揮其作用。因此，未來可以將更多的精力放在數據獲取和處理方面，如通過改進傳感器和監測設備，開發更加智能的數據處理算法等手段來解決這些問題[5]。第二，智能化管理方面的展望。智能運維平臺主要關注供電系統的維護和保養，未來可以進一步探討智能化管理的方向，如通過智能調度和智能控制等手段提高供電系統的運行效率和安全性能。因此，未來可以將更多的精力放在智能化管理方面，如通過引入人工智能、大數據和云計算等技術，建立智能化管理平臺，提供更加全面和高效的運行管理服務等手段，實現智能化管理。

5 結語

文章提出了一種基于數據驅動的智能運維平臺，通過實時監測和分析供電系統數據，證明該系統能夠實現精準維護和保養，顯著降低供電系統的維護成本，并提高供電系統的安全性能。雖然智能運維平臺仍然存在一些限制和需要進一步優化的地方，但是它的優勢和應用前景已經得到了充分證明。未來，可以通過改進數據獲取和處理方法，以及探索智能化管理的方向，進一步提高供電系統的運行效率和安全性能。該研究成果對軌道交通供電系統的運維和保養具有一定的參考價值和實際意義，也能為相關領域的研究提供一些啟示和借鑒。