城市轨道交通供电系统新技术研究*

1.北京市地铁运营有限公司 北京 100044 2.北京交通大学 长三角研究院 江苏镇江 212009

1 研究背景

当前,城市轨道交通正向着更加智能化、规模化,以及更加安全可靠的目标前行,对信息通信技术提出了更高的要求。城市轨道交通包含视频监控系统、动力系统、供电系统、轨道信号系统、控制系统等诸多子系统，庞大且复杂。要管理好这个庞大的系统,就需要处理好各种半结构化和非结构化数据,用数据来对城市轨道交通系统的真实运行状态进行描述,从而及时、准确地将数据信息传达给系统中的各职能部门，最终实现智慧轨道交通[1]。

以某城市的地铁为例，其供电系统由电源系统和输配电系统组成，产生电能并负责电能的分配和输送,最终为地铁列车牵引,以及车站、区间、车辆段、控制中心等提供所需的动力、照明、测试、维修等工作用电。供电系统一次设备由各电压等级母线、断路器、变压器、整流柜、电缆、供电柜等电气设备组成[2-4]。已经投入运行20余年的某城市地铁供电数据采集与监控系统,主要负责电量采集与电力设备监控，监视回路电压电流、故障跳闸等，并进行开关遥控合分,但无法感知监测导体连接质量、绝缘损坏等。该地铁的供电系统一直由人工进行定期巡检,工作量大，效率低，成本高，发现问题周期长,人工巡检发现的问题远远少于实际出现的问题,浪费人力、物力，且延误检修时机。一旦发生供电设备连接质量故障、绝缘损坏等,极易引发供电中断等情况,对该地铁的安全运营造成影响。

随着大数据技术的不断发展,实现地铁供电系统的智能运维成为了可能。地铁供电系统实现智能运维后,能提高系统的供电品质，并降低能耗。地铁供电系统的智能运维需要先进技术和手段的支撑,比如智能传感器、大数据、故障预测与健康管理等。

2 智能传感器技术

传感器是一种监测装置,在自动控制系统中具有至关重要的作用。智能传感器技术是一门正在迅速发展的现代传感器技术,涉及微机械与计算机技术、信号处理技术、传感技术等。智能传感器带有微处理器，兼有信息检测和信息处理功能,具有可靠性高、稳定性好、感应精度高、自适应能力强等优点。通过传感器获取信息,并将信息输入控制信息处理系统,对信息进行分析,可直接得到故障诊断信息和寿命预测信息。还可以直接在智能传感器的节点处获得有用信息,并实现传感器之间的信息交换，使数据能够直接交换，而不需要再通过某个中转站进行交换。

将智能传感器安装在地铁供电系统中的一些重要设备上,如变压器、绝缘栅双极型晶体管等，可直接得到设备的故障诊断信息,并对其进行寿命预测。

3 大数据技术

基于大数据技术的某地铁供电系统平台架构如图1所示。由图1可知，这一系统由数据采集、数据存储、数据处理、数据展示四部分组成。其中，数据采集由数据仓储ETL、数据相互转移工具Sqoop，以及高可用与高可靠性的分布式海量日志采集、聚合和传输系统Flume组成。数据存储由分布式文件系统HDFS和分布式、面向列的开源数据库Hbase组成。

▲图1 地铁供电系统平台架构

通过对大量数据进行统计分析,可寻找出地铁供电系统能耗与客流量、供电制式、车型、环境温度与湿度、线路坡道与弯道、运营组织模式等参数之间的相互关系[5],为地铁供电系统的设计和运行提供可靠的参考依据。同时,可利用大数据技术预测地铁供电系统能耗的发展趋势,较为准确地获得地铁供电系统能耗的变化规律,并进行改进。建立地铁供电系统的能耗模型,获得影响地铁供电系统能耗的关键因素,进而针对这些因素采取措施节约能耗。由于地铁高峰、低谷期的发车间隔和载客量都不相同,使地铁供电系统一天之中每个时段的供电量都不相同,可以利用大数据技术获得的大量数据,研究地铁电系统的动态供电规律,提高供电质量。

4 故障预测与健康管理

实现地铁的故障预测与健康管理，需要实时监控及采集地铁供电系统关键部件的特征量数据,通过对特征量数据的长期监测,形成包括电压、电流、功率、温度等特征量在内的大数据。通过对大数据的深入研究,构建关键部件寿命模型,建立总体老化、损伤及安全健康度与特征量的对应关系[6]。特征量辨识框图如图2所示。在此基础上,实现对部件寿命的在线实时判断,并根据安全健康度的评估结果,指导实施预防性动态维护与状态检修。

基于大数据的寿命预测包括累积损伤技术和特征量辨识技术[7-8]。其中，累计损伤技术通过检测部件承受的电压、电流冲击和应力,以及温度变化情况,结合部件自身的失效模型,完成关键部件剩余寿命预测及系统健康状态评估。特征量辨识技术利用供电系统关键部件的大量特征量数据,构建关键部件寿命模型,建立总体老化、损伤及安全健康度与特征量的对应关系。

某地铁故障预测与健康管理技术框架如图3所示,包括数据采集、状态监控、健康评估、故障预警、决策辅助等[9]。

(1) 数据采集。将地铁列车的车载数据和离线数据(制造数据、检修数据)等通过无线传输、网络传输、人工上传等途径汇总到故障预测与健康管理中心数据库。

(2) 状态监控。利用各种类型传感器采集的数据，如电流、电压、压力、温度、加速度等,实现对关键部件或系统自身的故障检测与状态监控,并将故障、状态数据通过相应的数据总线提交车载数据处理中心,通过远程数据传输系统传输到地面。

(3) 故障预警。根据故障预测模型及预警阈值,对关键部件自动给出预警信息,并以弹出文字窗口、声光报警等方式提醒值班人员。

(4) 健康评估。对来自多个信息源的数据进行数据融合,对关键部件的健康状况进行健康评估,给出部件的健康状态,如健康、亚健康、故障等。

(5) 决策辅助。根据故障预警信息和健康状态评估信息,运用需求和维修资源等情况,给出地铁运行和维修决策。

▲图2 特征量辨识框图

(6) 人机交互。人机交互是地铁故障预测与健康管理系统和用户的接口。为了便于数据的存储、处理和发布,地面地铁故障预测与健康管理的结构形式采用软件密集型,主要由基于服务器的数据存储和处理系统、地面大屏幕等组成[10-11]。

智能传感器、大数据和故障预测与健康管理是目前智能城市轨道交通供电系统中的新技术,这些新技术的加入使供电系统在运行过程中更加可靠、高效与节能,为城市轨道交通供电系统使用单位降低了成本,并减少了故障的发生。

5 结束语

城市轨道交通供电系统是一个涉及多个学科的综合性系统,需要多个学科协同创新,以达到系统的性能、功能更优。不断涌现的新技术为城市轨道交通供电系统带来了新的发展,从而为城市轨道交通的安全运行提供技术支持,更好地维护人们的出行安全。