浅谈铁路客运站能源管控系统应用分析

 ​【摘要】随着铁路建设的飞速发展，以铁路客运站为代表的铁路建筑能耗量日渐上升。为加强铁路客运站能耗控制和管理，在阐述铁路客运站能源管控系统技术框架和系统功能的基础上，根据铁路客运站能耗设备类别和特点，探索物联网、云平台、大数据等新一代信息与铁路客运站能源管理系统的有效结合，阐释智能车站能源管理新方法、新概念，提出未来铁路客运站能源管控系统发展方向。

关键词：铁路客运站；能源管控系统；物联网；云平台；大数据

1  概述

　　近年来，我国铁路建设规模不断扩大，截至2017年底，我国铁路营业里程达12.7万km,其中高速铁路2.5万km随着铁路沿线客运站等建筑数量持续上升，铁路建筑整体能耗量不断上涨，加强铁路客运站能耗控制管理，降低运营成本，促进铁路科学发展，适应国家发展低碳经济要求的任务十分迫切。铁路客运站能源管控系统作为综合管理平台，能够对铁路客运站各类能耗系统用能数据进行准确统计，帮助客运站管理者详细掌握车站用能情况，制定科学合理的节能控制策略。除此之外，能源管控系统作为一种信息化管理手段，对于提高企业现代化、科学化管理水平十分有益。在铁路“提质增效”背景下，铁路客运站能源管控系统对于加强车站节能管理、提高企业经济效益和社会形象有利作用。

　　铁路客运站涉及照明、空调、电梯等多种用能设备，其能源管理具有一定的复杂性和特殊性，而铁路客运站能源管控系统是结合铁路自身特点、基于办公及生产建筑能源管控系统技术的一种综合性节能技术。近年来，国内外学者对此开展了研究，国外对铁路客运站能源管理系统研究集中于各子系统的融合,Honold J等提岀的分布式综合能源管理系统能够将不同制造商的设备集成到标准和协议开放统一的能源管理系统中，利用峰谷电价特点推导系统运行参数，以大限度地减少建筑的能源运营成本;Hadjsaid Y等提岀针对铁路客运站空调暖通设备的节能管理系统，该系统能够在成本和节能效果之间生成节能策略，取得25%以上的节能效果。国内能源管理系统多集中于办公及民用建筑领域，铁路行业的客运站能源管控系统在北京北站、上海虹桥站等有所应用，虽取得了一定的节能效果，但面临推广过程中技术不统一、后期维护困难等问题。 因此，有必要推广标准统一、技术可靠的铁路客运站能源管控系统。

　　当前，以物联网、大数据、云技术为代表的新一代技术飞速发展，已逐渐成为当今信息科学技术的主流趋势，其在能源管理领域中的应用也将推动能源管控系统发展走向新的高度。在此，综合国内外先进的建筑能源管控技术和物联网、大数据为代表的科学技术，结合铁路客运站自身特点，对现有铁路客运站能源管控系统进行分析总结，提出未来铁路客运站能源管控系统的方向。

2  铁路客运站能源管控系统架构及功能

　　铁路客运站能源管控系统可以满足管理者通过一个页面掌握整个车站的能源消耗情况及需求。不同于单一的设备节能管理，该系统通过融合各能耗子系统，实现对能源消耗的精细化管理，包括对车站内各类能源消耗系统的日常实时监控、能耗分析、重点用能设备自动控制和远程控制等功能，帮助车站管理者制定科学合理的考核、评价管理制度，提高整个客运站能源管理的数字化、科学化和智能化水平。

2.1 系统架构

　　铁路客运站能源管控系统由现场设备层、数据采集层、网络通信层、系统管理层组成。现场设备层位于系统底层，包括空调暖通、电梯、照明 等客运站内各类用能设备。数据采集层由数据采 集终端、智能控制器、各类采集仪表和传感器组成，其中数据采集终端负责实时采集各类能源监测仪表的用量数据，智能控制器负责传达控制中心对现场用能设备的控制指令。网络通信层主要完成现场型设备与主控服务器之间的网络通信连接、数据交换、通信协议转换，提高系统的实时性、兼容性和扩充性。系统管理层是整个系统的决策层和展示层，用户可以通过Internet远程访问系统网页，实时监测和查看客运站内各类负荷的能耗情况;用户也可以通过智能手机、iPad 等移动设备随时随地对空调、照明等相关负载进行远程控制和智能控制。系统架构如图1所示。

