基于數字孿生的高鐵智慧車站設備能源管理平臺研究

秦小光，劉嘉欣，左強新，于 凱

（1.中國鐵路設計集團有限公司 電化電信院，天津 300308；2.南開大學 計算機學院，天津 300071；3.中國鐵路北京局集團有限公司 土地房產處，北京 100860；4.天津中發智能科技有限公司，天津 300384）

運營維護（簡稱：運維）是高速鐵路（簡稱：高鐵）全壽命周期管理的關鍵環節，能耗費用是影響車站運營質量和運營成本的主要因素之一，在為旅客提供便捷出行方式和舒適旅行環境的前提下，如何發揮技術優勢，以低成本方式運營，是鐵路運輸部門需要解決的問題。物聯網、大數據分析和數字孿生技術的興起，為優化鐵路車站設備運維模式、提升能源效能提供了可能[1-3]。本文設計研究高鐵智慧車站設備能源管理平臺（簡稱：能源管理平臺），利用數字孿生技術，收集與分析高鐵車站基礎設備能耗數據、運行數據，通過歷史數據的對比，為車站管理者和值班人員提供優化的車站設備運行模式，實現節能減排的目標；同時利用大數據，為設備維護人員提供設備維修預判及設備故障預警信息，實現智慧運維。

1 能源管理平臺設計

將車站內的空氣質量管理、環境照度管理、能源管理和機電設備管理等相關的智能化管理系統信息匯集，打通信息孤島；通過對各類信息的收集、分析和設備運行控制，對各系統進行優化控制，搭建集設備信息、運維信息和管理信息于一體、基于三維可視化數字孿生技術的能源管理平臺；通過構建車站功能區域信息系統模型、安裝設備物聯網組件、搭建通信網絡，實現車站可視化功能為導向的建設、運營管理模式。

1.1 能源管理平臺架構

能源管理平臺采用分布式微服務架構，可以輕松地擴展或縮小組件，而不需要擴大整個平臺，使其更加輕量、高效、易于管理，從而降低運營成本，減少故障對其運營的影響[4-5]。能源管理平臺架構如圖1所示。

圖1 能源管理平臺架構

（1）展示層：構建能源管理平臺的統一門戶，實現統一登陸和統一授權。此外，針對不同使用對象和功能場景，提供適宜發布顯示的方式，通過三維端、Web端和移動端等用戶端實現可視化操作與展示。

（2）業務層：主要負責處理業務邏輯，提供能源管理、智慧照明、機電設備管理、環境監控和群控（簡稱：環控群控）等業務處理。

（3）應用支撐層：提供開發工具、業務服務和應用程序，為在業務層中開發應用程序提供支持。

（4）數據存儲層：數據存儲層包含關系型數據庫MySQL、時序數據庫InfluxDB和文件系統等。

（5）數據接入層：負責收集、處理、解析和轉換傳感器數據，使基礎設施變得更加易于管理。根據接入數據的特征，進行分布式負載均衡部署，通過多個相同模塊的負載均衡方式部署，增加可用性。

（6）基礎設施層：由支持信息系統運行的硬件和網絡組成。

1.2 數據中臺

數據中臺具有高可靠性、高安全性和可維護性，可提供大量、全面、準確、標準化的數據，便于全面深入地進行數據分析，找出問題，優化控制，提高平臺的運維效率和車站節能效果。利用數據中臺，對能源管理平臺的數據進行標準化，將各種型號、版本的設備數據標準化，將原來分散在各個子系統中的數據進行整合，針對不同來源、不同類型的數據進行集成，使數據更加全面、真實、準確。由于數據中臺對數據進行集中管理和維護，可以及時發現數據質量問題，并快速修復，從而提升了能源管理平臺的運行效率與安全性。同時，數據中臺提供完善的用戶管理體系，通過用戶操作日志、下置日志的管理功能，提高了能源管理平臺可追溯性。數據中臺構架如圖2所示。

圖2 數據中臺架構

（1）對接數據中心：對接物聯網設備，提供對接管理、數據源管理、點位管理、協議解析、定時采集、數據上傳、執行下置命令和異常檢測等服務。異常檢測模塊通過歷史數據訓練數據模型，使用數據模型檢測實時數據，一旦發現異常值，會將這些異常結果推送到消息處理中心。

