CN111861246A - 一种基于时空大数据的轨道交通节能评估方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于时空大数据的轨道交通节能评估方法及系统，方法包括：(1)采集各车站不同时间内同一类型的耗电量数据；(2)分别计算T1到T2时间内车站间的相关系数，筛选出相关性最大的车站；(3)将T1到T2时间内，的耗电量数据分别拟合成函数；(4)用拟合函数以及T2到T3时间内的耗电量数据W，并以此作为未采用节能措施的车站耗电量；(5)比较采用节能措施后实际耗电量数据W'与W实现节能效果的评估。本发明评估方法简便快捷，能够通过时空大数据，快速筛选出与节能试点车站相关性高的车站数据，并依此进行节能评估；利用节能后与节能前的实际数据验证，评估结果准确可靠。

Description

一种基于时空大数据的轨道交通节能评估方法及系统
技术领域
本发明涉及一种节能评估方法及系统，尤其涉及一种基于时空大数据的轨道交通节能评估方法及系统。
背景技术
为解决城市拥堵和污染的问题，城市轨道交通近些年获得了迅猛发展，占城市轨道交通能源消耗90％以上的电力消耗也在逐年攀升。为降低能耗费用、减少污染排放，对城市轨道交通电力消耗进行精细化管理，采取各项节能措施降低能耗已成为当务之急。采取节能措施后需要对节能效果进行评估，这就要求在评估节能效果时需要有一个未采取节能措施时的能耗标准值来和采取节能措施后的实际能耗值进行比对，由于车站采用了节能措施后较难收集节能前的相关数据，且不同车站之间由于地理位置、人流量等因素也难以采用其他车站的数据进行评估。
发明内容
发明目的：本发明旨在提供一种基于时空大数据的轨道交通节能评估方法及系统。
技术方案：本发明的基于时空大数据的轨道交通节能评估方法，具体包括以下步骤：
(1)采集各车站不同时间内同一类型的能耗数据，并实时传输至服务器保存，所述车站包括节能试点车站Xi和非节能试点车站Yj，i＝1,2……，j＝1,2,……；
(2)分别计算采用节能措施前的T1到T2时间内，Xi和Yj能耗数据的相关系数Rij；比较所有Rij，筛选出最大的n个Rij，并确定其对应的yj，n≥i，yj表示n个与Xi相关性最大的车站；
(3)将T1到T2时间内，车站Xi的能耗数据和yj的能耗数据分别拟合成函数f(n)，n＝1,2,……；
(4)用拟合函数f(n)以及T2到T3时间内yj的能耗数据，计算出Xi采用节能措施后T2到T3时间内，Xi同一类型的能耗数据W，并以此作为Xi未采用节能措施的能耗；
(5)比较采用节能措施后Xi实际能耗数据W'与W，计算出能耗节约量和能耗节约率从而实现节能效果的评估。
本发明的基于时空大数据的轨道交通节能评估系统，包括：
控制中心，包括服务器以及工作站；所述服务器用于存储采集到的时空大数据；所述工作站用于实现上述的计算过程，并显示评估结果，即能耗节约量和能耗节约率；
设于各车站的采集系统，所述采集系统包括智能电表、智能水表、智能气表、串口服务器以及车站交换机，用于采集各车站时空大数据，并通过通信网络发送至控制中心；
通信网络，连接各车站的采集系统和控制中心的，用于传输采集的时空大数据。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：
本发明评估方法简便快捷，能够通过时空大数据，快速筛选出与节能试点车站相关性高的车站数据，并依此进行节能评估；利用节能后与节能前的实际数据验证，评估结果准确可靠。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图；
图2为本发明系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
本发明的基于时空大数据的轨道交通节能评估系统，包括：控制中心，包括服务器以及工作站；所述服务器用于存储采集到的时空大数据；所述工作站用于本发明评估方法中的计算过程，并显示评估结果，即能耗节约量和能耗节约率。设于各车站的采集系统，所述采集系统包括电表、水表、气表、串口服务器以及车站交换机；通信网络，连接各车站的采集系统和控制中心的，用于传输采集的时空大数据。
时空大数据指不同时间不同车站的能耗数据构成的数组。能耗数据包括耗电量、用水量、用油量、天然气量等数据，本实施例以耗电量为例。同一类型的耗电量数据指的是同一用电设备或用电系统的耗电量数据，例如车站内照明系统的耗电量数据等。耗电量数据是该车站每时、每天或每月耗电量数据构成的一维数组。
本发明的基于时空大数据的轨道交通节能评估方法，利用上述系统，用于评估试点车站的节能效果，以某区域内若干车站中i＝1为例，即节能试点车站仅有1个，记为X1，所述评估方法具体包括以下步骤：
(1)通过采集系统在各个车站布设的智能电表，采集各站同一类型的耗电量数据，并通过网路传送至能源管理系统控制中心服务器，控制中心服务器实时保存采集到的能耗时空大数据。
(2)分别计算T1到T2时间范围内，车站X1和车站X2……Xn耗电量数据的相关系数R12……R1n。相关系数R是指统计学中用以衡量两个变量间线性相关程度的皮尔逊相关系数。
(3)比较R12至R1n的值，筛选出最大的两个值R1p，R1m,从而确定与车站X1耗电量数据相关性最强的车站yp和车站ym，p,m∈{1,2,……n}。
(4)用T1到T2时间范围内，车站1和车站yp的耗电量数据拟合出车站1和车站yp耗电量数据之间关系的拟合函数f(p)，车站X1和车站ym的耗电量数据拟合出车站X1和车站ym耗电量数据之间关系的拟合函数f(m)。
(5)用拟合函数f(p)、f(m)以及T2到T3时间范围内车站yp和车站ym的耗电量数据，计算出T2到T3时间范围内车站X1同一类型的耗电量数据W,并以此作为车站1未采用节能措施时的耗电量。拟合函数f(p)、f(m)分别是由车站X1和车站yp，车站X1和车站ym在T1到T2时间范围的耗电量数据用最小二乘法拟合出来的一元线性函数，若涉及数据量较大或车站数较多，则可以采用其他函数进行拟合。
(6)用采用节能措施后车站1实际耗电量数据W'与前述计算值W相比较，计算出能耗节约量和能耗节约率从而实现节能效果的评估。
节能评估方法是用拟合函数f(p)以及T2到T3时间范围内车站yp的耗电量数据，计算出T2到T3时间范围内车站X1同一类型的耗电量数据W1；用拟合函数f(m)以及T2到T3时间范围内车站ym的耗电量数据，计算出T2到T3时间范围内车站X1同一类型的耗电量数据W2。再取W1和W2的算术均值作为T2到T3时间范围内车站X1未采用节能措施时的耗电量数据W。用采用节能措施后车站1实际耗电量数据W'与前述耗电量计算值W相比较，计算出能耗节约量和能耗节约率从而实现节能效果的评估。

