轨道交通供电系统智能运维平台研究与应用

徐丽芬

（中铁建电气化局集团第一工程有限公司，江苏南京 210000）

0 引言

城市轨道交通的智能化发展，是解决城市交通拥堵问题的关键。传统的轨道交通供电系统运维方式主要依靠人工巡检和维护，存在维护效率低下、成本高昂等问题[1]。而采用智能化运维技术，可提高轨道交通供电系统运维效率和可靠性。

1 轨道交通供电系统接触网专业智能运维相关技术概述

1.1 轨道交通供电系统和接触网

轨道交通供电系统的运营安全和可靠性对城市轨道交通的正常运营至关重要。由于轨道交通供电系统具有高密度、高能耗、高速度、高可靠性等特点，在使用过程中容易出现故障和损坏，会直接影响轨道交通的安全性和准时率。目前，市场上的轨道交通接触网专业智能运维主要使用的操作系统包括Windows 和Linux 等。其中，Windows 操作系统具有图形界面友好、易于学习和使用的特点，得到广泛应用。Linux 操作系统则因高度可定制性、稳定性和安全性而备受欢迎。轨道交通接触网专业智能运维包括以下几个方面：第一，数据采集。通过安装传感器和监测设备，实时获取接触网运行状态的数据，包括电流、电压、温度等参数。第二，数据传输。采集的数据通过网络传输到服务器，以便进行分析和处理。第三，数据分析。对采集的数据进行处理和分析，以识别接触网运行中可能存在的问题和隐患。第四，故障诊断。通过对数据分析结果的综合判断，诊断接触网可能存在的故障原因，并提供解决方案。第五，远程控制。通过智能运维平台，可以远程监控和控制接触网运行状态，进行远程操作和调整。以上操作方法的实现需要依赖各种技术手段，包括传感器技术、数据传输技术、数据分析技术、人工智能技术等。通过这些技术手段的综合运用，可以实现轨道交通供电系统接触网专业智能运维。

1.2 轨道交通供电系统智能运维

轨道交通供电系统智能运维是指通过人工智能、物联网、大数据等技术手段，对轨道交通供电系统的运行状态、设备健康状况等进行实时监测、分析、预测和优化，以实现供电系统的高效稳定运行和对故障的快速诊断与修复。传统的轨道交通供电系统运维模式主要依靠人工巡检和维护，缺点是效率低、成本高、易出现疏漏等问题。

随着互联网技术和人工智能技术的不断发展，基于数据驱动的智能运维逐渐被广泛应用于轨道交通供电系统，取得了显著成效，轨道交通供电系统智能运维也已经成为行业发展趋势。在智能供电系统中，数据分析和预测是关键的技术。智能供电系统的发展离不开人工智能和物联网技术的支持。根据市场研究机构Gartner 的数据，到2025 年，全球物联网设备数量将超过500 亿台，智能供电系统将成为物联网应用的重要领域之一。具体来说，轨道交通供电系统智能运维的主要内容包括：第一，实时监测。通过传感器、监控设备等手段，对供电系统的运行状态、设备运转参数等进行实时监测，实现对供电系统的全面了解和精准掌控。第二，数据分析。利用大数据分析技术，对监测得到的数据进行处理和分析，发现供电系统存在的问题和异常情况，及时进行响应和处理。第三，故障预测。通过对供电系统的历史数据进行分析和挖掘，建立故障预测模型，预测潜在的故障风险，提前采取措施，避免故障发生。第四，智能优化。根据供电系统的实时运行情况，采取智能化措施对供电系统进行优化，如调整电压、控制负载等，以实现更加高效稳定的运行状态。第五，远程维护。利用物联网技术，实现对供电系统的远程维护，及时发现和处理设备故障，减少维护人员的巡检频次和维修时间，降低运营成本。

