鐵路客運站能源管控系統應用分析

【摘要】隨著鐵路建設的飛速發展，以鐵路客運站為代表的鐵路建筑能耗量日漸上升。為加強鐵路客運站能耗控制和管理，在闡述鐵路客運站能源管控系統技術框架和系統功能的基礎上，根據鐵路客運站能耗設備類別和特點，探索物聯網、云平臺、大數據等新一代信息與鐵路客運站能源管理系統的有效結合，闡釋智能車站能源管理新方法、新概念，提出未來鐵路客運站能源管控系統發展方向。

關鍵詞：鐵路客運站；能源管控系統；物聯網；云平臺；大數據

1  概述

　　近年來，我國鐵路建設規模不斷擴大，截至2017年底，我國鐵路營業里程達12.7萬km,其中高速鐵路2.5萬km隨著鐵路沿線客運站等建筑數量持續上升，鐵路建筑整體能耗量不斷上漲，加強鐵路客運站能耗控制管理，降低運營成本，促進鐵路科學發展，適應國家發展低碳經濟要求的任務十分迫切。鐵路客運站能源管控系統作為綜合管理平臺，能夠對鐵路客運站各類能耗系統用能數據進行準確統計，幫助客運站管理者詳細掌握車站用能情況，制定科學合理的節能控制策略。除此之外，能源管控系統作為一種信息化管理手段，對于提高企業現代化、科學化管理水平十分有益。在鐵路“提質增效”背景下，鐵路客運站能源管控系統對于加強車站節能管理、提高企業經濟效益和社會形象有利作用。　　

　　鐵路客運站涉及照明、空調、電梯等多種用能設備，其能源管理具有一定的復雜性和特殊性，而鐵路客運站能源管控系統是結合鐵路自身特點、基于辦公及生產建筑能源管控系統技術的一種綜合性節能技術。近年來，國內外學者對此開展了研究，國外對鐵路客運站能源管理系統研究集中于各子系統的融合,Honold J等提岀的分布式綜合能源管理系統能夠將不同制造商的設備集成到標準和協議開放統一的能源管理系統中，利用峰谷電價特點推導系統運行參數，以大限度地減少建筑的能源運營成本;Hadjsaid Y等提岀針對鐵路客運站空調暖通設備的節能管理系統，該系統能夠在成本和節能效果之間生成節能策略，取得25%以上的節能效果。國內能源管理系統多集中于辦公及民用建筑領域，鐵路行業的客運站能源管控系統在北京北站、上海虹橋站等有所應用，雖取得了一定的節能效果，但面臨推廣過程中技術不統一、后期維護困難等問題。 因此，有必要推廣標準統一、技術可靠的鐵路客運站能源管控系統。

　　當前，以物聯網、大數據、云技術為代表的新一代技術飛速發展，已逐漸成為當今信息科學技術的主流趨勢，其在能源管理領域中的應用也將推動能源管控系統發展走向新的高度。在此，綜合*的建筑能源管控技術和物聯網、大數據為代表的科學技術，結合鐵路客運站自身特點，對現有鐵路客運站能源管控系統進行分析總結，提出未來鐵路客運站能源管控系統的方向。

2  鐵路客運站能源管控系統架構及功能

　　鐵路客運站能源管控系統可以滿足管理者通過一個頁面掌握整個車站的能源消耗情況及需求。不同于單一的設備節能管理，該系統通過融合各能耗子系統，實現對能源消耗的精細化管理，包括對車站內各類能源消耗系統的日常實時監控、能耗分析、重點用能設備自動控制和遠程控制等功能，幫助車站管理者制定科學合理的考核、評價管理制度，提高整個客運站能源管理的數字化、科學化和智能化水平。

2.1 系統架構

　　鐵路客運站能源管控系統由現場設備層、數據采集層、網絡通信層、系統管理層組成。現場設備層位于系統底層，包括空調暖通、電梯、照明 等客運站內各類用能設備。數據采集層由數據采 集終端、智能控制器、各類采集儀表和傳感器組成，其中數據采集終端負責實時采集各類能源監測儀表的用量數據，智能控制器負責傳達控制中心對現場用能設備的控制指令。網絡通信層主要完成現場型設備與主控服務器之間的網絡通信連接、數據交換、通信協議轉換，提高系統的實時性、兼容性和擴充性。系統管理層是整個系統的決策層和展示層，用戶可以通過Internet遠程訪問系統網頁，實時監測和查看客運站內各類負荷的能耗情況;用戶也可以通過智能手機、iPad 等移動設備隨時隨地對空調、照明等相關負載進行遠程控制和智能控制。系統架構如圖1所示。

