城市轨道交通供电智能运维系统应用研究

东 升

0 引言

我国的交通发展正从“交通大国”向“交通强国”迈进。实现交通强国，关键靠科技创新，建设智慧交通，需要加快“互联网+交通运输”、自动驾驶、新能源交通装备等技术的推广应用[1]。城市轨道交通因其优势而成为大城市群之间及居民出行的首选交通工具，同样面临着变革。轨道交通的智慧化是促进轨道交通与城市发展有机结合的有力抓手，对于实现城市的可持续发展具有重要意义[2]。

1 城市轨道交通智能运维系统发展现状

全国大部分城市已开展轨道交通智能运维的研究和实践。

“基于IEC 61850标准的城市轨道交通供电系统继电保护技术方案”在广州地铁14号线选取示范站挂网，在35 kV交流开关柜、1 500 V直流开关柜安装带IEC 61850功能的继保装置，通过基于GOOSE全光纤网络实现全站数据的传输与共享，构筑供电系统快速网络化继电保护系统；实现控制层设备与间隔层设备通过MMS通信协议交互信息。信息交互内容主要包括：装置与监控后台的信息传输；交流保护装置间互操作；直流保护装置间互操作；交、直流保护装置间互操作；变电所二次系统运行状态动态监测与可视化信息交互。

合肥地铁4号线在龙子湖路停车场设置智能变电所系统，实现创新试点（图1）。采用可接入的GOOSE网络的保护控制单元，取代各底层设备的控制单元，或作为协议转换安装在底层设备内。底层设备包括但不限于直流保护装置、400 V开关柜内PLC、交直流盘PLC、整流器PLC、变压器温控仪、钢轨电位限制装置PLC、单向导通装置PLC、接触网隔离开关控制单元等。实现所有底层设备装置间的保护信号的快速传递，形成网络化保护，实现装置间的闭锁、联跳、联动功能，减少或取消柜间的二次保护电缆接线。实现二次软件化、虚端子可视化，并进行二次回路在线监测系统方案研究。为保证网络通信发生故障时快速原因分析，变电所综合自动化系统通信网络设置网络分析仪器，同时监控GOOSE网络和MMS网络。

上海地铁在9号线和17号线开展了智能运维系统的试点应用。9号线智能运维系统将所有子系统进行了汇总（SCADA系统、电能质量系统、杂散电流系统、故障录波、房间温湿度监测等），能够进行远程查看，安装固定摄像头（并未安装移动机器人系统），未对数据进行统计分析。17号线在9号线的基础上进行优化，安装了机器人系统并集成所有子系统（SCADA，电能质量，杂散电流，400 V-1 500 V-35 kV的故障录波，房间温湿度监测），安装的智能运维系统考虑了上海所有线路接入的能力，并对数据进行大数据分析与运营习惯结合进行设备全寿命周期管理及智能化管理。

2 供电智能运维系统的必要性

2.1 既有供电系统存在问题

2.1.1 建设阶段问题

城市轨道交通建设是一项系统性工程，建设环境复杂，涉及专业众多，施工易受场地限制，施工专业队伍较多，存在多家施工单位交叉作业的情况，整体施工工序需要大量管理人员协调和各专业人员的密切配合，效率较低[3]。车站主体建筑内和附属建筑内存在系统、机电等专业大量管线，地铁车站大部分采用地下车站的型式，由于地下空间紧张导致系统、机电专业的管线在车站部分空间内集中分布，各车站均存在管线碰撞的情况，不仅需要大量配合、协调的时间，还增加了返工工作量。

2.1.2 运行阶段问题

（1）现有供电系统对人的依赖程度仍较大，从中央级调度到各类故障分析处理，再到牵引网停送电/挂拆地线，均需人工参与。

（2）供电系统的智能化程度低，整体处于半自动化的阶段，各监控类系统“上传下达”的功能实现了基础性工作，但智能化程度有待提高。

2.1.3 检修阶段问题

（1）停送电效率低。牵引供电系统停送电效率较低，大量时间浪费在操作上，严重制约轨行区夜间作业。作业管理还存在一些缺陷和不足：接触轨依赖人工现场接地，效率低，严重挤压正常检修作业时间；人工现场接地，影响事故抢修效率；传统人工接地操作缺乏强制验电技术保障，易发生误操作。

