地铁空调能效提升的智能控制方法

摘要  随着城轨交通的快速发展，地铁运营规模持续扩张，能源消耗管理面临严峻挑战。作为维持地下空间环境舒适与空气洁净的核心设备，地铁通风空调系统受多重因素制约，能耗持续处于高位，是轨道交通能源消耗的主要来源之一，且该系统仍存在显著的节能优化潜力。本文聚焦轨道交通通风空调体系，深入剖析其能源消耗现状，从硬件设施更新、智能化调控技术引入以及整体系统协调优化等维度，提出了智能化节能方案，旨在提升环控系统运行效能，减少能源消耗，为轨道交通实现高效能源管控提供支持。

关键词  地铁；通风空调系统；能效管理；智能优化

引言

随着绿色理念不断深化，轨道交通领域面临节能降耗新要求。作为现代高效公共交通工具，地铁因运行特性必须配备通风空调设施。地铁通风系统虽能调节地下空气环境，但其能耗受客流量、季节转换及外部气候条件影响而波动，导致能源消耗持续攀升。这一现象不仅增加了运营成本，还阻碍了绿色节能目标的实现，对地铁的长期发展形成制约。为此，研究高效的能源管理方案与智能化调控措施显得尤为迫切。

一、地铁通风空调系统能耗现状

（一）能耗占比高

轨道交通作为高耗能公共服务，其空调通风系统能耗占比超四成，是主要耗电环节[1]。轨道交通站点布局多样，受地理位置、运营时段及客流密度等影响，其能源消耗呈现显著差异。通风空调设备的电力消耗与当地气候特征密切相关，当环境对系统依赖性增强时，其能耗比重将显著上升。从站点布局视角来看，地铁站多建于地下区域，这类空间具有封闭性特征，导致热量与湿气不易自然排出。为确保地下空间的空气质量与通风效果，相关系统需持续高效运转。其中，空气处理装置、冷却设备及风机等核心部件的运作，成为能源消耗的主要来源，因其长期高负荷工作，使得通风与空调系统的能耗持续处于较高水平。

（二）运行模式不合理

目前地铁通风空调系统普遍采用定时控制机制，即根据预设时间或固定参数统一调控设备启停及运行功率。然而，这种模式存在明显缺陷，无法根据实际环境灵活调节。例如，不同时段的客流量差异显著，高峰时段人潮拥挤，而深夜等非高峰时段则乘客稀少，固定控制策略难以适应这种动态变化。相较而言，传统模式对运行环境要求更为严苛，且因运行负荷恒定，即便在低需求时段仍保持满负荷运转，持续为站点提供过剩的冷热能，造成资源浪费。显然，这种固定运行机制存在显著不足，难以根据不同工况进行精确调节，导致能源使用效率降低。

（三）设备老化与低效

轨道交通环控系统通过机械设备实现功能运转，其性能优劣与工作状态直接影响能源消耗水平。随着运营时间的推移，初期安装的装置经过长期高强度作业后，必然面临性能衰退问题，核心零部件的损耗与形变将导致装置效能下降，为满足运营要求，必须提升能源供给才能保持正常运转。设施陈旧往往导致运行异常。在通风空调装置中，因设备种类繁多，故障表现也呈现多样性，这既加大了维护管理的工作量，又干扰了轨道交通的正常运行。当设备隐患未能及时排查而持续运转时，不仅会造成能源损耗，更会加速设备的老化进程。

二、智能控制技术在地铁空调中的应用

（一）智能控制算法的选择

智能控制算法是提升地铁空调能效的核心技术，其选择直接影响系统的运行效率和节能效果。一是‌模糊控制算法‌。通过模糊逻辑推理，将复杂的非线性系统转化为易于处理的控制规则，适用于负荷波动大的场景。例如，在地铁站台区域，由于客流量和外部环境温度变化较大，模糊控制算法能够快速响应并调整空调系统的运行状态，确保舒适性与节能性的平衡。二是神经网络算法。神经网络算法利用深度学习技术，建立空调系统的动态模型，能够精准预测负荷需求并实现自适应控制。例如，通过训练神经网络模型，系统可以根据历史数据和实时参数预测未来1小时的客流量和温度变化，从而动态调整制冷机组的运行频率，避免能耗浪费。三是‌遗传算法‌。遗传算法通过模拟生物进化过程，优化空调系统的运行参数，提高能效。例如，在空调系统的多目标优化中，遗传算法可以同时考虑能耗、舒适性和设备寿命等因素，找到最优的运行参数组合，从而实现系统的高效运行‌。

（二）智能控制系统的架构

智能控制系统的架构是实现高效运行的基础，通常由以下三个模块组成：数据采集模块负责实时监测温度、湿度、客流量等关键参数。例如，通过安装传感器和摄像头，系统可以实时获取站台和车厢的环境数据，为后续的控制决策提供依据。数据处理模块对采集的数据进行分析和处理，生成控制指令。例如，利用大数据分析技术，系统可以识别客流高峰时段和环境变化趋势，从而制定合理的控制策略。控制执行模块根据控制指令调节空调设备的运行状态[7]。例如，通过调节送风量、制冷机组频率等参数，系统可以在保证舒适性的前提下，最大限度地降低能耗。‌