2.2主要通信協議

　　現場設備層與數據采集層之間的通信協議有BACnet.LonWorksJCNX等協議，傳輸智能控制器對現場設備的控制指令，同時傳輸底層儀表采集的能耗數據。數據采集層與網絡通信層之間主要通過CAN、Modbus、ZigBee等有線和無線傳輸協議來完成數據的傳輸。網絡通信層則主要通過TCP/IP協議與系統管理層進行通信。

2.3系統功能

　　鐵路客運站的運行管理、設備類型、結構特點等方面與一般公共建筑有所區別。運行能源管理涉及供電、客運、房建等不同管理單位;能耗設備類型復雜，涉及空調暖通、電梯、照明、給排水、顯示屏等多種能耗設備，設備運行優先保證運輸安全;站房結構高大，往往具有大面積玻璃幕墻，不利于車站內冷熱量的保存。

　　鐵路客運站能源管控系統針對鐵路客運站自身特點，以能源管理和節能決策為目標，實時采集鐵路客運站內各類設備系統與能耗相關的運行信息數據，通過分析、控制和管理等手段，優化用能方式，減少能源浪費，提高車站運營管理的效率與服務質量。該系統具有分項計量、能效分析、節能 診斷、報警管理、報表生成、自動控制等多種功能。鐵路客運站能源管控系統除對客運站內各類用能設備進行能耗數據采集和監測外，還能根據環境變化實現對用能設備的自動控制，如根據室內溫濕度變化實時調整空調系統的開關和風量大小，保證旅客舒適的候車環境。

　　為滿足構建安全、舒適、綠色運輸環境的基本目標，鐵路客運站能源管控系統運用信息化的管理方式，在對設備管理的同時實現能源成本的有效控制，達到節能減排和節支增收的有機統一。該系統集成眾多的智能化子系統，收集客運站能耗的歷史與實時、靜態與動態等信息，構成能耗大數據庫，通過共享信息資源和協同運行實現車站的綠色運營。

3  鐵路客運站能源管控系統技術

　　物聯網、云平臺和大數據等新一代信息技術 的發展促使建筑能源管理行業發生了變革， 新形勢的變化給許多技術和模式注入了新的動力。多種技術的相互融合和發展，促進了傳統的建筑能源管控系統由單純的能耗監測和自動控制向更加科學化、智能化的方向發展。

3.1 物聯網技術

　　物聯網是通過射頻識別、傳感器、定位系統等信息傳感設備，按約定的協議將物品與互聯網相連接進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。物聯網的核心和基礎仍是互聯網，是互聯網的延伸和擴展，其用戶端延伸和擴展到了物品與物品之間的信息交換和通信。

　　物聯網實現了各個行業的智能化，遍及工業監控、能耗管理、智能電網、智能家居和環境監測等多個領域。物聯網技術能夠實現對客運站內設備能耗的感知，通過各種傳感器和通信技術，將車站內全部用能設備連接起來，實現設備之間的信息交流和共享。將物聯網技術引入鐵路客運站能源管控系統，通過搭建有線與無線相結合的網絡，結合運用現場傳感器、智能儀表和智能控制器，同時借助云計算強大的計算能力，可以輕松實現基于網絡的能耗設備科學化管理。

　　將物聯網技術與鐵路客運站能源管控系統相結合，可以充分利用物聯網的分層技術對能耗進行感知和檢測，得到科學可信的基礎數據。例如，可以通過無線傳感器網絡技術將客運站內各類儀表采集節點自組網，通過無線傳輸協議將能耗數據匯集到鐵路客運站能源管理數據中心，由數據中心進行數據分析、處理，從而提供數據應用服務，對車站能耗進行綜合統籌管理。對于能源管理效果而言，建立以物聯網數據中心為核心的信息系統，是解決客運站運行能耗管理問題的關鍵。在此基礎上，將有利于建立科學的能效診斷和分析模型，實現能源企業能源管理的現代化;同時，對大量的能耗數據進行分析，為未來節能規劃和決策提供依據;與其他信息系統相結合，有助于完善鐵路綜合信息化平臺，提高鐵路企業管理的能力和效率。

