地铁BAS的智能化控制技术与优化应用研究

摘要：地铁环境与设备监控系统（Building Automation System，BAS）作为现代地铁运营的重要组成部分，承担着地铁环境控制、安全管理、设备运行管理等多项任务。然而，随着地铁系统规模的扩大和运营复杂度的提升，传统的BAS面临着能耗高、故障预测困难、乘客舒适度管理不完善等诸多挑战。本文提出了将人工智能（AI）与机器学习技术应用于BAS系统的优化方案，以实现节能减排、提升乘客舒适度、增强故障预测能力，并提高系统的智能化运维水平，旨在为地铁BAS的优化升级提供参考。

关键词：地铁BAS；智能化控制；人工智能；优化策略

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.043

中图分类号：TP 18；TU 855 文献标志码：A 文章编码：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

作为公共交通的重要组成部分，城市轨道交通的安全、高效、舒适运营越来越受到人们的关注。地铁BAS作为地铁运营管理的核心组成部分，承担着监测和控制车站内的机电设备、通风空调系统、照明系统、消防系统等的重要职责。然而，传统的地铁BAS在节能、智能化运维等方面仍存在较大的提升空间。近年来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，智能化控制技术被广泛应用于地铁BAS中，为提高地铁运营效率、降低能耗、提升乘客体验提供了新的解决方案。本文将详细介绍智能化控制技术在地铁BAS中的应用及其带来的优化效果，进一步探讨这些技术的实际应用价值。

2 地铁BAS的组成与功能

地铁BAS是一种高度集成的自动化控制系统，主要由中央控制层、现场控制层和设备层三个层级组成，如图1所示。

中央控制层位于车站控制中心，是整个系统的指挥中心，通过监控工作站和服务器实现对现场设备的远程监控和管理。这一层级还负责数据的收集、分析和处理，为决策提供支持。现场控制层由多个现场控制器组成，这些控制器负责直接与设备层的传感器和执行器进行通信，执行中央控制层下达的指令，并将现场设备的状态信息反馈给中央控制层。设备层包括各种机电设备，如通风空调系统、照明系统、给排水系统、电梯与自动扶梯、火灾报警系统等，以及用于监控这些设备的传感器和执行器。地铁BAS的主要功能有以下几点。

（1）环境控制：创造舒适的乘车环境，可对通风空调系统的温度、湿度等参数的自动调节。

（2）能源消耗管理：通过智能化的能源消耗管理系统实现节能降耗目标。

（3）安全监控：通过对消防报警系统、应急疏散指令系统等多项功能的集成提高站内安全管理水平。

（4）设备检修：对设备运行状态进行实时监控，对故障隐患做到及早发现、降低故障率、延长设备使用寿命[1]。

3 智能化控制技术在BAS中的应用

3.1 智能控制技术的基本概念与原理

智能控制技术是一种融合了现代控制理论、人工智能等多种先进技术，旨在通过智能算法实现高效、精确控制复杂系统。智能控制技术主要是通过构建数学模型或采用自主学习算法，使控制系统能够根据环境的变化，对控制策略进行自我调整，实现动态优化。例如，在环境控制中，对未来一段时间的环境变化趋势可以通过智能算法进行预测，然后对通风空调系统的运行参数进行调整。这一过程可以用公式表达为

（1）

式中，为控制输出；为系统状态向量；为控制策略或参数；（·）为智能控制算法，该算法能够根据当前状态和环境变化动态调整控制策略，实现最优控制[2]。

3.2 智能控制技术在地铁BAS中的应用场景

地铁BAS应用智能控制技术体现在多个方面，主要包括环境控制、能耗管理、安全监测和设备维护等。在环境控制上，通风空调系统的运行参数通过智能算法进行动态调整，以预测乘客量和外界天气变化，从而达到室内环境质量更好、能效更高的目的。在能耗管理上，利用机器学习技术可对历史能耗数据进行分析、建立能耗预测模型、优化能源分配策略、实现节能减排等。在安防监控方面，通过对大量监控数据应用智能分析算法进行实时分析，可提高系统的反应速度和安防管理水平，及时发现安全隐患[3]。

3.3 基于AI的智能控制策略

基于AI的智能控制策略能够使地铁BAS系统的智能化水平和运行效率显著提高。例如，在环境控制方面，可以利用机器学习算法对历史数据进行分析，对今后的乘客流量及外部环境变化进行预测，进而使通风空调系统的运行参数得到优化。这一过程可以用以下公式来表示

（2）

式中，为通风空调系统的控制输出；为系统的当前状态向量（包括乘客流量、外部温度等）；为经过训练得到的模型参数；（·）为机器学习算法。在不断迭代学习的过程中，模型将自动调整参数w，以实现对环境变化的准确预测和动态调整控制策略，从而提高乘客的舒适度，同时降低能耗。

