城市轨道交通综合监控系统历史数据的存储及应用

现如今随着城市化进程的不断加快，城市公共交通中，城市轨道交通作为主要的交通工具，其规模越来越大，结构也越来越复杂。在综合监测系统运行时，将产生大量的历史数据，其中包括列车运行、设备运行、环境监测等数据。因此本文就对城市轨道交通综合监控系统历史数据的存储及应用进行分析，从而确保城市轨道交通运行安全性及稳定性。

一、城市轨道交通综合监控系统历史数据的特点

（一）海量性

在城市轨道交通运营中，包括列车运行控制、电力监测、环境监测、设备监测等多个方面。列车运行过程中，会不断地产生各种信息，如列车的速度、位置、设备状态、温度、湿度等。例如，在大型城市的轨道交通网络中，每天会生成几 TB 或更多的数据。此外，随着我国城市轨道交通建设的持续深入，城市轨道交通系统的运行时长也在不断增加。大量的历史数据是对城市轨道交通运行状态进行深度剖析和优化运营管理的基础，也给其存储、管理与处理提出了新的挑战。

（二）多样性

在数据类型方面，包括设备运行参数、列车时刻表等结构性数据，这些数据可以方便地存储在数据库中进行分析；此外，还存在着视频监控记录和设备故障报表等非结构化的数据，这些数据的处理要求有特定的技术手段。在数据源方面，主要是由多个子系统、多个设备组成，各子系统、各器件所生成的数据也各不相同，格式也各不相同。同时，根据不同的时间尺度，从实时收集到的数据，到按小时、日、月等不同时段的汇总数据。这样的差异，既增加了数据的集成与分析难度，同时也给相关工作人员提供了更加丰富的信息。

（三）时效性

一方面，历史数据的价值在一段时间内会慢慢减少。在列车运营过程中，对实时性有很强的需求，例如列车故障诊断与紧急处置等，必须对当前的历史数据进行实时采集与分析，才能实现快速反应。另一方面，不同类型的数据有不同的时间间隔。比如，对列车运行信息的时效性要求很高，并对其进行短期的处理与分析；但对于某些统计性质的数据，例如：客流的月度分布情况等，其时效性要求比较低。所以，在对数据进行存储与管理时，必须针对其时效性的特征，对其进行合理的配置，以保证在所需的时间内，能够及时地获得有价值的历史数据[1]。

二、城市轨道交通综合监控系统历史数据的存储技术和方案

（一）传统数据库存储

目前，我国城市轨道交通综合监测系统中普遍采用的是传统的数据库存储方法。这类数据库具有较好的数据管理体系，具有广阔的应用前景。在城市轨道交通环境下，传统的数据库可以有效地实现对历史数据的结构化存储。比如：针对列车运行状态、设备监控参数等，通过定义清晰的字段和类型，将其进行标准化的表格结构化，从而确保数据的正确性与一致性。数据库具有很强的交易功能，可以保证当多个使用者同时作业或数据更新时，数据的完整度不会受到影响[2]。

（二）分布式文件系统存储

为解决城市轨道交通综合监控系统中大量历史数据的存储问题，以 Hadoop分布式文件系统（HDFS）为代表，系统具有很强的可扩展性和容错性。该系统采用分布式的方法，将数据分布于多个节点，采用集群方法对其进行协同管理。在城市轨道交通系统中，随着数据量的增长，在不影响系统正常工作的前提下，可以通过增加存储节点的方法来使系统的存储容量得到有效拓展。此外，分布式文件系统通过使用数据冗余备份机制，在部分节点出现故障的情况下也能使数据的安全性和可用性得到有效保障。在城市轨道交通综合监控系统中，分布式文件系统能够对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型的数据进行有效存储。例如：除常规的设备工作参数等结构性数据之外，还能保存列车内部的非结构性数据，如视频、音频等。同时，通过与 Spark、 Hive 等大数据处理架构的融合，可以对大量的历史数据进行快速地处理与分析，从而为城市轨道交通的运行管理提供更加全面和深入的决策支撑。

（三）存储方案设计

在真实的数据存储环境下，单一的存储技术很难满足不同的要求，需要灵活地将各种不同的存储技术组合起来。关系数据库是一种很好的存储方式，它适用于对实时性有很高的要求和比较小的数据。这些数据往往有着清晰的结构与联系，例如金融交易数据、买卖指令等。关系数据库具有较强的数据一致性与事务处理功能，可在高并发性条件下保证数据的精确性与完整性，保障服务的实时性。而对于图像、视频和日志等非结构化数据具有海量、结构复杂等特点。分布式文件系统可以在多个节点上分散存放数据，并具备良好的扩展性和容错能力，可以有效地处理海量数据的存储与存取 [3]。

