1、暢通BJ讓首都更美好大數據時代的BJ地鐵能源管理1目錄 ContentBJ地鐵能耗平臺產品選型4BJ地鐵能耗平臺建設背景1BJ地鐵能耗平臺建設目標2BJ地鐵能和平臺建設規劃3能耗平臺建設成效6能耗平臺建設經驗總結7實施過程及系統核心功能5大數據時代計算機網絡技術不斷進步大數據在各領域都得到應用，提升了管理 水平BJ地鐵步入大規模網絡化的運營，運維 管理需要智能化32017年年客運量30.82億人次，安全行車4.62億車公里；兩次延誤5分鐘以上事故間平均車公里達到771萬車公里。4公司基本情況1BJ市重點行業重點單位4N全市統籌 聯動節能 監測服務 平臺設備運行電能數據運營數據監 測統 計 分

2、析上 報BJ地鐵能耗統計與監測平臺BJ地鐵能耗平臺-建設背景為響應國家和BJ市節能減排號召，地鐵公司建設能耗平臺，建立覆蓋BJ地鐵網各條線路能源計量與管理系統，不僅提升企業能源 管理信息化、精細化水平，并為提升軌道交通行業信息化水平提供必要的決策支撐。標準研究構建能耗模型，數據接入標準。面對地鐵種類繁多的設施設備，從分類、分項和分戶 三個維度構建能耗統計模型，梳理BJ地鐵智能表計覆蓋原則，制定數據采集接口標準。 使BJ地鐵在未來能耗系統建設、管理、運營的過程中，做到有標準，有規范，有原則。數字化通過建設BJ地鐵能耗統計與監測平臺，實現全路網能耗數據從采集端到管理端全過程數 字化、自動化、減少人

3、工干預因素。同時實現能耗信息的線網級、線路級、車站級三級管 理，線路級、車站級、就地級三級監測。智能化運用大數據等先進技術手段，實現BJ地鐵能源管理的智能化。為BJ地鐵能源管理策略 制定提供全面的數據支持，全面提升公司能源管理水平。BJ地鐵能耗平臺-建設目標84%一個大數據中心八大功能模塊數據查詢統計分析電能質量碳排放智能告警輔助決策能源報表智能預測BJ地鐵能耗平臺-建設規劃平臺規劃一個能耗數據中心，三個應用平臺，數據統計、大數據分析、碳排放管理等八個功能模塊。應用分類、聚類、回歸等不同 算法，特別是在能耗大數據挖掘分析和可視化方面做了重點提升。用戶管理系統監控部署管理資源調度安全管理日志審計

4、運維平臺數據交換匯集ETL實時采集數據遷移數據治理平臺數據地圖資源管理數據共享數據質量數據治理Hive（SQL）MapReduce分布式計算HDFS分布式存儲YARN計算調度Impala（In- memory SQL）Mahout（Machine Learning）Spark（Mlib）Pig（Scripting）實時數據庫流計算Stream可視化平臺UE根因分析關聯分析搜索引擎推薦引擎語音識別用戶畫像智能管理APISDK反欺詐圖像識別人工智能Miner算法庫模型庫數據洞察Insight數據集成數據分析知識庫知識點數據挖掘深度學習實時分析知識庫知識點平臺建設采用B/S架構，基于Hadoop分布

5、式集群處理技術，利用其高容錯性、高吞吐量等優勢，通過多樣化的數據接口，從多個數據 源采集數據，進行統一整合，為多個平臺與系統提供數據服務。平臺產品強大的數據挖掘與分析能力，實現了能耗數據分析與展示， 對地鐵能耗進行預測，為制定節能減排的改進方案提供數據支持。BJ地鐵能耗平臺-產品選型BJ地鐵能耗平臺-產品選型數據中心包含四大子系統：數據采集系統、數據處理系統、數據分析系統、數據輸出系統數據采集系統數據處理系統數據分析系統數據輸出系統一個中心數據中心IQ OSISC S運 營數據中心采集、存儲多元異構數據建立基礎數據模型，整合數 據智能分析、深度學習、AI數據中心數據 查詢智能 告警智能 預測數

