1 引言

　　當前，國內(nèi)各地軌道交通的規(guī)模逐步變大，與傳統(tǒng)公 共交通工具相比，雖然城市軌道交通運輸?shù)膯挝蝗藛T能源 消耗是傳統(tǒng)公共交通的1/9，但其運營總能耗卻非常驚人， 按照350萬KWh電/km估算，軌道交通電耗占全國總用電的 2.6‰，為了提高能效利用率，統(tǒng)計軌道交通各系統(tǒng)的能耗 將極大地降低能耗損失。本文通過能源管理系統(tǒng)統(tǒng)計各系 統(tǒng)能耗情況，運用人工智能算法和建模仿真技術，改善設 備運行工況，延長設備運行壽命，大幅提升了地鐵的智能 化運營水平，降低了地鐵運營成本。

　　2 系統(tǒng)介紹

　　智能環(huán)控節(jié)能子系統(tǒng)運行于智能環(huán)控控制柜中，基于 人工智能算法和建模仿真技術，系統(tǒng)可以準確預測未來時 間段內(nèi)(如兩小時)的冷負荷需求，實時調(diào)整通風空調(diào)系 統(tǒng)的運行模式，在滿足車站環(huán)境舒適度的前提下，可實現(xiàn) 通風空調(diào)系統(tǒng)效率優(yōu)化，降低運行能耗30%以上，改善設備 運行工況，延長設備運行壽命，大幅提升地鐵的智能化運 營水平，降低地鐵運營成本。

　　監(jiān)控對象為：空調(diào)風系統(tǒng)，主要包括：新風風機、回 排風機、組合式空調(diào)機組;空調(diào)水系統(tǒng)，主要包括：冷水 機組、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔。

　　監(jiān)控設備的系統(tǒng)圖如圖1所示。

　　3 系統(tǒng)模型

　　系統(tǒng)基于人工智能算法和建模仿真技術，通過模型構 建、實時數(shù)據(jù)采集、負荷預測、提前調(diào)整和持續(xù)優(yōu)化五個 步驟的循環(huán)執(zhí)行，實現(xiàn)真正的基于負荷預測的風水聯(lián)調(diào)。

　　· 模型構建：結合歷史數(shù)據(jù)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓 練，找到實際負荷影響因素的強相關的變化規(guī)律;

　　· 實時數(shù)據(jù)采集：獲取地鐵空調(diào)負荷與人流量、氣候、 時期等影響因素的內(nèi)在耦合關系;

　　· 負荷預測：將實時采集的環(huán)境變量輸入已訓練好的神 經(jīng)網(wǎng)絡模型，進行負荷預測;

　　· 風水聯(lián)調(diào)：根據(jù)預測的負荷，提前調(diào)整地鐵通風空調(diào) 系統(tǒng)，使地鐵通風空調(diào)系統(tǒng)提前運行在滿足負荷需求的狀 態(tài)下，并且實現(xiàn)運行效率最高;

　　· 持續(xù)優(yōu)化：結合地鐵負荷變化的反饋，進一步使地鐵 空調(diào)系統(tǒng)在某一時刻的運行狀態(tài)即能滿足負荷需求又能保 持最高效率。

　　4 風水聯(lián)調(diào)

　　地鐵通風空調(diào)系統(tǒng)是一個復雜的系統(tǒng)，風系統(tǒng)與水系統(tǒng) 之間相互影響，且二者都與地鐵負荷變化密切相關，因此考慮 將負荷預測，風系統(tǒng)與水系統(tǒng)聯(lián)合進行優(yōu)化。在保障地鐵環(huán)境 質(zhì)量的同時，有效的降低地鐵車站空調(diào)通風系統(tǒng)的運行能耗。

　　風水聯(lián)調(diào)主要是針對地鐵的空調(diào)大系統(tǒng)、冷水群控系 統(tǒng)展開的，車站的大系統(tǒng)指的是車站公共區(qū)系統(tǒng)，包括大 系統(tǒng)回排風機、大系統(tǒng)空調(diào)器、相關風閥等，車站大系統(tǒng) 的監(jiān)控以車站級為主，對站廳、站臺公共區(qū)的通風空調(diào)、 防排煙系統(tǒng)監(jiān)控，末端負荷發(fā)生變化時，所有實時數(shù)據(jù)反 饋至變風量優(yōu)化運行模塊，優(yōu)化程序根據(jù)站廳、站臺實際 溫度值和設定值之間的偏差，計算出新的負荷值，并由此 計算新的系統(tǒng)運行風量數(shù)據(jù)。

