地铁车站通风系统自动化控制策略的改良探讨

地铁车站通风系统自动化控制策略的改良探讨

杨帆田恒

深圳地铁运营集团有限公司  广东省深圳市 518000

摘要：为实现更加精准有效的地铁车站通风系统自动化控制目标，本文首先分析当前地铁车站的通风系统自动化控制情况，在此前提上进一步提出引入智能预测算法，实现精准前瞻调控以及打造分区协同管控体系，打破各部分孤立调节现状，植入智能故障诊断系统及自愈革新运维模式的自动化控制策略，希望可以进一步提高通风系统的节能性、稳定性和安全性，让地铁车站的作用更充分发挥。

关键词：地铁车站；通风系统；自动化控制策略

引言：

伴随着城市不断发展，地铁网络建设越来越繁琐复杂，在地铁车站中人员非常密集，人流量较大，通风系统的构建对于站内环境的维持以及运行安全的保障必不可少。现如今既有的通风系统自动化控制策略，在长期应用的过程中发现了一些问题，面对多变的情况以及节能减排的要求，还有乘客舒适度的愿望，有必要对其做进一步的优化和升级。本文探索地铁车站通风系统自动化控制改良策略，希望可为加速地铁革新升级进程、迈向高质量智能化运营的新阶段提供一定参考。

一、现有地铁车站通风系统自动化控制策略剖析

（一）按运营时段的定时控制

长时间以来，地铁车站运营管理都会存在根据固定的地铁运营时间表设定通风系统工作模式的情况，也就是说通常会在地铁正式运营前的1~2个小时，全面开启整个空间内的通风设备和系统，做大规模的空气置换和环境预调节，从而为乘客提供舒适的进站氛围，保证地铁站内整体的温度合适，空气清新。同样，当地铁中断一天的运营时间，乘客完全散尽之后，系统又会切换到低功耗的节能运行状态，减少设备的输出，只需要维持基本通风效果，让车内的设施环境稳定即可。这种定时控制策略存在着一定的问题。首先是运行过程中忽视了地铁实际运行时客流量的变化情况，比如说在地铁运行的非高峰时期，乘客的数量相较于高分段的客流量要少得多，但是通风设备的运行仍旧是根据高峰期的状态，这就会导致不必要的能源消耗增加，白白浪费了一些电能；与此同时外界自然气候的实时波动无法被精准的融入到考量范围，比如说每年的春秋时节外界自然环境温度凉爽，气温宜人，按照地铁运营的一般规定，这个时候开启制冷或制热设备就比较多余，但系统又无法对实际情况做精准的判断，就只能严格的执行程序，存在一定的能源浪费现象。

（二）基于温湿度传感器反馈的调节控制

地铁车站中会通过设置温湿度传感器来实现稳定舒适的环境状态构造，其工作的原理是设置于站台、站厅等位置的监测设备，如果发现实时温湿度偏离设定的预定舒适空间，那么通风和空调系统就会接收到运作的信号，进入制冷或制热的环节，也会调节送风和回风量的配比，尽量让环境指标回到舒适的范围。但这种控制策略在实践的过程中却面临着多重问题，一方面是传感器在长期使用的过程中自身精度会有所降低，再加上周边复杂的电磁环境干扰因素，导致采集到的数据信息和实际情况有所差异，进一步导致整个系统的判断和调节措施错误。与此同时，如果配置的传感器具体的布局位置并不科学，那么就会发生监测盲区或监测热点，导致局部的温湿度超过正常水平，这个区域的乘客就会感觉到体感不适。

（三）火灾应急联动控制

地铁车站通风系统要保障安全性，必然离不开火灾应急联动控制（如图1），该系统会和火灾报警系统紧密协调，一旦接收到火灾报警信号，立即切换到排烟工作模式，并根据提前设定好的排烟分区，精准开启相对应位置的排烟风机，调整风阀的开闭状态，引导着烟雾朝向预设的渠道进行排放，为人员提供一个良好正常的逃生环境。但是这种看起来严谨的火灾应急控制机制，实际上面对多变的火灾场景时有很大的局限性。因为当前地铁的车站结构已经变得越来越复杂，商业布局更为多元化，各类设施设备使用频繁，火灾发生时，其蔓延的方向并不单一或固定，容易受多重因素的影响，当前设置的排烟分区以及排烟模式可能无法应对现实情况，特别是当出现多点起火时，固定的排烟分区无法高效应对，很容易形成排烟的死角，严重威胁到地铁乘客的生命安全，阻碍消防救援工作的开展[1]。