4 智能化控制技术的优化策略

4.1 节能减排策略

地铁BAS针对历史能耗数据和实时环境参数，运用智能算法对未来的能源需求进行预测，并据此对设备运行策略进行调整，以最大限度地节约能源。比如，在通风空调系统中，通过外部气温和乘客流量预测模型来动态调整空调运行模式，达到既满足乘客需求又节约能源的目的[4]。同时，还运用机器学习算法优化照明系统的启停时间，在低峰时段降低照明强度，高峰期保持足够的照明强度。

4.2 乘客舒适度提升策略

地铁BAS利用机器学习算法对历史乘客流量数据和外部环境参数进行分析，从而能够对高峰时段及乘客密度进行预测，并对通风空调系统的运行模式进行优化，使车内温度及空气质量达到适宜标准，通过智能算法对照明系统的亮度及色温进行动态调整，为乘客创造更加舒适的视觉环境，如在早晚高峰时段通过增加照明亮度来提高乘车舒适度，在非高峰时段通过适当降低亮度以节省能源，既提高了乘客的乘车体验，又实现了节能减排的目的。

4.3 故障预测与健康管理

利用智能化控制技术实现地铁BAS的故障预测与健康管理，可大大提高系统的可靠性与安全性，具体过程如图2所示。通过对机电设备的运行状态进行实时监测并收集大量运行数据，构建故障预测模型，识别设备早期故障迹象，根据模型预测结果，自动调整设备运行参数或提前安排维修方案，从而避免了故障的发生[5]。在持续的数据收集和模型迭代的基础上，对故障预测的精确性和健康管理策略进行持续的优化，从而使地铁BAS的稳定运行得到保障。

4.4 智能化运维管理

在地铁BAS中，通过整合先进的信息技术和数据分析手段，智能运维管理实现了对机电设备的高效管理和维护，具体流程如图3所示。利用物联网技术对设备运行数据进行采集，并通过边缘计算技术对其进行初步处理，通过大数据分析平台对数据进行深度挖掘，识别设备运行趋势和潜在故障，并将处理后的数据传输到云端。故障预测模型建立在机器学习算法的基础上，对设备可能发生的故障进行预测并生成预警信息。提前安排检修或更换零件，通过智能调度系统自动触发检修方案，确保设备运行达到最佳状态。

5 实践案例分析

5.1 案例背景

某城市地铁线路采用了BAS技术，通过集成传感器、执行器、通信网络以及智能算法，实现了对地铁车站环境的全面监控与自动化控制。该系统不仅能够实时监测车站内的温度、湿度、空气质量等环境参数，还能根据客流密度动态调整通风、照明等设施的工作状态，大大提升了乘客舒适度和能源利用效率。通过引入机器学习算法，系统还能预测未来一段时间内的环境变化趋势，提前调整设备运行策略，进一步优化了运营成本。

5.2 智能化控制技术的应用方案

通过先进的传感器网络实时收集地铁线路的环境数据，并在边缘计算节点进行预处理之后，将关键信息上传至云端数据中心，由机器学习模型对数据进行分析预测；根据预测的结果，这套系统将能自动生成最优的控制策略来动态调整地铁线路上的各种设备的工作参数，从而在提高环境舒适度的同时达到节能减排的目的。

5.3 实施效果评估

应用BAS技术后，地铁车站环境得到明显改善，如表1所示。平均温度和湿度的下降表明乘客体验得到了提升，而CO2浓度的降低则表明空气质量得到了改善。日均能耗的减少表明了能源利用效率的显著提高，特别是照明和通风系统的功耗都有了明显的下降。乘客舒适度评分的提升也反映了乘客对车站环境改善的认可。这些数据表明，BAS技术的应用带来了实质性的效益。

6 结束语

应用智能控制技术，使地铁BAS的运营效率得到了很大的提高，在节能减排方面也得到了很好的成绩，同时提高了乘客的舒适度体验。基于AI的智能控制策略，不仅能自动调整环境参数以适应变化的需求，而且可以对潜在的故障进行预测，从而提前采取维护措施，在减少停机时间和维修费用的同时，提高了地铁BAS的智能化程度。随着物联网和大数据分析等技术的发展，地铁BAS的智能化程度还会进一步得到提高。

参考文献

[1] 黄健强．地铁BAS系统节能控制方法[J]．建筑技术开发，2022，49（22）：86-88.

[2] 胡振亚，杨卓，李韶光，等．地铁车站通风空调BAS控制方案优化分析[J]．都市快轨交通，2022，35（5）：139-145，151.

[3] 刘鹏．地铁BAS系统调试思路浅析[J]．数字通信世界，2022（9）：68-70．

[4] 高毅松．地铁车站BAS系统改造方案分析[J]．产业创新研究，2022（12）：114-116.

[5] 张志鹏，王文峥，任冠兵．BAS自动模式控制技术在地铁环控中的应用[J]．都市快轨交通，2021，34（6）：140-143.

作者简介：王子文（1984—），男，北京人，工程师，硕士研究生，研究方向为楼宇智能自动化。