2.2主要通信协议

　　现场设备层与数据采集层之间的通信协议有BACnet.LonWorksJCNX等协议，传输智能控制器对现场设备的控制指令，同时传输底层仪表采集的能耗数据。数据采集层与网络通信层之间主要通过CAN、Modbus、ZigBee等有线和无线传输协议来完成数据的传输。网络通信层则主要通过TCP/IP协议与系统管理层进行通信。

2.3系统功能

　　铁路客运站的运行管理、设备类型、结构特点等方面与一般公共建筑有所区别。运行能源管理涉及供电、客运、房建等不同管理单位;能耗设备类型复杂，涉及空调暖通、电梯、照明、给排水、显示屏等多种能耗设备，设备运行优先保证运输安全;站房结构高大，往往具有大面积玻璃幕墙，不利于车站内冷热量的保存。

　　铁路客运站能源管控系统针对铁路客运站自身特点，以能源管理和节能决策为目标，实时采集铁路客运站内各类设备系统与能耗相关的运行信息数据，通过分析、控制和管理等手段，优化用能方式，减少能源浪费，提高车站运营管理的效率与服务质量。该系统具有分项计量、能效分析、节能 诊断、报警管理、报表生成、自动控制等多种功能。铁路客运站能源管控系统除对客运站内各类用能设备进行能耗数据采集和监测外，还能根据环境变化实现对重点用能设备的自动控制，如根据室内温湿度变化实时调整空调系统的开关和风量大小，保证旅客舒适的候车环境。

　　为满足构建安全、舒适、有效、绿色运输环境的基本目标，铁路客运站能源管控系统运用信息化的管理方式，在对设备有效管理的同时实现能源成本的有效控制，达到节能减排和节支增收的有机统一。该系统集成众多的智能化子系统，收集客运站能耗的历史与实时、静态与动态等信息，构成能耗大数据库，通过共享信息资源和协同运行实现车站的绿色运营。

3  铁路客运站能源管控系统技术

　　物联网、云平台和大数据等新一代信息技术 的发展促使建筑能源管理行业发生了变革， 新形势的变化给许多技术和模式注入了新的动力。多种技术的相互融合和发展，促进了传统的建筑能源管控系统由单纯的能耗监测和自动控制向更加科学化、智能化的方向发展。

3.1 物联网技术

　　物联网是通过射频识别、传感器、全球定位系统等信息传感设备，按约定的协议将物品与互联网相连接进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的核心和基础仍是互联网，是互联网的延伸和扩展，其用户端延伸和扩展到了物品与物品之间的信息交换和通信。

　　物联网实现了各个行业的智能化，遍及工业监控、能耗管理、智能电网、智能家居和环境监测等多个领域。物联网技术能够实现对客运站内设备能耗的精确感知，通过各种传感器和通信技术，将车站内全部用能设备连接起来，实现设备之间的信息交流和共享。将物联网技术引入铁路客运站能源管控系统，通过搭建有线与无线相结合的网络，结合运用现场传感器、智能仪表和智能控制器，同时借助云计算强大的计算能力，可以轻松实现基于网络的能耗设备科学化管理。

　　将物联网技术与铁路客运站能源管控系统相结合，可以充分利用物联网的分层技术对能耗进行感知和检测，得到科学可信的基础数据。例如，可以通过无线传感器网络技术将客运站内各类仪表采集节点自组网，通过无线传输协议将能耗数据汇集到铁路客运站能源管理数据中心，由数据中心进行数据分析、处理，从而提供数据应用服务，对车站能耗进行综合统筹管理。对于能源管理效果而言，建立以物联网数据中心为核心的信息系统，是解决客运站运行能耗管理问题的关键。在此基础上，将有利于建立科学的能效诊断和分析模型，实现能源企业能源管理的现代化;同时，对大量的能耗数据进行分析，为未来节能规划和决策提供依据;与其他信息系统相结合，有助于完善铁路综合信息化平台，提高铁路企业管理的能力和效率。