（2）人员经验不足。检修人员缺乏足够经验，存在操作不规范的风险。

（3）工作效率低。设备的日常巡检、计量抄表、计划查询、工单填报等基础、日常、重复性工作占用、耗费了大量的人力。

（4）数据利用率低。电力监控仅实现设备监控，数据利用对调度人员经验依赖度较高。巡视抄表数据停留在纸面，未对数据挖掘利用，对设备状态的分析研判帮助不大。

（5）传统检修方式存在弊端。检修质量对人员经验、责任心依赖较大。检修过程无法做到有效监控，无法有效把控检修质量，只有在设备发生故障后才组织修复，无提前发现隐患的有效手段。

（6）应急处理不理想。发生供电设备故障时，故障判断及处理过于依赖抢修人员的技能水平，难以控制故障抢修时间。对于部分长大区间，牵引网发生短路故障时，无法快速判断短路位置，故障处理时间较长，甚至超过2 h。

2.2 供电系统发展方向

实现智慧地铁作为一个渐进的过程，是一个从对象数字化到执行智能化，最终实现决策智慧化的过程[4]。智慧地铁并不是一个新建的系统，而是技术融合、创新发展，其目的是通过研发、引入其他领域的新技术，结合地铁的业务特点与业务场景，对既有业务进行智慧化赋能，最终实现各类业务服务质量与执行能力的提升。

针对城市轨道交通供电系统受制于以往的信息化程度和技术局限，传统的管理方式存在不足。例如对故障预见性不足，往往只能采用计划性维修或事后维修模式，通常导致维修工作缺少针对性，效率较低；大量有价值数据未被采集和有效利用，潜力巨大的数据得不到应有价值的发挥。此外，线网的扩大带来供电设备管理工作量大幅度增加，人工等成本上升也带来设备管理成本的不断攀升。

为了解决以上问题，提高供电设备运行、运维管理工作的效率，有效集成管理和分析利用城市轨道交通大数据，实现供电设备运行、运维管理信息化、可视化、智能化，设计并实现了基于大数据的城市轨道交通供电设备运维管理系统。系统以设备状态数据平台为核心，采用“在线+带电+实时”状态量采集方式，并利用海量数据，多方式、多维度对供电系统设备的可靠性状态进行分析和研究，不仅可对供变电系统设备进行实时运行状态的评估，亦可实现供电设备服役寿命和故障率的预测。在保证城市轨道交通供电系统可靠运行的基础上，系统可以对不同状态的供电设备提出适用于其实际运行状态的维修策略，有效优化城市轨道交通供电系统设备的维修管理工作，减少其维护和检修成本，改善目前的计划检修模式，进而促进城市轨道交通供变电系统全生命周期成本的大幅降低。

3 供电智能运维系统方案

3.1 系统组成

面向线网的城市轨道交通供电智能运维系统由“一个平台、四大业务域”构成。“一个平台”即供电智能运维云平台，为私有化部署平台，为供电智能运维系统提供云基础服务，即虚拟化硬件基础设施以及平台基础服务。“四大业务域”分别为“智能巡视”“智能管理”“智能诊断”“智能决策”。图2所示为合肥地铁智能运维系统构成。

图2 合肥地铁智能运维系统构成

3.2 系统功能

3.2.1 智能巡视

（1）设备状态监视。设备状态感知利用对终端上传的海量实时数据进行边缘计算，以动态数据、告警信息、趋势曲线等形式在组态画面上显示，监视供电设备运行工况，实现设备状态感知和异常告警，从而实现变电所供电设备的全面远程监视。

（2）设备视频巡检。日常巡视是运维人员每天必须执行的重要工作，目的是检查供电设备的运行状况及外部环境，掌握供电设备运行规律。通过巡视，维修人员能及时掌握设备运行状况，发现设备异常情况、变化情况，从而确保设备连续安全运行。设备视频巡检通过视频巡视子系统，统一管理各变电所的高清网络摄像头，实现变电所内供电设备的自动巡视；同时，视频巡视子系统支持与供电智能运维系统交互，接收供电智能运维系统控制指令，实现远程单点巡视、批量巡视、自动巡视、视频联动等功能。部分巡视内容通过视频巡视子系统对摄像头采集的可见图像进行分析，实现开关刀闸位置、指针类仪表、数字类仪表、指示灯、把手、压板等多种设备状态识别。图3为典型供电系统变电所设备视频巡检示意图。

