大数据时代的地铁能耗管理平台
大数据在城市地铁轨道交通中的应用有哪些(一)2024
大数据在城市地铁轨道交通中的应用有哪些（一）引言概述：大数据的兴起与快速发展为多个行业带来了深刻的变革，其中城市地铁轨道交通领域也不例外。
通过结合大数据技术和城市地铁轨道交通系统，可以实现对乘客出行行为的实时监测、列车调度的精确性优化、线路规划的智能化等一系列应用。
本文将从五个大点来展开介绍大数据在城市地铁轨道交通中的应用。
正文：一、乘客出行行为监测1. 实时乘客流量监测：通过数据采集系统对地铁车站乘客的进出流量进行监测，可以及时了解车站客流情况。
2. 乘客OD分析：利用大数据分析技术，分析乘客的出行OD （起点和终点），可以为后续线路规划、优化车站布局等提供参考依据。
3. 乘客行为预测：通过对历史数据进行深度学习和模型训练，可以预测出乘客的出行行为，为车站调度和列车运营提供有效的决策支持。
二、列车调度优化1. 实时列车运行状态监测：通过大数据分析技术，监测列车运行状态，包括车速、到站时间等，以及预测列车故障等异常情况。
2. 列车排班优化：结合实时行程数据和乘客出行需求，对列车排班进行优化调整，以提高乘客出行的便利性和运输效益。
三、线路规划智能化1. 基于乘客流量分析的线路优化：通过对乘客出行OD以及乘客流量的分析，对地铁线路进行优化规划，提高运输效率和乘客出行体验。
2. 地铁站点设置优化：通过对乘客出行行为的分析和预测，对地铁站点的设置进行优化，提高乘客换乘的便捷性和效率。
四、安全风险预警1. 实时监测安全风险点：通过大数据分析技术，对地铁站点周边环境进行实时监测，及时发现安全隐患并采取相应的预警措施。
2. 乘客安全行为分析：通过对乘客的行为数据进行分析，提前发现和预测可能的安全风险，以保证乘客的乘车安全。
五、乘客服务提升1. 个性化推送服务：通过大数据技术，对乘客的出行历史和偏好进行分析，为乘客提供个性化的推送服务，如车票预订、行程提醒等。
2. 智能导航系统：通过对乘客出行行为数据的分析，为乘客提供智能导航服务，指引乘客最佳乘车路线和换乘方案。
论述地铁能耗管理系统架构和功能应用
论述地铁能耗管理系统架构和功能应用1.前言1.1背景随着中国经济的发展，能源问题日益突出，节能减排作为国家可持续发展的重要举措被提升到战略高度，在国务院发表的《节能减排“十二五”规划》提到，在2015年，单位工业增加值（规模以上）能耗比2010年下降21%左右，我国当前有19个城市建成轨道交通线路多达87条，运营里程超过2539公里，地铁是城市内的能耗大户，尤其是电能的消耗，占地铁运营成本的比例很高，因此，针对地铁各主要用电设备的运行工况、损耗情况以及电特性等进行分析，研究科学有效的节能措施，是降低运营成本，提供地铁可持续发展能力的重要途径。
1.2地铁能耗问题地铁行业能耗节能主要遇到的问题有1）线路能耗呈持续增长的趋势，地铁线路的持续建设的导致能耗继续增加，电费的成本急剧增加；2）能耗统计监测体系不完善，地铁车站分项节能应用不普遍，现有的能耗统计数据较粗，准确性差，且由于技术手段缺乏，统计分析和节能效果的评估方法欠缺；3）缺乏标准的能耗指标，需要结合地铁运营特点建立能耗的指标体系，并在此基础上制定合理的考核标准；4）缺乏标准化的节能效果评价指标，需要建立适合地铁行业的定量评价与定性评价相结合的节能效果评价指标体系。
2、能耗管理系统设计2.1 设计目标能耗管理系统旨在建立车站精确的能耗监测管理平台，为用户科学用能、合理用能、節能管理提供支持，系统设计的主要目标有：1）建立车站能耗采集平台，提供各个分项能耗数据采集、统计、存储功能，为能耗管理提供数据依据；2）建立能耗统计和分析系统，为科学用能、合理用能、节能管理提供支持。
3）提供外部节能设备控制接口和节能策略管理，通过科学手段减少不必要的能源浪费，最终达到节能的目的。