Claims (6)

1.一种基于时空大数据的轨道交通节能评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
(1)采集各车站不同时间内同一类型的能耗数据，并实时传输至服务器保存，所述车站包括节能试点车站Xi和非节能试点车站Yj，i＝1,2……，j＝1,2,……；
(2)分别计算采用节能措施前的T1到T2时间内，Xi和Yj能耗数据的相关系数Rij；比较所有Rij，筛选出最大的n个Rij，并确定其对应的yj，n≥i，yj表示n个与Xi相关性最大的车站；
(3)将T1到T2时间内，车站Xi的能耗数据和yj的能耗数据分别拟合成函数f(n)，n＝1,2,……；
(4)用拟合函数f(n)以及T2到T3时间内yj的能耗数据，计算出Xi采用节能措施后T2到T3时间内，Xi同一类型的能耗数据W，并以此作为Xi未采用节能措施的能耗；
(5)比较采用节能措施后Xi实际能耗数据W'与W，计算出能耗节约量和能耗节约率从而实现节能效果的评估。
2.根据权利要求1所述的基于时空大数据的轨道交通节能评估方法，其特征在于，所述步骤(1)采集、传输以及保存过程在节能评估系统中完成，所述节能评估系统包括：位于各个车站的智能电表、智能水表、智能气表、串口服务器、交换机、工作站，位于控制中心的服务器、工作站、交换机以及连接各装置的通信网络。
3.根据权利要求1所述的基于时空大数据的轨道交通节能评估方法，其特征在于，所述能耗数据是车站一段时间内能耗数据构成的一维数组。
4.根据权利要求1所述的基于时空大数据的轨道交通节能评估方法，其特征在于，所述步骤(3)中的拟合函数f(n)为采用最小二乘法拟合出来的一元线性函数。
5.根据权利要求1所述的基于时空大数据的轨道交通节能评估方法，其特征在于，所述步骤(4)中采用以下公式计算：
Figure FDA0002605387090000011
其中，Wj为T2到T3时间内由yj的能耗数据通过f(n)计算的到的Xi能耗数据。
6.一种基于时空大数据的轨道交通节能评估系统，其特征在于，包括：
控制中心，包括服务器以及工作站；所述服务器用于存储采集到的时空大数据；所述工作站用于实现权利要求1～5任意所述的计算过程，并显示评估结果，即能耗节约量和能耗节约率；
设于各车站的采集系统，所述采集系统包括智能电表、智能水表、智能气表、串口服务器以及车站交换机，用于采集各车站时空大数据，并通过通信网络发送至控制中心；
通信网络，连接各车站的采集系统和控制中心的，用于传输采集的时空大数据。
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