3.2 云平臺技術

　　鐵路客運站能源管控系統實現了鐵路客運站用能數據的準確采集和分析處理，為車站能源的細化管理提供了科學的參考依據。但是，隨著未來系統的大規模推廣和能耗數據的大量積累，基于分項目建立的管控系統在一定程度上限制了能源管理的擴展性和靈活性。云技術可以將鐵路客運站能源管控系統采集的各類能耗數據在云平臺進行大量存儲，并在此基礎上對數據進行分析計算,增加了管控系統大規模部署能力和數據處理能力，同時解決了不同軟硬件廠家協議標準不統一的問題。

　　云計算由一個可配置的共享資源池組成，該資源池提供網絡、服務器、存儲、應用、服務等多種硬件和軟件資源。資源池具備自我管理能力，用戶只需少量參與就可方便、快捷地按需獲取資源。云計算具有強大的按需自服務、廣泛的網絡接入、資源池、快速可彈性、按量計費等特性。

　　云技術與能源管控系統相結合，可以將各鐵路客運站的能耗數據上傳到云端，由統一的數據服務中心進行管理。系統所需資源全部從云端獲得，能源管控系統的開發、測試、部署都通過云管理平臺進行，為用戶提供了能源管理一體化模式。基于云技術的鐵路客運站能源管控系統能夠實現能耗數據的不間斷存儲、分析和發布，并提供輔助工具，根據不同分類進行查詢，用戶可以通過云平臺方便了解客運站各類能耗設備的實時用能情況，并及早進行相應的調整，以達到節能效果。客運站管理者不需要對服務器資源、網絡資源、存儲資源等底層的云基礎設施進行管理，只需對應用程序進行配置便可完成對車站能耗數據的管理。該系統在有效減少資源重復投資和建設的同時，具有安全性和靈活性更高、運維效率提高、海量存儲等優勢，為后期能耗大數據分析和應用奠定了基礎。

3.3 大數據技術

　　隨著鐵路客運站能耗量的快速增長，能耗數據的體量、類型及速度同樣發展迅猛。大數據技術是對能耗數據進行科學智能分析、為能源管理者提供科學依據的關鍵技術。大數據技術能夠對原始的能耗數據進行篩選、獲取有用數據，在此基礎上對數據進行分類，發掘數據之間的關系和數據特點，為建立科學的能耗分析模型和能源預測提供實現手段。

　　大數據分析技術不僅能夠對大量的能耗數據進行快速檢索和查詢，還能將能耗數據轉化為智能數據。算法作為大數據分析的核心和關鍵，是鐵路客運站能源管控系統智能化發展的重要方式。將關聯規則學習、聚類分析法、支持向量機、神經網絡算法等大數據分析方法與鐵路客運站能源管控系統相結合，可以獲取不同環境下設備能耗數據與設備運行管理之間的關系，發掘用能規律，從而幫助管理者制定合理的節能策略。

　　綜上所述,物聯網、云技術和大數據應用于鐵路客運站能源管控系統的不同層次，物聯網技術為能耗信息采集和監測提供便利，云技術為能耗數據存儲和計算提供平臺，大數據技術則為能耗數據分析和決策管理提供依據。三者相互配合，共同推動鐵路客運站能源管控系統向智能化方向發展。

4  安科瑞能耗監測平臺

4.1 平臺架構

4.2 平臺功能

5  電表選型

6  總結

　　隨著我國鐵路對新一代信息技術、BIM運維管理平臺等關鍵技術的高度重視，以及加快建設鐵路統一的信息化平臺和大數據中心的戰略需求，鐵路客運站能源管控系統將朝著科學智能、標準統一、綠色有效的方向發展，實現能源管理的全局性、動態性和科學性。科學的能源管控系統將提升鐵路客運站運營管理水平，為車站能源管理和綠色運營提供技術指導和決策支持，打造舒適、低碳環保的智慧客站。