（2）設備解析中心：負責將收集到的設備數據根據具體的業務進行策略處理。提供設備元數據管理、解析規則、數據轉發等服務。

（3）大數據中心：接收來自對接數據中心和設備解析中心的實時數據，按照冷、熱、溫數據使用頻率的不同分別存儲，為整個能源管理平臺提供原始數據支撐，并就獲取到的實時數據按照數據模型或算法進行監測分析，將異常結果推送到消息處理中心分發。支持各種數據匯聚存儲功能，滿足查詢高效性和存儲的安全性兩項關鍵指標。

（4）消息處理中心：接收由系統、后臺等產生的消息，通過可配置的策略對其進行推送。通過對策略進行管理，實現智能化、自動化、人性化的消息推送方式。

（5）運維監控中心：對于整個物聯網監測平臺進行監控和操作，提供服務配置、服務啟停、服務監控、健康監測等功能。

2 能源管理平臺功能

2.1 設備能源管理

利用數字孿生技術分區構建車站功能區域信息模型，實時監控設備能源使用統計，對設備能耗異常情況預警，站內設備能耗統計，預測能耗趨勢，實現對車站設備能源的精細化管理，包括車站總體用能、支路用能、分項用能及異常用能管理。

（1）車站總體用能管理可以查看車站用能指標，進行用能排名、能效排名及能效對標，實現車站能耗定額化、計劃性管理，實現車站用能考核。

（2）支路用能管理可以查看任意支路的用能峰值、用能環比、用能趨勢和功率曲線，實現對支路用能的細節管控。

（3）分項用能管理可以通過用能區域和用能類型兩個維度查看用能分布，可以通過用能占比作出用能比例的調節。

（4）數據檢查模塊自動核算支路上下級的用能差值，通過數據比對，對數據異常預警，避免不必要的浪費。

2.2 設備信息管理

能源管理平臺中，構建了能源管理模塊、智能照明模塊、機電設備管理模塊和環控群控模塊。車站管理人員通過能源管理平臺實時了解設備運行情況、能耗異常數據等，從而及時發現和解決設備故障、缺陷和能源浪費等問題，快速采取相應的調整措施，提高設備利用率和能源利用率。

2.2.1 能源管理模塊功能

監測車站環境與車站設備用能數據，跟蹤各類能源消耗情況，根據需求（如外購能源分時價格制度）靈活調整各項參數，實現車站能源使用的合理規劃和管理，保證車站用能的平穩、經濟，保障車站設備的安全運行。

2.2.2 智能照明模塊功能

遠程控制車站照明設施，調節燈光亮度，可根據時間、照度等預設方案自動調節和能源管理，方便設備維護和安全監控車站各個分區域內的照明狀態，及時發現故障或異常，進行維護維修，以便保證站內照明環境的合理性和舒適性。

2.2.3 機電設備管理模塊功能

匯總記錄能源管理平臺中接入的設備信息，實現對設備的集中管理。通過設備信息模塊，能夠實時了解車站設備的運行情況、能源消耗情況、設備故障等信息，及時做出響應，保障車站設備的正常運行。

BIM技術的應用主要是通過建立建筑信息模型，并通過三維數字技術完善信息模型，通過數字本身的仿真技術表達項目的真實信息，為建筑項目工程的建設提供更多的信息支持，具有可靠性和完整性，該種技術的延伸可以有效保證建筑工程項目的一致性，同時通過采用數據化的形式進行演示，使設計人員更加直觀地了解建筑物的整體結構，在現有的數據基礎上進行更加直觀的設計和創新[1]。

2.2.4 環控群控模塊功能

控制車站的送、排風機等環控設備與溫濕度傳感器、空氣質量傳感器聯動，實現車站環境的自動控制。車站工作人員能夠通過環控群控模塊，實時獲取車站內部空氣質量、溫濕度、風速等數據，適時調整空調及通風設備控制策略，保持車站環境衛生與健康，為乘客提供舒適的旅行環境，并達到節能的目標。

2.3 智慧運維

通過能源管理平臺實時監控車站設備用能情況，對設備能源指標與大數據健康度模型對比分析，對設備維修進行預判，對設備故障報警，實現線上主動預防性的智慧運維管理。

能源管理平臺可及時向監控終端和移動端推送預判/報警信息，并與工單系統聯動，實現工單閉環管理。通過預判/報警推送功能，值班員能夠及時發現設備故障情況和能耗異常情況，及時上報站長或維護人員進行處理，消除安全隱患，避免故障擴大而影響正常運行。通過工單聯動功能，能夠自動派發部分設備巡檢、設備維修任務，提升工作效率，減少操作失誤。

