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。根据标准TB/T 1407-1998《列车牵引计算规程》，视列车为一个整体;在列车运动学模型中，列车被视为线路上的一个运动质点。
　　2.1.2 地铁列车能耗模型
　　基于列车运行数据，使用采集分析整理后的列车牵引力和制动力进行列车能耗计算。
　　2.2 仿真模型的实现
　　若要建立基于列车运行大数据的列车能耗模型，首先需从大数据中分析整理出能耗计算所需数据。
　　列车能耗计算数据的挖掘步骤具体如下：
　　(1)跟车数据记录。即在列车正线运营的过程中，随车记录整个运营线路的列车到达各站点的时间，运营线路包括上下行全程和折返。
　　(2)下载单个列车运行数据。下载该车在记录时间段的运行数据，解析出列车运行过程中的运行速度、运行工况、运行时间、实际列车牵引力、实际列车的电制动力、列车级位信息等。
　　(3)数据整理。整理列车运行线路数据，包括线路的公里标，以及与公里标一一对应的坡道大小和长度、弯道大小和弯道、限速大小和距离、隧道位置和长度等。
　　3 地铁列车节能操纵的研究
　　3.1 节能操纵措施
　　列车的牵引能耗主要是受基础设施和运营模式所影响。基础设施一旦建成，其能耗即基本确定，很难进一步行优化;而由列车运营模式所产生的能耗是可控的，可根据实际情况设计和研究列车的操纵模式，通过改变列车的技术速度和停站时间等设定运营方案，降低这部分牵引能耗。
　　3.2 节能操纵仿真计算与分析
　　列车的3 种运行工况中，牵引包括牵引加速、匀速等情况;惰行包括减速惰行、工况转换时必要的惰性、下坡的节能惰行等情况;制动包括列车运行中的调速制动、进站时的电阻制动和空电混合制动、空气制动等情况。
　　4 结语
　　地铁列车逐渐成为了城市交通不可或缺的一部分，也是城市耗能最大的单位之一。通过对地铁列车单位能耗的准确计算，可为城市的供电提供一个有效的方案。基于城市轨道地铁车辆大数据特性，本文分别建立了列车的多质点模型、列车运动学模型和能耗计算模型，开发了一套基于大数据的地铁列车能耗仿真算法;并基于实际线路探讨了列车牵引特性下的节能操纵问题，在满足列车安全、平稳、定时约束条件下，提出了节能操纵方法。这些方法，不仅可以广泛应用于城轨车辆单位能耗的仿真计算，也可以应用于电力机车的优化操纵仿真分析和能耗的仿真计算等领域，为车辆节能设计提供参考。