三、地铁通风空调系统能效智能优化策略

（一）设备升级与改造

通风空调系统的能耗与设备效能密切相关，这使其成为节能减排的关键。为确保系统高效运转，及时进行设备更新与改造尤为重要。当前，变频调速技术已普遍应用，特别是在负载变化和电机频繁启停的场合，不仅能显著降低能耗，还能有效优化设备运行状况[2]。其运行机制依托于实时监测站点负荷，通过智能调控空调频率实现精准管理。以通风系统中的核心设备风机为例，该技术通过与风机建立联动机制，基于实时监测数据，动态调节风机运行状态，包括增减运行设备数量，确保通风系统在满足实际需求的同时，以最优设备配置实现风量控制，最终达成节能目标。除了采用变频调速技术实现节能调控外，还应加强现有设备的管理。在设备更新过程中，应优先考虑高效节能的通风空调设备，例如磁悬浮离心机组等。与传统机组相比，新型高效机组在节能效率上表现更佳。例如，新型高效离心式制冷机组的能效比可超过6.0，而传统活塞式制冷机组的能效比通常仅为3.5-4.5。研究表明，在同等需求下，创新机组能耗显著降低，具备良好的节能效益。同时，应着力提升现有机组效能，通过改善设备老化状况，维持设备稳定运行，从而有效降低能量损耗。

（二）智能控制系统应用

通风空调的高效节能有赖于其核心控制环节的优化。为确保智能调控体系高效运作，必须依托海量信息支撑。借助信息获取与解析技术，结合前沿运算模型，可提升设备对复杂工况的适应能力，在实现精细化能效管理的同时，有效遏制资源损耗。故而，在暖通空调系统的节能优化方案中，应着重推进智能调控技术的运用。为实现动态监测，应建立实时数据采集网络，利用地铁站点和隧道内安装的多种感应装置，即时获取通风空调设备运行信息及环境指标。基于收集的数据，采用智能化算法对系统进行自适应调节。在能效管理中，运用智能化控制技术尤为关键，特别是通过引入前沿算法，可实现对通风空调设备的精控与智能调节，从而有效提升管理效果。在智能控制领域，模糊控制和神经网络控制是主流选择。其中，模糊控制通过处理温度、湿度及人流等参数，依据规则推理输出，进而优化设备运行。基于大规模信息库，通过机器学习构建输入输出关联模型，据此预测系统运行轨迹并预先调节设备参数。相比之下，模糊控制提高了系统适应性，而神经网络则优化了节能精度。智能控制技术在能效优化与系统智能化方面具有重要应用价值[2]。

（三）系统集成与协同优化

集中管控平台可对设备进行统一管理，并优化其全生命周期能效。传统地铁的通风与空调系统往往各自为政，缺乏协同配合，导致能源利用率不高。为此，在提升能效管理与智能控制水平时，构建集成式管理系统显得尤为重要。要革新传统通风与空调各自为政的运作方式，促进两者深度融合，借助协调控制提升系统综合效能。同时，应构建智慧能源管控平台，实现通风与空调设备的统一管理。借助现代通信手段，确保装置间信息互通，促进多终端协作运转，减少能源消耗。此外，在综合管理环节，不仅可实现体系内部协调，还能与照明、列车调度、供水排水等外部系统联动优化，充分释放节能效能，提高轨道交通整体运行效能。在地铁站照明场景中，灯具运行时会释放热量，导致热负荷上升，且随着自然光照度的波动，照明需求也会随之改变。借助与空调通风系统的联动优化，可根据照明工况及自然光照变化，实时调节站内温度设定，通过智能化集成控制，实现地铁整体能耗的有效降低[3]。

（四）基于负荷预测的优化控制

基于负荷预测的优化控制是一种通过分析历史数据和实时数据，建立负荷预测模型，提前调整空调系统运行参数，从而实现节能降耗的技术手段。其核心在于通过精准预测未来的负荷需求，动态优化空调系统的运行状态，避免不必要的能耗浪费，提高系统的整体效率。在实际应用中，负荷预测模型的建立是优化控制的关键。首先，通过收集历史数据（如过去一段时间内的客流量、温度变化、湿度变化等）和实时数据（如当前室内外环境参数、设备运行状态等），利用先进的算法对数据进行处理和分析，构建负荷预测模型。例如，神经网络算法因其强大的非线性拟合能力和自学习特性，被广泛应用于负荷预测中。通过训练神经网络模型，可以准确预测未来1小时甚至更长时间的客流量和温度变化趋势。基于预测结果，系统可以动态调整空调设备的运行参数。例如，当预测到未来1小时内客流量将大幅增加且室外温度将显著升高时，系统可以提前启动制冷机组，适当降低送风温度，以满足即将增加的冷负荷需求；反之，当预测到客流量减少且温度下降时，系统可以降低制冷机组的运行频率或提前关闭部分设备，从而减少能耗。这种基于负荷预测的优化控制方法不仅能够提高空调系统的运行效率，还能显著降低能源消耗，延长设备的使用寿命。此外，通过实时调整运行参数，系统可以更好地适应复杂多变的环境条件，为用户提供更加舒适的使用体验。

结语

地铁通风空调能耗问题日益突出，经调研发现其通风制冷设备存在运行机制欠佳、设施陈旧低效等现象，导致能源消耗持续偏高。为有效控制能耗，需重点实施能效管控与智能化策略，通过设备更新、智能调控技术应用、系统整合优化等手段，全面提升能源使用效率，确保节能效果显著。地铁通风空调的效能提升与智能化改进仍需长期努力，需紧跟科技前沿，持续创新并完善运行机制，以达到更好的节能环保目标，满足地铁运营的多元化要求。

参考文献

[1]周恒，杜亚辰.地铁通风空调系统能耗智能控制模型优化及实例验证[J].城市轨道交通研究，2024，27（S2）：74-82+93.

[2]杨帆.地铁通风空调系统中的节能措施优化分析[J].电子技术，2024，53（07）：136-138.

[3]郑懿，宋洁，王威.地铁车站通风空调系统节能策略研究[J].制冷与空调，2023，23（08）：93-102.