6、據供給智能應用數據標準數據質量數據管理臨時數據層：從各專業源系統抽取而來的數據，加載至臨時數據層落地基礎數據層：建立統一數據模型，對各專業源系統數據進行整合存儲。匯總數據層：結合業務標準，從基礎數據層進行數據指標匯。專用數據層：為下游應用提供數據訪問和數據支持。輔助 解決能源 報表大屏 展示針對軌道交通行業多信息系統的現況，大數 據平臺從數據采集、數據整合、數據存儲、 數據模型、數據分析、可視化展現進行了定 制和優化，使得大數據平臺可以支持多通信 協議，對數據進行統一的加工、存儲和應用使得軌道交通行業各系統數據具有統 一的數據結構與標準，實現各個分離 的系統的數據共享，從而找到數據間 的相互聯

7、系，對數據挖掘出更有價值 的信息，避免了數據孤島的出現可以支持通用工業數據通信協議（Modbus），實 時數據采集模式（MQ），離線數據采集（FTP）以 及其他常見的數據接入方式，通過上述多口協議的 應用，使得大數據平臺產品可以更好的集成軌道交 通行業的數據，從而建立統一的數據倉儲平臺，為 用戶提供豐富的應用服務大數據歷史數據規范，AI相關算法分類、聚類、 回歸等，實現能耗分析、預測、預警，有利于 更為精細化和動態的測算城市軌道交通能源消 耗。通過對BJ地鐵能耗設備的數據進行機器 學習和數據挖掘，建立數學模型，分析地鐵能 耗變動因素，預測在不同環境因素下的地鐵能 耗，深度發掘能耗和相關因數的關

8、聯關系，為 決策提供支撐可實現TB級數據動態采集、處理和存儲管理，目前每天處 理數據1億條，每日新增數據大小1G。按照遠期規劃22條 線路，能耗數據存儲10年，平臺配置了100TB的磁盤陣列。 為滿足后續新線接入及系統升級，配套開發了軟件測試系 統和網絡管理系統。BJ地鐵能耗平臺-產品選型數據存儲與整合數據整合 (prsto)1號線PQSSModbus Slave大數據平臺分布式文件系統線路實時數據 (HBASE)數據采集與交換實時流數據處理Storm (Modbus實時數據解析與處理)ETL調度-Automation監控與管理Ambari/Ganglia采集區Flume/FEP (數據輪詢

9、與采集)交換區Kafka MQ (實時數據 緩存)批量數據批量數據加載與導出緩存實時數據ISCSModbus Slave1號線 PQSSDatabase非實時數據ISCSDatabas e小營 信息中心BJ地鐵能源管控應用能系統第三方全量 數據倉庫BJ市 交通委員會實時監測 能耗分析 數據展示 輔助決策 數據挖掘專題分析能源監控系統 DatabaseJDBCModbusMQFTPFTPMQMQHBase APISqoopSqoop數據結構映射FTPBJ地鐵能耗平臺-系統技術邏輯架構BJ地鐵能耗平臺-系統功能能耗數 據中心輔助 決策電能 質量統計 分析能源 報表基礎 數據報警及 事件碳排放 管理

10、數據 查詢 分類分項通過對各線路、站點、車輛段的用能分類、分項、 分戶進行計量，實現對各級用能單位及用能設備 進行實時計量，實時采集相關的能耗數據。為各 級用能單位的用能管理、用能設備的用能分析、 用能診斷提供精確的數據支撐。 ， 分項挖掘平臺規劃一個能耗數據中心，三個應用平臺，數據統計、大數據分析、碳排放管理等八個功能 模塊。應用分類、聚類、回歸等不同算法，特別 是在能耗大數據挖掘分析和可視化方面做了重點 提升。BJ地鐵能耗統計與監測平臺-采集范圍實時數據實時能耗-牽引能耗- 動力能耗電能質量-頻率有功功率諧波 電流等設備狀態-溫度壓力傳感器數據-電梯等設備運行狀態非實時數據客流信息客運量客