图3 典型供电系统变电所设备视频巡检示意图

（3）设备联合巡视。供电设备日常巡视主要包含设备外观检查、环境检查、运行方式检查、设备运行参数检查等项目。设备联合巡视应融合设备状态感知信息、环境信息以及视频巡检结果，进行综合分析，结合设备状态评估功能，综合评价设备当前状态，并以简报形式发布联合巡视报告。

（4）接触轨巡视。接触轨巡视支持将三轨检测装置、“小黄蜂”、激光检测装置的数据接入供电智能运维系统，并通过综合展示界面将三者的数据进行统一展示，支持数据导出、数据录入、综合展示等功能。

3.2.2 智能管理

智能管理为日常运维管理类工作提供技术支撑，是实现运维过程更便捷、设备运行更经济、生产过程更安全、应急响应更快速的重要技术手段，支持运维管理、能源评价、安全管理和应急管理四大功能。

（1）运维管理。运维管理功能基于对实时信息的分析，结合运维工作规程和管理规范，通过设备管理、计划管理、工单管理、操作票管理、工作票管理、维修记录管理、委外管理和培训管理等功能，实现对日常运维管理工作的支撑，为运维人员、管理人员提供数字化、智能化的运维管理手段，实现运维管理流程规范、在线闭环。

（2）能源评价。构建智能绿色城轨能源综合应用体系，通过研究能耗-客流的耦合关系，建立能源系统动态模型，建立运营综合场景的能耗关联指标体系，实现城市轨道交通能耗体系与再生制动能量吸收装置系统的节能指标评估，最终实现城市轨道交通智能化能源管理。包括但不限于：

a.用电采集。采集用电回路的电压、电流、功率因数、频率、谐波等电力参数。

b.电能质量评估。通过用电采集、电量统计、电耗分析功能，实现用电信息的实时监视、统计和分析，并能记录、分析以及评估电能质量。

c.用电评价。通过人均能耗、单位面积用电量等指标，形成用电评价模型，并基于用电评价模型对线路总体用电量进行评价。

d.负荷预测。包括预测模型参数维护、建立能耗-客流实时耦合模型、输出预测结果、负荷能力评估等。

3.2.3 智能诊断

智能诊断针对不同的电气设备特性，结合专家经验，提取设备健康相关的特征量，建立状态评估模型以及设备寿命预测模型，对设备健康状态进行有效评估和管理，对设备寿命进行准确预测，指导运维人员根据设备健康状态制定经济合理的运维检修计划，优化运行效率并避免计划外停机。主要功能包括：设备状态评估、设备故障预判、设备寿命预测。表1所示为变压器状态评价模型。

表1 变压器状态评价模型

3.2.4 智能决策

智能决策通过大数据分析技术，对维修管理、电能利用、安全管理、应急管理等提供运维分析决策，以智能卡片的形式呈现给管理者。利用专家推理技术，实现故障原因自动分析及故障处理方案自动推送，辅助运维人员进行分析决策和故障处理。

（1）运行分析决策。通过数据多维分析和深度挖掘技术，将供电系统的数据和模型转换为多维数据分析模型，通过多维观察及数据钻取技术，以可视化的方式多视角、全方位地展示系统信息。在分析供电系统数据时，对于同样的现象，分别从多个角度分析研究，甚至从几个角度灵活组合，进行综合分析，从而发现数据的内在规律。在分析过程中，可以在现有数据基础上，对数据进行钻取，将数据进一步细化，以获得更为精确的信息。

（2）故障辅助决策。通过构建的运维专家知识图谱，将大量既有的故障案例以知识图谱的形式固化沉淀，将多年的运维经验数据化，利用自然语言处理等技术手段实现新故障案例的自学习，实现设备故障处理的辅助决策，提升故障处理效率。

3.2.5 专家在线诊断

基于实时通信技术的运维专家在线诊断功能，通过整合行业专家资源，为专家和现场运维人员搭建即时沟通桥梁，以专家远程诊断的方式，为现场运维人员提供在线指导，辅助现场运维人员准确、高效完成运维工作。专家在线诊断流程如图4所示。

图4 专家在线诊断流程

4 结语

当前，随着云计算、大数据、物联网、人工智能、5G等新兴信息技术的飞速发展，在“智能+”技术体系逐渐被工业领域和公共领域广泛接纳的时代背景下，应用智能技术全面赋能运维这一重要环节，构建供电智能运维体系，支撑复杂脑力决策，加强安全和服务风险管控能力，实现安全服务水平和成本效益的进一步提升，实现智能技术与轨道交通运维体系的深度融合，成为城市轨道交通行业发展的必然趋势。