三、城市轨道交通综合监控系统历史数据的应用

（一）故障诊断与预测

对大量历史数据进行深度挖掘和分析之后，就能够建立起设备运行状态的特征模型，就拿列车的牵引系统来说，对其历史数据里电流、电压、温度等参数的变化规律加以分析，就能够识别出正常运行状态和潜在故障状态的特征模式，一旦实时监测数据和正常模式出现偏差，系统就可以迅速发出预警，提前发现设备可能存在的故障隐患，进而实现故障的早期预测。在故障发生之后，历史数据有助于准确诊断故障原因，通过对比故障前后各种参数的变化情况，再结合过往类似故障案例的数据，维修人员可以快速定位故障点，判断故障类型和严重程度，这不但能够缩短故障排查时间，减少对运营造成的影响，还能为制定合理的维修方案提供有利依据，提高维修效率和质量，保障城市轨道交通系统安全稳定运行 [4]。

（二）运行优化

城市轨道交通综合监控系统历史数据能为运行优化提供丰富信息资源，分析历史客流数据可清晰了解不同时间段与不同站点客流分布规律，像工作日早晚高峰时段某些换乘站客流量会大幅增加，依据这些规律运营部门可合理调整列车运行时刻表，增加高峰时段列车频次以减少乘客等待时间提高运输效率，同时历史数据还能用于分析列车运行能耗，通过对列车行驶中速度加速度制动等数据进行分析找出能耗较高运行环节和时段，进而优化列车驾驶策略，比如采用合理节能驾驶模式在保证运行安全准点前提下降低列车能耗成本，此外对车站设备历史运行数据进行分析如通风照明系统使用情况可优化设备运行参数实现节能减排目标提升城市轨道交通整体运营效益[5]。

（三）车站环境监测分析

在城市轨道交通领域中，综合监控系统整合包含 BAS（环境与设备监控系统）等多个子系统的数据，可全面且准确地记录车站环境各项参数信息，通过对 BAS 所提供的像温度、湿度、空气质量等历史数据进行深入分析，综合监控系统能清晰呈现车站环境随时间的变化规律，比如在不同季节和不同时间段去分析温度和湿度的波动情况，可为车站空调系统的优化控制提供依据，既保障乘客的舒适度又能实现节能降耗，同时对空气质量数据开展长期监测和分析，有助于及时发现潜在的空气污染问题并提前采取措施改善车站内空气环境，此外综合监控系统利用历史数据建立车站环境的模型和预测机制，通过对比实时数据与历史数据模型能快速判断当前环境是否异常，一旦出现偏差系统可及时发出警报通知工作人员处理，确保车站环境安全稳定，为城市轨道交通高效运营和乘客安全出行提供有力保障。

（四）规划决策

在新线路规划中，利用历史客流数据，对线路走向、车站布局等有一定的参考价值。通过对已有线路中各个站点的客流量、转乘量、周围的人口密度、商业活动等进行分析，可以对新线路的潜在客流量进行预测，对线路的覆盖区域和站点进行合理的规划，从而使线路的利用率和服务水平得到有效提升。在既有线扩建或改建决策中，利用历史数据对既有线运行压力及运行瓶颈进行评价。通过对列车满载率、发车间隔等数据的分析，确定列车是否要增加列车数量，延长线路，还是对车站进行改建。同时，利用已有的历史数据，可以对各种规划的可行性与效益进行评价。将不同方案下的客流量预测、建设成本、运营成本等指标进行对比，能够为决策人员提供全面的信息，帮助决策人员做出最优的规划决策，推动城市轨道交通系统的可持续发展[6]。

结论：

总之，城市轨道交通综合监控系统历史数据的存储及应用能够使轨道交通的运营管理水平、保障安全运行得到有效提升。通过选择合适的存储方式与方法，实现了对海量、多元历史数据的高效存储。通过对历史数据的深度利用，可以完成对列车运行状态的诊断和预报、运行优化、票务分析以及计划制定等工作。随着信息技术的不断进步，城市轨道交通一体化监测系统的历史数据存储与利用将向着智能化、深度分析、共享与融合的方向发展。

参考文献：

[1] 于 斌 . 城 市 轨 道 交 通 综 合 监 控 系 统 智 能 发 展 探 讨 [J]. 人 民 公交 ,2025,(06):136-138.

[2] 王海燕 . 城市轨道交通既有综合监控系统网络安全改造研究 [J]. 铁路通信信号工程技术 ,2025,22(02):78-83.

[3] 宿 明 非 . 城 市 轨 道 交 通 综 合 监 控 系 统 智 能 化 研 究 [J]. 人 民 公交 ,2024,(14):119-121.

[4] 张洪涛 , 彭婧璇 , 王晓萌 . 城市轨道交通综合监控 2.0 系统探析 [J]. 城市轨道交通研究 ,2024,27(03):202-206.

[5] 孙斌 . 基于城市轨道交通综合监控系统智能发展分析 [J]. 信息记录材料 ,2024,25(02):33-35.

[6] 陆祉龄 , 杨辉 . 城市轨道交通综合监控系统历史数据的存储及应用 [J].冶金自动化 ,2022,46(S1):204-208.