4）依照地铁运营能耗数据的分析，建立能耗的指标体系和制定相应的考核标准。
5）建立定量评价与定性评价相结合的节能效果评价指标体系；2.2 系统构成能耗管理系统通过能耗数据监测采集、能耗管理指标的量化管理、节能控制和综合分析应用三大模块进行设计，对地铁线路各车站不同专业设备（包含牵引系统、照明系统、通风空调系统、电扶梯等）的能耗数据、环境设备参数、客流参数进行实时采集检测，建立起适合地铁运营的各类能耗评估指标、管理流程和各个节能项目效果的评价指标。
城轨云平台解决方案
城轨云平台解决方案引言随着城市发展的加速和人口的增长，城轨交通系统在现代城市中起到越来越重要的作用。
为了提高城轨交通系统的效率和安全性，越来越多的城市开始采用城轨云平台解决方案。
本文将介绍城轨云平台解决方案的概念、特点、优势和应用场景。
概述城轨云平台是基于云计算技术建立的城轨交通管理平台。
它通过将城轨交通系统的运营数据、设备状态和运行信息等信息集中存储在云端，并结合大数据分析、等技术进行处理和分析，可以实现城轨交通系统的智能化管理和优化。
特点城轨云平台解决方案具有以下特点：1.集中管理: 城轨云平台将城轨交通系统的数据和信息集中存储在云端，实现了信息的集中管理和共享。
2.实时监控: 城轨云平台可以实时监控城轨交通系统中的设备状态、运行情况和乘客流量等信息，及时发现问题并进行处理。
3.智能分析: 城轨云平台可以通过大数据分析和等技术，对城轨交通系统的运营数据进行分析和预测，提供决策支持和优化建议。
4.可扩展性: 城轨云平台采用云计算技术，具有良好的可扩展性，可以根据需求灵活扩展和调整系统的规模和容量。
优势城轨云平台解决方案具有以下优势：1.提高效率: 城轨云平台可以通过智能分析和优化调度，提高城轨交通系统的运行效率和乘客的出行体验。
2.降低成本: 城轨云平台可以实现城轨交通系统的集中管理和数据共享，避免了重复投资和资源浪费，从而降低了系统建设和运维的成本。
3.增强安全: 城轨云平台可以实时监控城轨交通系统的运行状况，及时发现异常情况并进行处理，提高了系统的安全性和稳定性。
4.支持决策: 城轨云平台可以通过大数据分析和智能算法，为城轨交通系统的管理者提供有针对性的决策支持和优化建议，帮助其更好地管理和运营系统。
应用场景城轨云平台解决方案适用于以下场景：1.乘客出行: 乘客可以通过城轨云平台了解城轨交通系统的实时运行信息、乘车路线和站点情况，提前规划行程，并实时获得乘车体验反馈和优化建议。
2.设备监控: 城轨云平台可以实时监控城轨交通系统中的设备状态，及时发现故障并进行维修，保证交通系统的安全运行。
地铁轨道交通智慧能源管理系统介绍方案
总体架构
感知层
传输层
平台层
应用层
地铁轨道交通智慧能源 管理系统采用分层分布 式架构，由感知层、传 输层、平台层和应用层 组成。
通过各种传感器、计量 表等设备，实现对地铁 能源使用情况的实时监 测和数据采集。
利用物联网、互联网等 技术，将采集到的能源 数据传输至后台管理系 统。
包括数据处理、存储、 分析等功能，为上层应 用提供支持。
06
总结与展望
系统建设取得的成果
节能减排
通过智能化的能源管理系统，地铁轨道交通实现了能源的高效利用，减少了能源浪费和排 放，为城市交通的可持续发展做出了贡献。
提高运营效率
智慧能源管理系统实现了地铁轨道交通的自动化和智能化运营，提高了运营效率和服务质 量，减少了人工干预和错误。
创新技术应用
系统采用了先进的能源管理技术和数据分析技术，实现了对地铁轨道交通能源使用情况的 实时监控和预测，为决策提供了科学依据。
强化合作与交流
加强与相关机构和企业的合作与交流，共同推进 地铁轨道交通智慧能源管理技术的创新和应用。
THANKS