3 關鍵技術

3.1 數字孿生技術

數據孿生技術可以幫助車站管理人員更加快速、準確地判斷設備狀態趨勢[6]。通過對設備運行數據進行實時監控和分析，發現異常情況并及時采取措施，及時進行維修和更換，避免設備故障對車站運營帶來的損失。

采用數字孿生技術，構建車站功能區域信息系統模型，在物理世界和數字世界之間建立映射關系，實現數據與三維空間坐標的綁定，體現數據空間關系，解決車站設備智慧能源管理所面臨的技術難題，同時，實現對能源能源管理平臺的精確仿真和控制[7-8]。通過采集各個電表能耗和運行信息，完成能耗的分類、分項、分區域統計分析，對能源統一調度、優化能源介質平衡、降低綜合能耗。

3.2 數據處理技術

通過安裝多種傳感器對高鐵車站的設備運行、能耗等數據進行實時采集，并將其傳輸到大數據中心進行分析、處理、存儲、輸出和展示。

能源管理平臺支持ModBus、TCP、WebSocket、MQTT等多種數據接入協議，對采集到的數據進行分類、整理并存儲到MySQL數據庫和InfluxDB時序數據庫，用于數據分析及算法模型構建。

通過Unity、E_Chart等數據可視化技術，將設備信息和能耗數據轉換成圖表、報表等形式，使數據更加直觀、易于理解，為車站管理人員提供更具可操作性的信息。

3.3 智能分析技術

3.3.1 歷史數據分析

通過聚類分析、判別分析、時間序列分析和耦合分析，生成諸如單位旅客日均能耗、單位面積日均能耗，不同區域（進站層、站臺層、出站層、設備房間、商服設施）日均能耗，不同時間（季節、時段）日均能耗等統計圖，幫助管理者從宏觀與微觀不同粒度查看數據，發現問題的本質，提高決策的準確性。

3.3.2 實時能耗數據分析

車站各區域的設備能耗數據具有一定的規律性，用歷史數據訓練車站功能區域信息系統模型，進而使用該模型對實時數據進行檢測分析，當能耗數據實際值偏離模型預測值并且超過一定閾值時，則進行數據異常告警。在大數據應用場景下，異常能耗數據可能是由于設備處于亞健康狀態導致的數據源不準確、測量設備故障、數據處理錯誤等原因導致的。分析實時能耗數據目的是迅速感知異常數據并對其進行處理，以提高數據質量和決策的準確性。

實時數據分析由時序構造模塊與異常檢測模塊構成。

考慮到數據中含有趨勢因素及季節性、周期性的特點，時序構造模塊綜合采用雙指數平滑模型、三指數平滑模型、奧林匹克模型等算法，以歷史數據為依據生成當前的預測值。

異常檢測模塊綜合采用超低密度模型、拐點檢測模型、K-Sigma模型、基于DBScan密度的模型等。主要對以下內容進行檢測：

（1）異常值：指觀測值xt與期望值E(xt) 不同；

（2）波動點：指在某個時間t，其狀態表現出與t前后的值不同；

（3）異常時間序列：給定一組時間序列X={xi}，異常時間序列xj∈X是在X上與大多數時間序列值不一致的部分。

4 平臺應用情況

本文研發的能源管理平臺已在中國鐵路北京局集團有限公司和中國鐵路上海局集團有限公司部分車站開展應用，通過數字孿生、物聯網、大數據等新興技術賦能，優化節能減排策略，人員成本、綜合能耗和單位面積綜合能耗等指標均有不同程度的降低，帶來了較好的社會效益和經濟效益[9-10]。

5 結束語

為實現我國鐵路低碳轉型高質量發展的目標，本文根據高鐵車站客運管理需求和設備維護管理需求，結合智慧高鐵2.0體系框架，研究了數字孿生、物聯網和大數據等新興技術在高鐵車站設備能源管理領域的應用，在保障高鐵車站基礎設備正常運行和旅客舒適出行基礎上，實現高鐵車站節能減排、低成本運營和可視化管理。