基于智能電表的電力機車能耗管理優化系統

摘 要：在電力機車能耗管理優化系統時，以節能學習模式為設計理念，能夠持續地積累以及優化數據，構建合理科學的能耗考核標準。設計以選擇性保存數據記錄為基礎的算法，利用速度信息來突變公里標，而且協助電力機車運行累加距離的相關算法，能夠有效地節約智能電表中所需的還原操縱曲線以及數據存儲空間。借助線性插值算法依次獲得速度以及距離的相關信息，通過時間以及車站號等信息的關聯查詢算法，獲得相應的區間運行時間，然后借助能耗數據以及區間運行時間間的關聯查詢算法，獲得區間能耗。這套系統設計自身的合理性已經在應用過程中帶來的節能效益得到了證明。

關鍵詞：電力機車；節能；智能電表；能耗考核標準

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2015.24.104

筆者對電力機車采取的節能模式進行了系統研究，克服了既有節能模式的不足，設計了新型的電力機車智能電表，而且還構建了電力機車能耗優化管理的軟件系統，使能耗管理精準地定位到每個運行區間，按照計算機還原的相關操縱曲線處理和優化能耗，獲得合理的能耗數據。

1 硬件原理及軟件系統結構

1.1 智能電表硬件原理

筆者首先研究了電力機車智能電表的相關硬件原理，從電力機車的主電纜上面引入了相應的輸入電流以及輸入電壓，通過電流互感器以及電壓分壓器后，電能測量芯片能夠計量輸入電壓和輸入電流，得到相應的有功功率。列車黑匣子輸出的相關信息通過隔離的485接口連接到中央處理器，后者能夠同時處理黑匣子數據以及電能數據，在FLASH存儲芯片中保存相關的處理結果，在機車行駛中能夠在LCD上實時展示電能消耗信息。借助該系統中的IC卡接口，將保存在FLASH存儲芯片上的相關數據讀取出來。

1.2 軟件系統結構

從邏輯上看，軟件系統被劃分成了優化評價層、數據解析層以及能耗數據管理層。

1.2.1 數據解析層

記錄文件管理子系統必須將數據從IC卡中讀取出來，切割原始數據文件，之后得到機車運行的能耗記錄文件以及監測文件，而且還要合并同一司機以及車次的機車運行能耗記錄文件以及監測文件。曲線圖形數據生成子系統主要解析相關的合并文件，將機車的能耗記錄數據以及運行監測數據融合，生成的曲線融合數據文件適宜于以圖形方式顯示出來。文件處理以及編輯子系統提供的圖形化人機界面接口相當多，能夠為用戶處理以及編輯各種文件提供便利。

1.2.2 優化評價層

負責線路圖形繪制的相關子系統將鐵路線路的二維地理場景繪制出來。負責曲線控制的相關子系統為系統提供各種類型的曲線操縱方法，用戶可以隨意地移動參與到優化活動中的曲線，實現對比學習。以全圖形化面目出現的能耗統計優化子系統將圖形系統以及優化算法密切聯系起來，為相關用戶創造了高效且直觀的優化環境。司機通過操縱負責評價的相關子系統，對比基準是線路標準的運行能耗以及運行時間當作，對司機在每一個區間內的具體操縱活動做出精確的評價。

1.2.3 能耗數據管理層

通過相應的ODBC編程，這一層能夠和諸多數據庫實現無縫連接，能夠按照不同的運行環境，在多種類型的網絡數據庫（SQLServer，Oracle）以及桌面數據庫（比如Access）間靈活地進行切換。負責統計查詢的相關子系統為司機提供了任何時間段的能耗統計方法以及接口。負責數據存儲的相關子系統為人們系統提供了便于轉存能耗數據的功能。負責報表打印的相關子系統為人們提供了便捷的報表打印功能。

1.3 系統關鍵算法

1.3.1 智能電表中基于選擇性保存的數據記錄算法

每間隔20ms，列車黑匣子會在對外公開的相關系統的數據總線上傳輸一個數據包。數據包涵蓋了速度、時間、車站號、公里標、司機號、車次、機車號、總重以及副司機號等信息（時間、公里標以及速度都是動態量，隨時間變化而變化，其他信息均屬于常量）。比如每隔20ms數據包就會自動保存1次，能夠較快地寫滿FLASH儲存芯片。除此之外，智能電表在轉存數據轉存前，同時還必須將每個司機單獨的監測數據記錄下來，所以區別各個司機單獨的記錄數據也非常重要。人們通過多次試驗提出了有關的數據記錄算法，有效地破解了該問題。

1.3.2 電力機車操縱曲線還原算法

電力機車操縱曲線指的是由電力機車行駛距離當作相應的橫坐標體系中的區間運行時間曲線速度曲線以及能耗使用曲線等曲線共同組合而成，將事實上的線路數據還原后獲得的二維線路場景當作坐標背景能夠將曲線半徑以及線路坡度、曲線半徑等多種鐵道的地理信息真實地反映出來。按照黑匣子內部提供的相關公里標信息，在這個場景中繪制成了相應的操縱曲線。筆者設計了通過速度信息來裁定突變公里標，為計算機車運行累加距離提供協助的相關算法。

1.3.3 機車運行監測數據和能耗數據的融合算法

從傳統類型的電力機車能耗管理模式來看，難以得到運行區間內精準的能耗數據，但是本系統巧妙地融合了機車運行的能耗記錄數據以及監測數據，很好地獲取得了電力機車運行中區間內的精準能耗數據，這樣就能夠精細地做好每一個運行區間內的能耗管理。

1.3.4 全圖形化的能耗優化統計算法。

根據全圖形化優化算法，第一要對缺省優化所有參與優化操作的記錄數據，然后獲得涵蓋了所有區間內的能耗數據以及操縱曲線數據。用戶借助系統自身的圖形化環境，瀏覽每一個區間內的優化曲線以及操縱曲線。在圖形系統創設好的各個區間優化列表內，臨時性地除掉異常操縱曲線，優化計算區間局部統計，對修改也已形成的相關操縱優化曲線和區間能耗進行修改。用戶通過這種局部以及全局性的圖形化優化算法，能夠較快地實現相關的優化目標，在數據庫中保存相關的優化結果。

2 結語

設計好的電力機車智能電表、電力機車能耗優化以及管理軟件系統能夠非常精確度定位到電力機車能耗管理的每個運行區間。將節能學習模式當作設計核心，打造成了全圖形模式的能耗優化以及管理環境。眼下這個系統在諸多鐵路局的使用效果良好。隨著相關方面持續地積累以及優化電力機車能耗方面的原始數據，能夠科學地制定每條線路的能耗標準。此外還要完善相關的管理制度和配套措施，確保系統運行的穩定性，創造更高的節能效益。

參考文獻：

[1]李勝，張玉芝.機車智能耗電記錄儀在節能降耗中的作用[J].鐵道技術監督，2014，34（11）：39-41.

[2]王云艷，姜久春，牛利勇.基于電力機車智能電表的能耗信息管理系統的設計與實現[J].鐵道機車車輛，2015，25（05）：19-23.

作者簡介：張一利（1978-），男，河北陽原人，本科，工程師。endprint