地鐵BAS的智能化控制技術與優化應用研究

摘要：地鐵環境與設備監控系統（Building Automation System，BAS）作為現代地鐵運營的重要組成部分，承擔著地鐵環境控制、安全管理、設備運行管理等多項任務。然而，隨著地鐵系統規模的擴大和運營復雜度的提升，傳統的BAS面臨著能耗高、故障預測困難、乘客舒適度管理不完善等諸多挑戰。本文提出了將人工智能（AI）與機器學習技術應用于BAS系統的優化方案，以實現節能減排、提升乘客舒適度、增強故障預測能力，并提高系統的智能化運維水平，旨在為地鐵BAS的優化升級提供參考。

關鍵詞：地鐵BAS；智能化控制；人工智能；優化策略

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.043

中圖分類號：TP 18；TU 855 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）01-0-03

Research on Intelligent Control Technology and Optimization Application of Subway BAS System

WANG Ziwen

（Beijing Rail Transit Construction Management Co.， Ltd.， Beijing 100068，China）

Abstract： Building Automation System （BAS）， as an important component of modern subway operation， undertakes multiple tasks such as subway environment control， safety management， and equipment operation management. However， with the expansion of subway systems and the increase in operational complexity， traditional BAS systems are facing many challenges such as high energy consumption， difficulty in fault prediction， and inadequate passenger comfort management. This article proposes an optimization scheme for applying artificial intelligence （AI） and machine learning technology to BAS systems， in order to achieve energy conservation and emission reduction， improve passenger comfort， enhance fault prediction capabilities， and improve the intelligent operation and maintenance level of the system. The aim is to provide reference for the optimization and upgrading of subway BAS systems.

Keywords： subway BAS system; intelligent control; artificial intelligence; optimization strategy

1 研究背景

作為公共交通的重要組成部分，城市軌道交通的安全、高效、舒適運營越來越受到人們的關注。地鐵BAS作為地鐵運營管理的核心組成部分，承擔著監測和控制車站內的機電設備、通風空調系統、照明系統、消防系統等的重要職責。然而，傳統的地鐵BAS在節能、智能化運維等方面仍存在較大的提升空間。近年來，隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的發展，智能化控制技術被廣泛應用于地鐵BAS中，為提高地鐵運營效率、降低能耗、提升乘客體驗提供了新的解決方案。本文將詳細介紹智能化控制技術在地鐵BAS中的應用及其帶來的優化效果，進一步探討這些技術的實際應用價值。

2 地鐵BAS的組成與功能

地鐵BAS是一種高度集成的自動化控制系統，主要由中央控制層、現場控制層和設備層三個層級組成，如圖1所示。

中央控制層位于車站控制中心，是整個系統的指揮中心，通過監控工作站和服務器實現對現場設備的遠程監控和管理。這一層級還負責數據的收集、分析和處理，為決策提供支持。現場控制層由多個現場控制器組成，這些控制器負責直接與設備層的傳感器和執行器進行通信，執行中央控制層下達的指令，并將現場設備的狀態信息反饋給中央控制層。設備層包括各種機電設備，如通風空調系統、照明系統、給排水系統、電梯與自動扶梯、火災報警系統等，以及用于監控這些設備的傳感器和執行器。地鐵BAS的主要功能有以下幾點。

（1）環境控制：創造舒適的乘車環境，可對通風空調系統的溫度、濕度等參數的自動調節。

（2）能源消耗管理：通過智能化的能源消耗管理系統實現節能降耗目標。

（3）安全監控：通過對消防報警系統、應急疏散指令系統等多項功能的集成提高站內安全管理水平。

（4）設備檢修：對設備運行狀態進行實時監控，對故障隱患做到及早發現、降低故障率、延長設備使用壽命[1]。

3 智能化控制技術在BAS中的應用

3.1 智能控制技術的基本概念與原理

智能控制技術是一種融合了現代控制理論、人工智能等多種先進技術，旨在通過智能算法實現高效、精確控制復雜系統。智能控制技術主要是通過構建數學模型或采用自主學習算法，使控制系統能夠根據環境的變化，對控制策略進行自我調整，實現動態優化。例如，在環境控制中，對未來一段時間的環境變化趨勢可以通過智能算法進行預測，然后對通風空調系統的運行參數進行調整。這一過程可以用公式表達為

（1）

式中，為控制輸出；為系統狀態向量；為控制策略或參數；（·）為智能控制算法，該算法能夠根據當前狀態和環境變化動態調整控制策略，實現最優控制[2]。

3.2 智能控制技術在地鐵BAS中的應用場景

地鐵BAS應用智能控制技術體現在多個方面，主要包括環境控制、能耗管理、安全監測和設備維護等。在環境控制上，通風空調系統的運行參數通過智能算法進行動態調整，以預測乘客量和外界天氣變化，從而達到室內環境質量更好、能效更高的目的。在能耗管理上，利用機器學習技術可對歷史能耗數據進行分析、建立能耗預測模型、優化能源分配策略、實現節能減排等。在安防監控方面，通過對大量監控數據應用智能分析算法進行實時分析，可提高系統的反應速度和安防管理水平，及時發現安全隱患[3]。

3.3 基于AI的智能控制策略

基于AI的智能控制策略能夠使地鐵BAS系統的智能化水平和運行效率顯著提高。例如，在環境控制方面，可以利用機器學習算法對歷史數據進行分析，對今后的乘客流量及外部環境變化進行預測，進而使通風空調系統的運行參數得到優化。這一過程可以用以下公式來表示