　　冷水群控系統(tǒng)聯(lián)鎖控制設備包括冷水機組、冷凍水 泵、冷卻水泵、冷卻塔風機、電動水閥、冷卻塔自動補水 閥及相關傳感器、執(zhí)行器等。風系統(tǒng)進行調(diào)整后，送風量 改變。將改變后實時數(shù)據(jù)反饋至水系統(tǒng)運行優(yōu)化模塊，能 夠得到水系統(tǒng)所需提供的冷負荷，將多組水系統(tǒng)設備運行 參數(shù)輸入能耗模型，輸出總能耗最低的優(yōu)化參數(shù)輸出。

　　風水聯(lián)調(diào)模型圖如圖3所示。

　　風水聯(lián)調(diào)主要的流程包括：輸入?yún)?shù)-節(jié)能模型-輸出指 令，智能環(huán)控節(jié)能控制柜采用一體化整體設計方案，將人 機交互裝置、智能控制工控機和智能控制單元進行整體集成安裝，有效地利用了控制柜內(nèi)空間，減少了控制柜在現(xiàn) 場的占地空間?？刂乒駜?nèi)安裝了通訊協(xié)議轉(zhuǎn)換單元，可以 直接通過Modbus或RS485通訊協(xié)議同其他系統(tǒng)進行接口對 接，易于現(xiàn)場安裝和實施，通過智能控制柜的PLC將控制設 備的數(shù)據(jù)全部采集，然后使用設備的額定參數(shù)結合系統(tǒng)實 時參數(shù)反饋，進行智能運算，控制設備啟停，保證工藝“過 程最佳”，選擇冷水機組，保證COP“效率最優(yōu)”，配置設 備運行數(shù)量，保證系統(tǒng)“能耗最低”。

　　5 性能優(yōu)化

　　基于數(shù)據(jù)機器學習的方法，優(yōu)化模型能夠準確的分析 出各設備的實際運行特性和運行規(guī)律。隨著數(shù)據(jù)的不斷積 累，優(yōu)化模型能夠進行不斷的自我完善，然后將數(shù)據(jù)進行 調(diào)整，在控制系統(tǒng)用進行節(jié)能控制的應用，檢測節(jié)能的效 率，基于實際運行數(shù)據(jù)，能夠準確地分析出各設備的實際 運行特性和運行規(guī)律，不斷地對數(shù)據(jù)的精確度進行自我完善。

　　6 效果驗證

　　通過運行節(jié)能控制系統(tǒng)，使節(jié)能優(yōu)化控制程序輸出各 設備最優(yōu)運行參數(shù)，通過設備運行參數(shù)計算出能耗，與實 際能耗相比節(jié)約 33.51%(見圖4) 。

　　· 數(shù)據(jù)收集：1、制冷季四個典型工況的氣象參數(shù)、客 流信息;2、通風空調(diào)系統(tǒng)設備的配置和性能參數(shù);3、制 冷季四個典型工況的通風空調(diào)系統(tǒng)的實際能耗;

　　· 節(jié)能優(yōu)化控制： 1、完成四個典型工況的冷負荷計 算;2、完成節(jié)能優(yōu)化控制程序運行;

　　· 系統(tǒng)輸出：1、合理分配冷水機組運行臺數(shù)及負荷; 2、保證滿足系統(tǒng)流量前提下水泵能耗最小;3、優(yōu)化大系 統(tǒng)運行模式及風機能耗。

　　7 總結

　　應用智能節(jié)能控制系統(tǒng)，更大程度地實現(xiàn)了節(jié)能、減排的預期效果。通過 先進技術應用和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，定量的 能耗分布和主要能耗指標的精確計量， 挖掘節(jié)能空間和潛力，促進節(jié)能增效、 減排環(huán)保，為軌道交通可持續(xù)發(fā)展和經(jīng) 濟社會效益提供技術支持。