11、運周轉 量進站量出站量換 乘量列車運營信息列車走行公里總開行列數基礎信息車站面積數據采 集平臺PQSS(10條線)1號線2號線6號線8號線10號線15號線昌平線亦莊線房山線ISCS5號線7號線9號線10號線15號線昌平線亦莊線BJ地鐵能耗平臺-數據采集流源系統數據抽取層數據加載層小營信息中心抽數程序數據文件校驗文件檢查抽數標志程序加載程序接口校驗程序校驗報告PQSS/ISCS接口程序Flume采集程序Modbus請求數據線路系統BJ地鐵能耗平臺-能耗數據查詢BJ地鐵能源分類、分項、分戶模型實現按線網或按單位的能源數據、負荷數據、運營數據、設備運行數據、外用能的查詢和展示。BJ地鐵能源分類、分項

12、、分戶模型實現按線網或按單位的能源數據、負荷數據、運營數據、設備運行數據、外用能的查詢和展 示，分別為分類分析查詢、功率查詢、表計查詢、運營數據查詢等分類分析查詢 表計查詢功率查詢 運營數據查詢BJ地鐵能耗平臺-能耗數據查詢碳排放-間接碳排放-固定碳排放(動力照明)-既有配額-既有碳排放-新增配額-新增碳排放-移動碳排放(牽引用電)-直接碳排放(天然氣)-既有配額-既有碳排放-新增配額-新增碳排放BJ地鐵能源分類、分項、分戶模型，以折線圖、柱狀圖、堆疊圖、餅圖等方式實現負荷、能耗的類比、同比環比、占比、排名分析。提供按小時、日、周、月、 季度、年及自定義時段對能耗數據統計。表計數據的查詢及實現

13、電能質量參數如電壓、電流、功率、功率因數、諧波分析等實時數據查詢，并按時間查詢電能質 量參數數據，推進電能質量的改善和治理。BJ地鐵能源消費和碳排放進行統計與監測的基礎上，能夠科學地測算各單位的碳排放量，能夠為未來BJ地鐵開展 節能量交易和碳交易提供規范的、可靠的基礎數據支撐。電能質量分析碳排放分析碳排放分項模型BJ地鐵能耗平臺-能耗數據查詢BJ地鐵能源消費和碳排放進行統計與監測的基礎上，能夠科學地測算各單位的碳排放量，能夠為未來BJ地鐵開展節能量交易和 碳交易提供規范的、可靠的基礎數據支撐。能源預測負荷預測用能預測指標預測計劃管理計劃目標計劃進度計劃完成指標考核指標分析人公里用電/水單站日動

14、力照明列車牽引單耗客運周轉量綜合能 耗客運周轉量二氧化 碳排放.專題分析牽引能耗預測車站聚類分析BJ地鐵能耗平臺-輔助決策實時監測地鐵全線網各線路的用能情況，根據預設的能耗報警條件對用能超限區域進行報警，提醒對報警區域及時干預，降低能源浪費。設置 在能耗發生報警以后，如電功率越限、用水量超限等事件發生后，能源管理信息系統能夠通過短信、郵件、自動彈出等方式通知相關人員。能耗報警用能報警表計報警設備故障報警設備啟停報警BJ地鐵能耗平臺-智能告警能耗平臺之牽引分析丨分析思路影響因 素分析溫度、客流量、滿載率、ATO模 式地上線、地下線、舊線、新線數據分析總體及各線路歷年牽引單耗走勢分 析異常值分析建

15、模預測時間序列分析總 體回歸預測單條線能耗平臺之牽引分析丨牽引單耗分析流程支持向量機模型能耗數據環境信息客流信息站間距 坡度 曲線客運量 滿載率 走行公里行駛速度 運行模型 停站方案溫度 風向 風力SVM模型訓 練線路信息運營信息待預測信息輸入輸出牽引單耗預 測結果能耗平臺牽引分析丨牽引單耗走勢7月或8月3月或4月總牽引單耗走勢7/8 月地下線牽引單耗走勢1/2 月地上線牽引單耗走勢能耗平臺牽引分析丨影響因素分析地下線單耗高于混合線，混合線單耗高于地上線站間距越小單耗會普遍高一些溫度對牽引單耗的影響，成指數關系(13號線13-15年數據)客運周轉量、滿載率對單耗的影響，基本成線性關系(09-1