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• 地铁轨道交通智慧能源管理系统建设的目标是实现能源的精细化管理，提高能源利用效率，降低碳排放， 促进城市轨道交通的可持续发展。该系统的建设对于提高城市轨道交通的运营效率、减少环境污染、提升 城市形象具有重要意义。同时，该系统的实施也将带动相关产业的发展，创造更多的就业机会。
02
系统建设方案
总体架构设计
广州地铁案例分享
总结词
广州地铁智慧能源管理系统通过创新的技术和应用，实 现了能源消耗的降低、运营效率的提升以及环境品质的 改善。
详细描述
广州地铁在智慧能源管理方面进行了深入的研究和实践 ，采用了创新的能源管理技术和应用。例如，该系统采 用了先进的能源监测技术，能够对能源使用进行实时监 控和数据分析。同时，通过引入智能照明、智能空调等 设备，实现了能源的节约和优化利用。此外，该系统还 采用了智能化的能源调度技术，能够根据客流量、天气 等因素对能源使用进行动态调度，确保能源的高效利用
城市轨道交通智能能耗管理
城市轨道交通智能能耗管理随着城市化进程的不断推进，城市轨道交通作为一种高效、便捷的公共交通方式，得到了越来越多城市的采用和建设。
然而，伴随轨道交通的大规模建设和运营，能耗问题也日益突出。
为了解决这一问题，智能能耗管理成为了城市轨道交通发展的重要方向。
一、背景介绍城市轨道交通的能耗主要来自于列车运营、供电、车站照明等方面。
其中，列车的能耗是整个系统中最主要的部分。
根据统计数据，目前我国城市轨道交通能耗占全社会能耗的比例逐年上升，不仅对环境造成了巨大压力，也加大了城市轨道交通运营成本。
二、智能能耗管理的意义智能能耗管理能够提高城市轨道交通的能源利用效率、降低能耗水平，并减少环境污染。
此外，通过合理管理能耗，还可以降低运营成本，提升服务质量，为乘客提供更好的出行体验。
三、技术支持1. 智能能耗监测系统智能能耗监测系统可以实时监测列车运行数据、能耗数据、供电负荷等，实现对能耗的精准监测和分析。
通过对数据的分析，可以找出能耗过高的问题，并制定相关的能耗管理策略。
2. 能耗预测和优化利用数据分析和数学模型，可以预测列车运行过程中的能耗情况，并针对性地进行优化调整。
例如，通过合理安排列车运行速度、信号优化、能量回收利用等手段，减少能耗的同时也不影响乘客的出行需求。
3. 能源设备智能化通过智能化技术改造能源设备，如用智能供电系统、能量回收装置等，实现能源的高效利用和节约。
智能供电系统可以根据列车运行状态进行灵活调节，减少能耗浪费。
四、管理策略1. 能耗管理规范制定和执行严格的能耗管理规范，包括限制设备的能耗、降低能源消耗、合理使用能源等，推动全员参与到能耗管理的过程中。
2. 制定能耗管理方案根据实际情况，制定科学合理的能耗管理方案。
方案包括能耗目标设定、能耗监测指标制定、能耗数据分析、调整和完善能耗管理策略等。
3. 提高管理水平引入现代信息技术，提高轨道交通企业的管理水平和能耗管理的科学性和精细化程度。
通过建立综合能源管理平台、运行管理系统等，实现对能耗数据的全面监测和管理。
地铁轨道交通智慧能源管理系统介绍方案
更准确的预测能力
通过海量数据的分析，掌握系统变化趋势，提供更准确的系统预测 报告 ；
更精细的报告
通过综合数据分析与能源评估，提供更精细的报告；
借助大数据分析来洞察用能趋势，预估用能体量，制定用能规划是能源精细化管理，系统智能运营与维护的重 要方法 。
节能诊断
不同站点用能指标比较分析、重点用能设备分析、线损分析、设备告警等模块。
管理节能
针对地铁站点用能情况，定额管理、定额分析。对接其他设备管理系统集中管理控制。
平台功能
地图导航