2 轨道交通供电系统智能运维平台分析

2.1 数据采集

数据采集是智能运维的基础环节，通过在供电系统中部署各种传感器和监测设备，实现对供电系统的实时监测，获取供电系统的各种数据和参数信息。在该系统中，数据采集主要包括以下几个方面：第一，接触网电流和电压数据采集。接触网是供电系统的重要组成部分，通过采集接触网的电流和电压等数据，可以了解接触网的运行状态，及时发现接触网的故障和异常。第二，车辆牵引系统数据采集。车辆牵引系统是直接受电的设备，通过采集车辆牵引系统的电流、电压等数据，可以了解车辆的运行状态和性能，及时发现车辆的故障和异常。第三，温度和湿度数据采集。轨道交通供电系统的运行状态与环境因素密切相关，通过采集供电系统周围的温度和湿度等数据，可以了解供电系统周围的环境状态，为运维决策提供数据支撑。

2.2 数据分析与诊断

数据分析与诊断是基于数据驱动的智能运维的核心环节。通过采集的数据，应用数据分析和诊断供电系统的运行状态，及时发现供电系统的故障和异常，为后续的运维决策提供数据支撑。数据分析与诊断主要包括以下几个方面：第一，数据预处理。数据预处理是数据分析与诊断的前置环节。第二，故障诊断。通过对采集的数据进行分析，运用机器学习等技术，实现对供电系统的故障诊断，包括故障类型诊断、故障原因分析等。第三，性能评估。通过对车辆牵引系统和接触网的数据分析，评估车辆和接触网的运行性能，包括对车辆的牵引功率、接触网的电阻等参数的评估[3]。第四，异常检测。通过对采集的数据进行分析，实现对供电系统的异常检测，包括电网电压波动、接触网电流超标等异常检测。

2.3 运维决策

基于数据采集和数据分析与诊断的结果，该平台能够提出一系列针对供电系统的运维决策，包括以下几个方面：第一，故障预警。通过对数据的实时监测和分析，实现对供电系统故障预警，及时发现潜在的故障风险，为后续的维修和保养提供数据支撑。第二，优化调度。通过对车辆牵引系统和接触网的数据进行分析，优化车辆的运行调度，提高车辆的牵引效率，降低能源消耗。第三，快速响应。在供电系统出现故障或异常时，该系统能够快速响应，并提供相应的处理方案，及时恢复供电系统正常运行。第四，维修保养。通过对供电系统的运行状态和故障情况进行分析，制订相应的维修和保养计划，提高供电系统的可靠性和稳定性。

2.4 系统优化

系统优化是指基于数据分析和运维决策的结果，通过改变供电系统的运行参数、优化供电系统的结构或配置等方式，提高供电系统的效率、可靠性和安全性。具体来说，系统优化的主要内容包括以下方面：第一，运行参数调整。根据数据分析和诊断结果，调整供电系统的运行参数，如调整电压、电流等，以提高系统的运行效率和降低系统故障率。第二，结构优化。对供电系统的结构进行优化，如更换设备、调整线路结构等，提高供电系统的可靠性和安全性。第三，配置优化。通过对供电系统的配置进行调整和优化，如调整设备的位置、优化配电方案等，降低供电系统的能耗和运营成本。

2.5 系统管理

系统管理是指对整个轨道交通供电系统智能运维过程进行全面管理和监督，确保系统运行的有效性和可持续性。具体来说，系统管理的主要内容包括以下方面：第一，运维计划制订。根据系统分析的结果，制订轨道交通供电系统的运维计划，明确各项运维任务、时间节点和责任人，确保运维任务有序推进。第二，运维过程管理。对轨道交通供电系统的智能运维过程进行全面管理和监督，确保各项运维任务的有效执行和及时反馈。第三，运维质量评估。对轨道交通供电系统智能运维的效果进行评估，及时发现和解决问题，不断优化和提升智能运维的水平和质量。第四，信息安全管理。对系统数据进行加密、备份和保护，确保系统数据的安全可靠性，预防系统遭受黑客攻击或数据泄露等风险。

总之，基于数据驱动的智能运维平台可以实现对供电系统的实时监测和运行状态分析，提高运维效率和供电系统的可靠性，为城市轨道交通的安全、稳定运行提供有力的保障。系统分析是轨道交通供电系统智能运维的重要组成部分，通过对系统数据进行采集、分析和诊断，有助于制订运维决策和优化方案，并对整个系统运维过程进行全面管理和监督，以确保供电系统的高效稳定运行。