16、6年夏季7月和8月數據)ATO對牽引單耗的影響，開通ATO會增加牽引單耗單耗 類型最小值最大值平均值地上134.24（13號線）176.67（房山）157.62地下151.95（9號線）193.79（1號線）176.18混合148.25(機場線)213.81(05號線)171.80總體134.24（13號線213.81(05號線)172.11單耗 站間距最小值最大值平均值1.4KM及以下160.84（10號線）213.81（5號線）180.271.4KM-2.0KM161.94（八通線）193.79（1號線）176.822.0KM以上134.24（13號線）176.67（房山線）158.54總

17、體134.24（13號線）213.81（5號線）172.11溫度對牽引單耗的影響夏季空調月冬季空調月13號線2號線5號線亦莊線走行公里0.39-0.71-0.110.25進站量0.520.530.090.23客運量0.45客運周轉量0.450.280.350.24滿載率0.430.530.580.23客運周轉量、滿載率對單耗的影響相關系數矩陣12月ATO開通ATO對單耗的影響地上線，地下線對單耗的影響站間距對單耗的影響能耗平臺牽引分析丨分析預測日期實際值預測值誤差(%)2016.1172.97169.841.812016.2167.63167.510.072016.31

18、68.11166.930.72016.4171.81169.891.122016.5178.31179.440.632016.6187.95187.690.132016.7199.18198.660.262016.8199.09196.751.182016.9188.06184.192.06誤差均值0.88月份實際值預測值誤差(%)2015.6142.98140.961.412015.7150.01147.821.462015.8148.41147.100.882015.9134.63132.241.782015.10125.35122.362.392015.11134.75129.663.7

19、82015.12135.94133.321.932016.1136.49140.402.872016.2130.52130.570.042016.3125.27126.260.792016.4124.45122.641.452016.5133.5133.370.10平均誤差1.57總體牽引單耗預測13號線牽引單耗預測能耗平臺動照分析丨功能模塊功能模塊能耗數據預測模型樣本篩選通過查看數據歷史走勢，確認能耗穩定的時間段進行樣本數據 篩選，并調用算法進行初步預測。模型人工調整通過查看歷史數據走勢、相似線路、相似車站等算法查找，輔 助決策人工修正值比例，對新站開通、線路施工等特殊因素對 能耗的影響進行

20、修正。預測結果監測顯示每條線路的預測值和真實值，顯示預測誤差情況并提供模 型調整修正的算法。車站用能分析車站能耗監測采用聚類分析算法，每月自動對所有車站用能情況進行分析， 顯示車站用能情況。異常用能分析對用能異常的車站進行分析，查找出用能異常的原因。能耗平臺之動照分析丨車站動照分析38站19站45站31站2009-2016BJ地鐵動力電度走勢能耗平臺之動照分析丨車站聚類分析車站分類動力能耗設備信 息地上地下 站面積 是否換乘設備數量 額定功率 設備參數集散量 運營時 間K-means聚類基礎信 息運營信結果分析 運營優化車站聚類分析流程15號線車站聚類分析結果息定期執行聚類算法，以圖表形式顯示聚類結果對預測結果進行分析，找到異常的用能設備節能示范意義顯著BJ地鐵能耗統計與監測平臺 是全國第一個基于大數據平臺 的智能城市軌道交通路網級能 源管理系統，完成BJ市交通 委和BJ市發改委提出的 “1+4+N”節能監測服務平臺 數據報送工作，為節能監測服 務平臺的建設提供了有效的數 據支持，得到了BJ市交通委 和發改委相關領導的認可，其 示范意義十分顯著、突出能源管理體系架構平臺實現了能耗信息的線網級、 線路級、車站級三級管理，三 級監測信息化管