对各地铁站点地图浏览查询、用能状态、用能结构，以及导航、定位等功能，辅助以图表，直观呈现地 铁站点动态能耗；通过地图导航、定位监测地铁站点，包括地铁站点对应的基本信息、分项能耗、分类 能耗、总能耗、碳排放等展示项。
各地铁平台对接
地图形交互模块
特色功能模块
基本功能模块
数据输出程序
平台功能
地图导航
功能模块
地铁站点地图、地铁站点能耗信息导航。
能耗监测
分项用电的实时集抄和故障告警、仪表状态、电网监测。
能耗统计
年月日数据统计、分类分项数据统计。
能耗公示
站点、人均、面积等总用能信息公示。
能耗报表
按需生成年月日能耗报表、节能统计比较报表。
各级站台对接及 地图交互展示
2#线人民公园地 铁站数据采集
分1#线孵化园 地铁站数据采集
数据整合
数据流程图
各用电分项计量系统（空调、照明)
变配电站监测系统
数据中心流水库
数据中心结算库
牵引用电数据采集系统
数据入库程序 整理、清洗
基于大数据的地铁列车能耗仿真和节能操纵.doc
基于大数据的地铁列车能耗仿真和节能操纵-0 引言近年来，我国城市轨道交通步入快速发展阶段，成为了公共设施中最大的能量消耗系统之一，给城市的供电系统带来极大的负载压力。
在地铁列车运行的基础设施(包括线路环境、线路站间距、线路坡道弯道、牵引供电系统等硬件设施)建成且列车运行图等运营管理确定的情况下，利用计算机仿真技术可优化列车操纵方法，即在满足列车安全、准点和舒适性要求的同时，通过合理运用节能运行原理并优化列车的操纵模型，可达到列车节能操纵的目的。
与此同时，如何准确测量计算列车单位能耗的问题，也越来越受到各车辆运营公司的关注。
计算单位能耗时，需要有高精度的列车质量(包括列车自重和载荷)数据。
由于列车质量、行驶距离和存储计算能耗的实际测量值存在着绝对误差，若以此进行单位能耗的计算，必然会存在着较大的误差。
若仿真的运行曲线能与实际的运行曲线基本一致，那么在相同列车运行速度下，仿真计算结果更贴近真实值。
本文提出了一种基于大数据分析下的列车单位能耗仿真计算方法，并基于某一条实际线路对提出的方法进行解算验证，将仿真计算结果与实测的数据进行对比，计算出该线路上列车的单位能耗。
同时，依据线路的实际情况，在符合列车运营情况的条件下，提出了该线路节能操纵的方法，并对采用节能操纵后的仿真结果进行分析比较。
1 地铁列车大数据特性地铁列车中的大数据是海量数据中具有挖掘和分析价值的有效数据信息的集合，包含了针对数据的处理行为，且各数据之间存在一定的关联，需要应用特定的数据管理和分析技术对其进行处理。
虽然地铁列车中的网络系统数据记录模块记录了列车每天运行过程中各节车辆的电压、电流、速度及力矩等所有与耗电量和列车运行相关的变量数据，但由于列车在运行过程中的工况复杂多变，若要整理出一条完整的列车运行曲线，需要在列车多天运行的海量数据中，对线路上的每一个数据点进行详细的分析与整理。
2 地铁列车能耗的仿真计算2.1 城轨地铁列车能耗模型的建立2.1.1 单质点和多质点地铁列车运动学模型首先，建立描述列车随时间运动变化规律的方法。
地铁能源管理系统(二)
地铁能源管理系统（二）引言概述：地铁能源管理系统（二）是基于地铁运营的能源消耗和管理进行的一系列优化和改进措施的延续。
本文将通过五个大点来详细描述地铁能源管理系统在能源消耗、能源供应、能源监控、能源调度以及能源优化方面的相关内容。
正文：一、能源消耗1. 利用智能计量设备对地铁能源消耗进行实时监测；2. 通过分析历史数据和趋势，识别能源消耗的高峰和低谷时段；3. 针对高峰时段制定相应能源消耗调整策略；4. 采用节能技术和设备，降低地铁系统能源的消耗；5. 定期进行能源消耗评估和优化，确保地铁系统的能源消耗达到最佳状态。
二、能源供应1. 优化地铁停车场设备的能源供应系统，确保能源的稳定供应；2. 利用可再生能源，如太阳能和风能，为地铁系统提供部分能源；3. 联系能源供应商，确保能源的供应充足，并进行供应合约的谈判；4. 针对不同地铁线路和车辆进行能源供应的分配和调整；5. 提高能源的供应效率和可靠性，降低地铁系统的能源供应成本。