3 试验验证

为验证提出的智能运维平台的效果，开展了相应的试验，并从维护成本和事故率两个方面进行分析。

3.1 维护成本分析

传统的轨道交通供电系统维护方式通常采用固定周期检修和定期保养的方法，存在以下缺点。第一，维护周期固定。系统维护周期固定，无法根据实际运行情况进行灵活调整，会产生一些不必要的维护费用。第二，非精准保养。传统的定期保养方式通常采用的是全面保养，而非精准保养，无法对供电系统进行针对性维护，会增加维护成本。

基于数据驱动的智能运维平台，通过实时监测和分析供电系统数据，能够实现精准的维护和保养，减少不必要的维护成本。以某城市地铁10 号线供电系统为例，对比传统维护方式和智能运维平台的维护成本[4]，结果如下：传统维护方式的维护费用为80 万元，智能运维平台为50 万元。可以看出，采用智能运维平台的维护成本相较于传统维护方式减少了37.5%，充分说明智能运维平台可降低维护成本。维护成本可通过“维护成本=监测设备和传感器成本+维护人员工资+维修设备和配件成本”计算。

结合上述算式，可以分解维护成本，并根据实际情况进行调整和优化，以降低系统维护成本。

3.2 事故率分析

事故率是衡量供电系统安全运行的重要指标。通过对事故率的分析，可以了解供电系统的安全状况，并采取相应的措施降低事故率。以某城市地铁10号线供电系统为例，对比了传统维护方式和智能运维的事故率，结果如下：传统维护方式事故率为2.5 小时/百万小时，智能运维平台为1.5 小时/百万小时，从中可以看出，采用智能运维进行维护，事故率较传统维护方式减少40%，充分说明智能运维平台对供电系统的安全运行有重要作用。通过试验结果可以看出，采用基于数据驱动的智能运维平台可以显著降低供电系统的维护成本和事故率，同时能够实现精准的维护和保养，有重要应用价值和广阔前景。

4 试验结论分析

4.1 试验结果总结

针对轨道交通供电系统在维护和运行中存在的问题，提出一种基于数据驱动的智能运维平台，并进行了相应的试验验证。试验结果表明，该智能运维平台可以显著降低供电系统的维护成本，并提高供电系统的安全性能。具体来说包括以下方面：第一，实现精准维护和保养。该平台通过实时监测和分析供电系统数据，能够实现精准维护和保养。第二，降低维护成本。通过对某城市地铁10 号线供电系统的试验验证，证明了采用智能运维平台可以显著降低供电系统的维护成本，并提高供电系统的安全性。第三，应用前景良好。通过试验结果，对智能运维平台的维护成本和事故率进行量化分析，充分说明了智能运维平台的优势和应用前景。

4.2 限制和未来工作展望

基于数据驱动的智能运维平台虽然取得了显著成果，但仍然存在一些限制和需要进一步优化的地方。

第一，数据获取和处理方面的限制。智能运维平台需要大量的数据支持，但目前供电系统中的数据采集和处理工作仍然存在一些困难。例如，一些老旧的供电系统没有配备相应的传感器和监测设备，无法直接获取数据；一些数据处理方法和算法需要更加精细和优化，才能充分发挥其作用。因此，未来可以将更多的精力放在数据获取和处理方面，如通过改进传感器和监测设备，开发更加智能的数据处理算法等手段来解决这些问题[5]。第二，智能化管理方面的展望。智能运维平台主要关注供电系统的维护和保养，未来可以进一步探讨智能化管理的方向，如通过智能调度和智能控制等手段提高供电系统的运行效率和安全性能。因此，未来可以将更多的精力放在智能化管理方面，如通过引入人工智能、大数据和云计算等技术，建立智能化管理平台，提供更加全面和高效的运行管理服务等手段，实现智能化管理。

5 结语

文章提出了一种基于数据驱动的智能运维平台，通过实时监测和分析供电系统数据，证明该系统能够实现精准维护和保养，显著降低供电系统的维护成本，并提高供电系统的安全性能。虽然智能运维平台仍然存在一些限制和需要进一步优化的地方，但是它的优势和应用前景已经得到了充分证明。未来，可以通过改进数据获取和处理方法，以及探索智能化管理的方向，进一步提高供电系统的运行效率和安全性能。该研究成果对轨道交通供电系统的运维和保养具有一定的参考价值和实际意义，也能为相关领域的研究提供一些启示和借鉴。