基于智能监控的地铁车站电力能耗动态管理研究

一、引言

城市轨道交通作为现代城市公共交通的核心组成部分，极大缓解了地面交通压力，对城市可持续发展意义重大。然而，地铁系统庞大的设备体系持续运行，致使电力消耗巨大，其中车站电力能耗占比突出。地铁车站内照明、通风空调、电梯扶梯等设备众多，其能耗不仅关系运营成本，也影响城市节能减排目标实现。传统能耗管理手段与现有节能技术已难以满足需求，智能监控技术凭借实时数据采集、精准分析预测等优势，为地铁车站电力能耗管理带来新契机，对降低能耗、提升运营效益具有重要现实意义。

二、地铁车站能耗管理现状

2.1 传统能耗统计管理的缺陷

传统地铁车站能耗统计管理模式存在明显弊端。统计周期长，通常按月或季度进行，无法及时反映设备实时能耗变化；依靠人工抄表记录数据，效率低且易产生人为误差；风水系统等设备缺乏智能化联动，不能依据实际需求自动调节运行状态，造成能源浪费；电表、水表等计量设备故障时，难以及时发现处理，严重影响能耗数据准确性，进而导致能耗管理决策缺乏可靠依据。

2.2 现有节能技术的应用及不足

目前，变频空调、LED 照明、空调温度智能调节等节能技术在地铁车站广泛应用。变频空调可根据室内负荷自动调节制冷量，LED 照明发光效率高能耗低，空调温度智能调节能依据环境和客流变化调整温度。但这些技术应用中存在局限性，各专业能耗管理分散独立，缺乏综合管控，无法实现不同设备间协同节能；对设备运行状态监测不全面，难以发现潜在能耗问题，致使节能效果难以充分发挥。

三、智能监控技术在地铁车站电力能耗管理中的应用

3.1 智能监控系统架构设计

基于智能监控的地铁车站电力能耗动态管理系统架构主要包括感知层、传输层、数据处理层和应用层。感知层由各类传感器和智能仪表组成，如电力传感器、温度传感器、湿度传感器、智能电表、智能水表等，负责实时采集车站内设备的电力参数、运行状态、环境参数等数据。传输层采用有线和无线相结合的通信方式，将感知层采集的数据传输至数据处理层。有线通信方式如光纤，具有传输速率高、稳定性好等优点；无线通信方式如 Wi-Fi、蓝牙等，适用于一些布线困难的区域。数据处理层对传输过来的数据进行清洗、存储、分析和挖掘，建立能耗模型，预测能耗趋势。应用层为管理人员提供操作界面，实现能耗监测、数据分析、能耗预测、动态管理策略制定与执行等功能。

3.2 实时数据采集与传输

在地铁车站各设备关键部位安装传感器和智能仪表，实时采集电力参数（如电压、电流、功率、电量等）、设备运行状态（如开启 / 关闭、运行频率等）以及环境参数（如温度、湿度、空气质量等）。通过通信网络将采集到的数据快速传输至数据处理中心。例如，智能电表能够精确测量各用电设备的电量消耗，并通过RS485 总线或无线通信模块将数据上传至集中器，再由集中器通过以太网或无线通信方式将数据传输至数据处理层的服务器。

3.3 数据分析与处理

利用数据挖掘、机器学习等技术对采集到的大量数据进行分析处理。对电力能耗数据进行分类分项统计，分析不同设备、不同区域的能耗分布情况。通过建立能耗模型，找出能耗与设备运行状态、环境参数、客流量等因素之间的关系。例如，通过分析历史数据发现，通风空调系统的能耗与室外温度、室内客流量密切相关。当室外温度升高或室内客流量增加时，通风空调系统的能耗会相应增加。根据这些关系，为后续的能耗预测和动态管理策略制定提供依据。

3.4 能耗预测

基于数据分析结果，采用合适的预测模型对地铁车站未来的电力能耗进行预测。常用的预测模型有时间序列模型、神经网络模型等。时间序列模型根据历史能耗数据的变化趋势进行预测；神经网络模型则通过对大量数据的学习，建立输入变量（如时间、环境参数、客流量等）与能耗之间的复杂非线性关系。通过能耗预测，能够提前了解车站电力能耗的变化情况，为制定合理的动态管理策略提供参考。例如预测到某一时间段内由于客流量增加，通风空调系统和照明系统的能耗将大幅上升，可提前调整设

备运行参数，优化能源分配。

四、基于智能监控的电力能耗动态管理策略

4.1 设备运行优化策略

根据能耗预测结果和实时监测数据，对地铁车站内设备的运行参数进行优化调整。对于照明系统，采用智能调光技术，根据不同区域的光照需求和客流量变化自动调节亮度。在夜间或客流量较少的区域，降低照明亮度；在白天或客流量较大的区域，提高照明亮度。对于通风空调系统，根据室内外温度、湿度、空气质量以及客流量等因素，实时调整空调机组的运行频率、新风量和制冷量。当室外温度较低时，可适当增加新风量，减少制冷量；当室内客流量减少时，降低空调机组的运行频率。通过优化设备运行参数，在满足乘客舒适度的前提下，降低设备能耗。

4.2 能源分配优化策略

结合地铁车站各设备的能耗需求和重要程度，对能源进行合理分配。优先保障对乘客安全和运营服务质量影响较大的设备的能源供应，如自动售检票系统、电梯扶梯系统等。对于一些非关键设备，在能源紧张时可适当降低其能源分配。通过智能监控系统实时监测各设备的能耗情况和运行状态，根据实际需求动态调整能源分配方案。例如当车站电力供应出现紧张时，自动降低一些景观照明设备的功率，优先满足关键设备的用电需求。

4.3 动态管理策略的执行与反馈

制定详细的动态管理策略执行流程，确保各项策略能够准确、及时地执行。智能监控系统将动态管理策略转化为具体的控制指令，发送至相应的设备控制器，实现对设备运行的自动控制。同时建立反馈机制，实时监测动态管理策略的执行效果。通过对比执行前后的能耗数据和设备运行状态，评估策略的有效性。如果发现策略执行效果不理想，及时进行调整和优化。例如在实施照明系统智能调光策略后，通过对比调整前后的照明能耗数据，评估调光策略的节能效果。若节能效果不明显，可进一步优化调光算法或调整调光参数。

五、结论

基于智能监控的地铁车站电力能耗动态管理体系，有效克服了传统管理的不足，实现了对电力能耗的精细化管理。通过构建多层系统架构、实施数据驱动的管理策略，能够显著优化设备运行、合理分配能源，降低地铁车站电力能耗，提升能源利用效率。随着智能监控技术的持续发展，该体系将在地铁运营中发挥更大作用，助力城市轨道交通实现绿色、可持续发展。后续研究可探索与人工智能、区块链等技术融合，进一步提升管理智能化与安全性，同时加强人员培训，保障系统高效运行。

参考文献：

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