三、能源监控1. 建立地铁能源监测和管理平台，实时监控各个关键能源指标；2. 分析能源数据，识别能源消耗的异常和问题；3. 设定能源消耗的预警阈值，及时发现和处理能源异常情况；4. 运用大数据分析和人工智能技术，优化能源监控和管理过程；5. 定期进行能源监控系统的维护和升级，确保其正常工作和准确性。
四、能源调度1. 建立地铁能源调度中心，对能源使用进行集中调度和管理；2. 根据地铁运营计划和乘客流量预测，灵活调整能源供应；3. 制定能源调度策略，根据不同线路、不同车辆的能源需求进行调配；4. 与地铁运营部门和能源供应商进行沟通和协调，确保能源调度的顺畅进行；5. 定期评估能源调度方案的效果，并对其进行改进和优化。
五、能源优化1. 建立地铁能源消耗模型，评估能源消耗的效率和优化潜力；2. 运用优化算法和数据分析，找出能源消耗的瓶颈和改进方向；3. 优化车辆和设备的设计，提高能源利用率和效能；4. 在车站和车厢内部提供节能提醒和能源管理教育，提高乘客的节能意识；5. 不断进行能源优化的研究和实践，确保地铁系统能源的持续改进。
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采集区
MQ
交换区
Flume/FEP
(数据轮询
MQ
与采集)
Kafka MQ
FTP
(实时数据
缓存)
地铁能源管控应用能系统
可实现TB级数据动态采集、处理和存储管理，目前每天处 理数据1亿条，每日新增数据大小1G。按照远期规划22条 线路，能耗数据存储10年，平台配置了100TB的磁盘阵列 。 为满足后续新线接入及系统升级，配套开发了软件测试 系 统和网络管理系统。
可以支持通用工业数据通信协议（Modbus），实 时数据采集模式（MQ），离线数据采集（FTP） 以 及其他常见的数据接入方式，通过上述多口协 议的 应用，使得大数据平台产品可以更好的集成 轨道交 通行业的数据，从而建立统一的数据仓储 平台，为 用户提供丰富的应用服务
ETL
数据迁移
实时采集
地铁能耗平台-产品选型
数据中心包含四大子系统：数据采集系统、数据处理系统、数据分析系统、数据输出系统
一个中心
数据采集系统
数据处理系统
数据中心 数据分析系统
数据输出系统
采集、存储多元异构数据
IQ
ISC
运
OS
S
营
……
建立基础数据模型，整合数 据
智能分析、深度学习、AI
数据供给智能应用
地铁能耗平台-产品选型
针对轨道交通行业多信息系统的现况，大数 据平台从数据采集、数据整合、数据存储、 数据模型、数据分析、可视化展现进行了定 制和优化，使得大数据平台可以支持多通信 协议，对数据进行统一的加工、存储和应用
使得轨道交通行业各系统数据具有统 一的数据结构与标准，实现各个分离 的系统的数据共享，从而找到数据间 的相互联系，对数据挖掘出更有价值 的信息，避免了数据孤岛的出现
运维平台 用户管理 资源管理 系统监控 部署管理 安全管理 资源调度 日志审计
数据治理平台
API／SDK
用户画像 搜索引擎 推荐引擎
反欺诈
图像识化平台UE
根因分析
关联分析
数据共享 数据质量 数据治理
数据交换汇集
数据洞察Insight
数据集成 数据分析
知识库
知识点
人工智能Miner
算法库
模型库
数据挖掘
深度学习
流计算Stream
实时分析 实时数据库
知识库
知识点
Hive Impala Maho
Spar
（SQL
（In-
ut
k
）
memory SQL （
（Mlib
）
MapReduce分布式计算
M LeaacrhniinnegYARN）计算调
HDFS分布式）存 度
储
Pig