（2）

式中，為通風空調系統的控制輸出；為系統的當前狀態向量（包括乘客流量、外部溫度等）；為經過訓練得到的模型參數；（·）為機器學習算法。在不斷迭代學習的過程中，模型將自動調整參數w，以實現對環境變化的準確預測和動態調整控制策略，從而提高乘客的舒適度，同時降低能耗。

4 智能化控制技術的優化策略

4.1 節能減排策略

地鐵BAS針對歷史能耗數據和實時環境參數，運用智能算法對未來的能源需求進行預測，并據此對設備運行策略進行調整，以最大限度地節約能源。比如，在通風空調系統中，通過外部氣溫和乘客流量預測模型來動態調整空調運行模式，達到既滿足乘客需求又節約能源的目的[4]。同時，還運用機器學習算法優化照明系統的啟停時間，在低峰時段降低照明強度，高峰期保持足夠的照明強度。

4.2 乘客舒適度提升策略

地鐵BAS利用機器學習算法對歷史乘客流量數據和外部環境參數進行分析，從而能夠對高峰時段及乘客密度進行預測，并對通風空調系統的運行模式進行優化，使車內溫度及空氣質量達到適宜標準，通過智能算法對照明系統的亮度及色溫進行動態調整，為乘客創造更加舒適的視覺環境，如在早晚高峰時段通過增加照明亮度來提高乘車舒適度，在非高峰時段通過適當降低亮度以節省能源，既提高了乘客的乘車體驗，又實現了節能減排的目的。

4.3 故障預測與健康管理

利用智能化控制技術實現地鐵BAS的故障預測與健康管理，可大大提高系統的可靠性與安全性，具體過程如圖2所示。通過對機電設備的運行狀態進行實時監測并收集大量運行數據，構建故障預測模型，識別設備早期故障跡象，根據模型預測結果，自動調整設備運行參數或提前安排維修方案，從而避免了故障的發生[5]。在持續的數據收集和模型迭代的基礎上，對故障預測的精確性和健康管理策略進行持續的優化，從而使地鐵BAS的穩定運行得到保障。

4.4 智能化運維管理

在地鐵BAS中，通過整合先進的信息技術和數據分析手段，智能運維管理實現了對機電設備的高效管理和維護，具體流程如圖3所示。利用物聯網技術對設備運行數據進行采集，并通過邊緣計算技術對其進行初步處理，通過大數據分析平臺對數據進行深度挖掘，識別設備運行趨勢和潛在故障，并將處理后的數據傳輸到云端。故障預測模型建立在機器學習算法的基礎上，對設備可能發生的故障進行預測并生成預警信息。提前安排檢修或更換零件，通過智能調度系統自動觸發檢修方案，確保設備運行達到最佳狀態。

5 實踐案例分析

5.1 案例背景

某城市地鐵線路采用了BAS技術，通過集成傳感器、執行器、通信網絡以及智能算法，實現了對地鐵車站環境的全面監控與自動化控制。該系統不僅能夠實時監測車站內的溫度、濕度、空氣質量等環境參數，還能根據客流密度動態調整通風、照明等設施的工作狀態，大大提升了乘客舒適度和能源利用效率。通過引入機器學習算法，系統還能預測未來一段時間內的環境變化趨勢，提前調整設備運行策略，進一步優化了運營成本。

5.2 智能化控制技術的應用方案

通過先進的傳感器網絡實時收集地鐵線路的環境數據，并在邊緣計算節點進行預處理之后，將關鍵信息上傳至云端數據中心，由機器學習模型對數據進行分析預測；根據預測的結果，這套系統將能自動生成最優的控制策略來動態調整地鐵線路上的各種設備的工作參數，從而在提高環境舒適度的同時達到節能減排的目的。

5.3 實施效果評估

應用BAS技術后，地鐵車站環境得到明顯改善，如表1所示。平均溫度和濕度的下降表明乘客體驗得到了提升，而CO2濃度的降低則表明空氣質量得到了改善。日均能耗的減少表明了能源利用效率的顯著提高，特別是照明和通風系統的功耗都有了明顯的下降。乘客舒適度評分的提升也反映了乘客對車站環境改善的認可。這些數據表明，BAS技術的應用帶來了實質性的效益。

6 結束語

應用智能控制技術，使地鐵BAS的運營效率得到了很大的提高，在節能減排方面也得到了很好的成績，同時提高了乘客的舒適度體驗。基于AI的智能控制策略，不僅能自動調整環境參數以適應變化的需求，而且可以對潛在的故障進行預測，從而提前采取維護措施，在減少停機時間和維修費用的同時，提高了地鐵BAS的智能化程度。隨著物聯網和大數據分析等技術的發展，地鐵BAS的智能化程度還會進一步得到提高。

參考文獻

[1] 黃健強．地鐵BAS系統節能控制方法[J]．建筑技術開發，2022，49（22）：86-88.

[2] 胡振亞，楊卓，李韶光，等．地鐵車站通風空調BAS控制方案優化分析[J]．都市快軌交通，2022，35（5）：139-145，151.

[3] 劉鵬．地鐵BAS系統調試思路淺析[J]．數字通信世界，2022（9）：68-70．

[4] 高毅松．地鐵車站BAS系統改造方案分析[J]．產業創新研究，2022（12）：114-116.

[5] 張志鵬，王文崢，任冠兵．BAS自動模式控制技術在地鐵環控中的應用[J]．都市快軌交通，2021，34（6）：140-143.

作者簡介：王子文（1984—），男，北京人，工程師，碩士研究生，研究方向為樓宇智能自動化。