基于数据挖掘的城轨系统电能消耗模式分析

发布时间：2025-05-20 05:29

　　 城市轨道交通系统运营产生的电耗占系统总能耗的比重最大,其能耗模式分析对城市轨道交通节能降耗十分关键.针对传统城轨能耗数据分析以静态统计分析为主的特点,提出了一种基于数据挖掘的城轨能耗动态分析方法.该方法基于聚类方法获取城轨系统基于时序的耗能规律.利用此耗能规律,采用决策树分类方法分析其能耗模式;基于能耗模式,采用异常值检测算法分析能耗数据是否异常.最后,利用国内某地铁线路供电系统记录的能耗数据集进行了分析.数据实验显示:该方法可用于确定城轨系统牵引和动力照明的能耗模式,判别异常数据.所提方法可用于城轨能量管理系统中动态监测能耗异常现象,为进一步分析能耗异常的原因和有针对性地采取节能措施提供数据支撑.

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【部分图文】：

图1 国内某地铁线路牵引能耗曲线(一周)

本文研究所使用的数据是2019年3月国内某地铁某线路记录的牵引能耗数据集和动照能耗数据集.此类数据通常由城轨电能管理系统记录,记录间隔可以有半小时、一小时等选择,本文选取每半个小时记录一次.由于原始记录的数据是累计值,将相邻的采样数据相减可以得到整条线路每半个小时之内的牵引和动照....

图2 每日牵引能耗

基于上述聚类结果进行能耗模式分析.受车辆段夜间用电的影响,最初采用包含正线和车辆段的全线牵引能耗数据集进行能耗模式分析,未得到解释性较好的结果.此后改为使用仅包含正线牵引能耗数据的正线数据集进行牵引能耗模式分析,通过聚类方法将能耗相近的时间段归到一起,将所有时间段划分为高能耗....

图3 工作日/非工作日牵引能耗

图2每日牵引能耗以图4(a)中最右下角的叶子节点N为例,说明对决策树整理解释的过程.N中有7个样本,全部被分为第2类,从N向根节点的路径搜索N的判定条件,由于每个节点的左子节点代表节点中的条件成立,右子节点代表条件不成立,N为其父节点的右子节点,父节点的特征判定条件为X[1]<....

图5 车辆段每日牵引能耗

对车辆段进行单独的聚类与决策树分析,程序运行结果见图6.类似图4,经过分析整理可得能耗时段与模式的关系如下:0:00—3:00时段为第2等级;3:00—6:30为第1等级;6:30—24:00为第2等级.其他时段因数据量有限不能得到明显的区分.图6车辆段牵引能耗数据

本文编号：4046921