（Scripting ）
北京市
1
重点行业
4
重点单位
N
全市统筹 联动节能 监测服务
平台
设备运行 电能数据 运营数据
地铁能耗统计与监测平台
监测 统计 分析
上报
地铁能耗平台-建设目标
1. 标准
研究构建能耗模型，数据接入标准。面对地铁种类繁多的设施设备，从分类、分项和分户 三个维度构建能耗统计模型，梳理 地 铁 智能表计覆盖原则，制定数据采集接口标准。 使 地铁在未来能耗系统建设、管理、运营的过程中，做到有标准，有规范，有原则。
2. 数字化
通过建设 地 铁 能耗统计与监测平台，实现全路网能耗数据从采集端到管理端全过程数 字 化、自动化、减少人工干预因素。同时实现能耗信息的线网级、线路级、车站级三级管 理，线路级、车站级、就地级三级监测。
3. 智能化
运用大数据等先进技术手段，实现地铁能源管理的智能化。为地铁能源管理策略 制定提 供全面的数据支持，全面提升公司能源管理水平。
地铁能耗平台-建设规划
平台规划一个能耗数据中心，三个应用平台，数据统计、大数据分析、碳排放管理等八个功能模块。应用分类、聚类、回归等不同
算法，特别是在能耗大数据挖掘分析和可视化方面做了重点提升。
数据查询 智能告警
八大功能模块
统计分析
电能质量
辅助决策
能源报表
碳排放 智能预测
一个大数据中心
84%
地铁能耗平台-产品选型
水平 • 地铁步入大规模网络化的运营，运维 管
理需要智能化
3
公司基本情况
年客运量超30.82亿人次，安全行车4.62亿车公里；两次延误5分钟以上事故
间平均车公里达到771万车公里。
4
地铁能耗平台-建设背景
为响应国家和北京市节能减排号召，地铁公司建设能耗平台，建立覆盖地铁网各条线路能源计量与管理系统，不仅提升企业能源 管 理信息化、精细化水平，并为提升轨道交通行业信息化水平提供必要的决策支撑。
大数据时代的地铁能耗管理平台
技术创新，变革未来
目录 Content
1 地铁能耗平台建设背景 2 地铁能耗平台建设目标 3 地铁能和平台建设规划 4 地铁能耗平台产品选型 5 实施过程及系统核心功能 6 能耗平台建设成效 7 能耗平台建设经验总结
大数据时代
• 计算机网络技术不断进步 • 大数据在各领域都得到应用，提升了管理
数据中心
数据中心
数据标准 数据质量 数据管理
数据 查询
智能 告警
智能 预测
辅助 解决
能源 报表
大屏 展示
➢ 临时数据层：从各专业源系统抽取而来的数据，加载至临时数据层落地 ➢ 汇总数据层：结合业务标准，从基础数据层进行数据指标汇。 ➢ 基础数据层：建立统一数据模型，对各专业源系统数据进行整合存储。 ➢ 专用数据层：为下游应用提供数据访问和数据支持。
大数据历史数据规范，AI相关算法分类、聚类 、 回归等，实现能耗分析、预测、预警，有利 于 更为精细化和动态的测算城市轨道交通能源 消 耗。通过对地铁能耗设备的数据进行机器 学 习和数据挖掘，建立数学模型，分析地铁能 耗 变动因素，预测在不同环境因素下的地铁能 耗 ，深度发掘能耗和相关因数的关联关系，为 决 策提供支撑
平台建设采用B/S架构，基于Hadoop分布式集群处理技术，利用其高容错性、高吞吐量等优势，通过多样化的数据接口，从多个数据 源采集数据，进行统一整合，为多个平台与系统提供数据服务。平台产品强大的数据挖掘与分析能力，实现了能耗数据分析与展示， 对地铁能耗进行预测，为制定节能减排的改进方案提供数据支持。
地铁能耗平台-系统技术逻辑架构
ETL调度--Automation 监控与管理—Ambari/Ganglia
实时数据
1号线PQSS Modbus Slave
……
非实时数据
ISCS
Modbus Slave
1号线
PQSS Databas
e
……
ISCS
Databas e
小营 信息中心
数据采集与交换
Modbus