3.2 云平台技术

　　铁路客运站能源管控系统实现了铁路客运站用能数据的准确采集和分析处理，为车站能源的细化管理提供了科学的参考依据。但是，随着未来系统的大规模推广和能耗数据的大量积累，基于分项目建立的管控系统在一定程度上限制了能源管理的扩展性和灵活性。云技术可以将铁路客运站能源管控系统采集的各类能耗数据在云平台进行大量存储，并在此基础上对数据进行分析计算,增加了管控系统大规模部署能力和数据处理能力，同时解决了不同软硬件厂家协议标准不统一的问题。

　　云计算由一个可配置的共享资源池组成，该资源池提供网络、服务器、存储、应用、服务等多种硬件和软件资源。资源池具备自我管理能力，用户只需少量参与就可方便、快捷地按需获取资源。云计算具有强大的按需自服务、广泛的网络接入、资源池、快速可弹性、按量计费等特性。

　　云技术与能源管控系统相结合，可以将各铁路客运站的能耗数据上传到云端，由统一的数据服务中心进行管理。系统所需资源全部从云端获得，能源管控系统的开发、测试、部署都通过云管理平台进行，为用户提供了能源管理一体化模式。基于云技术的铁路客运站能源管控系统能够实现能耗数据的不间断存储、分析和发布，并提供辅助工具，根据不同分类进行查询，用户可以通过云平台方便了解客运站各类能耗设备的实时用能情况，并及早进行相应的调整，以达到节能效果。客运站管理者不需要对服务器资源、网络资源、存储资源等底层的云基础设施进行管理，只需对应用程序进行配置便可完成对车站能耗数据的管理。该系统在有效减少资源重复投资和建设的同时，具有安全性和灵活性更高、运维效率提高、海量存储等优势，为后期能耗大数据分析和应用奠定了基础。

3.3 大数据技术

　　随着铁路客运站能耗量的快速增长，能耗数据的体量、类型及速度同样发展迅猛。大数据技术是对能耗数据进行科学智能分析、为能源管理者提供科学依据的关键技术。大数据技术能够对原始的能耗数据进行筛选、获取有用数据，在此基础上对数据进行分类，发掘数据之间的关系和数据特点，为建立科学的能耗分析模型和能源预测提供实现手段。

　　大数据分析技术不仅能够对大量的能耗数据进行快速检索和查询，还能将能耗数据转化为智能数据。算法作为大数据分析的核心和关键，是铁路客运站能源管控系统智能化发展的重要方式。将关联规则学习、聚类分析法、支持向量机、神经网络算法等大数据分析方法与铁路客运站能源管控系统相结合，可以获取不同环境下设备能耗数据与设备运行管理之间的关系，发掘用能规律，从而帮助管理者制定合理的节能策略。

　　综上所述,物联网、云技术和大数据应用于铁路客运站能源管控系统的不同层次，物联网技术为能耗信息采集和监测提供便利，云技术为能耗数据存储和计算提供平台，大数据技术则为能耗数据分析和决策管理提供依据。三者相互联系配合，共同推动铁路客运站能源管控系统向智能化方向发展。

4  安科瑞能耗监测平台

4.1 平台架构

4.2 平台功能

4.3 访问方式

5  电表选型

6  总结

　　随着我国铁路对新一代信息技术、BIM运维管理平台等关键技术的高度重视，以及加快建设铁路统一的信息化平台和大数据中心的战略需求，铁路客运站能源管控系统将朝着科学智能、标准统一、绿色有效的方向发展，实现能源管理的全局性、动态性和科学性。科学的能源管控系统将提升铁路客运站运营管理水平，为车站能源管理和绿色运营提供技术指导和决策支持，打造舒适、低碳环保的智慧客站。

【参考文献】

　　[1 ]曹斌.构建铁路大型客站能耗控制管理体系探讨[J].铁路节能环保与安全卫生,2017,7(1):35-38.

　　[2]王永泽，马龙，铁路客运站能源管控系统发展趋势分析[J]

　　[3]安科瑞企业微电网设计与应用手册.2019.11版