图1

二、地铁车站通风系统自动化控制的改良策略

（一）引入智能预测算法，实现前瞻调控

大数据技术可用于地铁车站通风系统自动化控制过程中，基于记录各时段进出站以及换乘人员波动情况的分时客流数据，以及追踪气温湿、度、气压等气象要素的气象档案数据，还有对各类设备的过往运行日志的数据记录基础上，配合神经网络系统以及深度学习技术等前沿的人工算法，可构建更高精度的客流与环境负荷预测模型。该模型可以提前一晚预估早晚高峰客流潮汐时刻以及强度变化，再结合做出的天气预测信息，通风系统能提前一晚获得预测的结果，对整个系统进行排兵布阵，设置好每个时段的制冷量以及风机群组的运行转速曲线等关键的参数，这样到后一天清晨通勤客流高峰来临之时，就能提供充足的能量，做好准备，风机也能够以最优的效率进行运转，贴合客流的冷热需求，实现通风资源最高效利用的目标

[2]。实践中，可紧密对接地铁票务和气象部门，抓取气象以及客流的各项数据，生成设备运行日志，确保其中的数据可靠和准确，并对特殊的天气和节日做好特殊的标注，为智能建模提供参考素材。用Python和TensorFlow建模型，分好训练、测试集训练，每晚21点根据次日天气和近期客流预估高峰数据，推送至中控平台。凌晨3点中控则根据参数设设备状态，运营期每20分钟比对实测与预测值，超10%偏差自动微调，回传数据优化模型，夏日根据需求增加制冷量。

（二）打造分区协同管控体系，打破孤立调节

基于地铁车站布局复杂、客流多变的特点，可以对通风区域划分的版图做进一步的重新构建，其中地铁站台区域可根据乘客的上下车行为、流向区别，精准划分出冷热不同的功能区，而在站厅部分则根据乘客安检、购票以及候车等不同的功能板块做切块管理，在设备区则根据各类设备的散热特性量身定制出完全独立的温控单元。做好这些细分区域处理之后，在每个区域嵌入智能化控制器，并实现相互之间的互联互通，配置中央管控智慧大脑来对各部分进行精准的调动和统一的指挥。在地铁运行的早晚高峰期可以精准调配通风资源，在上下区可以强化送新风，让乘客清凉候车，在下车区可加速排废气，维持整个环境的清爽。各个区域的通风资源实现了按需灵活拆配，消除了冷热不均的问题，也让居民利用地铁出行时更加舒适和便利，形成了高效协同的通风生态体系[3]。如某站台基于热成像技术按乘客行为划分冷热区；站厅按安检、售票等功能切块，设备区依散热定制温控单元，各配传感器。各部分装西门子PLC控制器，连接以太网保障信息互通，中部分实时掌握通风状况。运营中早晚高峰中控按需调配，上班时站台上车区猛送新风、设备区强化散热，平峰降风机转速节能，随客流做灵活调整。

（三）植入故障智能诊断，革新运维模式

地铁运营中可为风机、传感器以及控制柜等通风系统的核心部件加装智能监测终端，在其中配置高性能微型处理器以及无线输送模块，实现全方位的实时监测设备各项指标功能，可利用机器学习算法对设备的常态化运行数据特征进行监测，一旦发现获取的监测数据已偏离了正常和标准的区间，发生了异常波动现象，就可迅速对比分析，精准的定位故障的根源位置。比如说是传感器零点漂移还是通信链路中断等常见的故障类型，如果是轻微故障，设备可以自动启动降额运行、无缝切换冗余备份模块来实现自我修复，保障运行稳定，而如果是重大故障，则可以触发预警信号，让维修人员对情况进行了解，安排专业人员进行维修，让地铁的运营更加平稳顺畅，提高通风系统的可靠性和稳定性。如核心部件装配含ARM处理器、蓝牙模块的终端，风机测振动温度，传感器测零点漂移，控制柜盯电路参数，实时回传数据。对数据用算法做实时分析，及时匹配故障库，若是轻微故障设备自行处理并备份数据，若是重大故障则触发声光预警，推送信息至维修人员手机，助力精准维修。每月安排人工巡检，季度复盘更新知识库，以确保系统运行可靠。

结语：

在当前时代背景下，地铁车站通风系统的自动化控制策略改良必不可少，主要借助于对传统定时控制以及温湿度传感器反馈控制，还有火灾应急联动控制三个层面的现状及问题的反思，挖掘借助于智能预测算法，让通风系统做出合理预测以及通过分区协同管控，营造舒适均衡环境，还有通过故障智能诊断筑牢运维安全网的措施，实现地铁行业可持续发展的目标。

作者简介：杨帆、男、1985年7月、汉、籍贯：广东省河源市、本科、中级工程师，研究方向为：地铁轨道交通车站设备维护管理方向

作者简介：田恒、男、1994年3月、汉、籍贯：河北省张家口市、本科、助理工程师，研究方向为：地铁轨道交通车站设备自动控制方向

参考文献：

[1]高迎梅. 变频节能技术在地铁通风空调系统中的应用 [J]. 城市建设理论研究(电子版), 2024, (17): 187-189.

[2]刘欢. 变频控制技术在地铁站空调通风系统中的节能应用研究 [J]. 工程机械与维修, 2023, (06): 61-63.

[3]史美琦,刘垚,孙梦原,等. 地铁车站暂缓开通条件下隧道通风系统应对方案研究 [J]. 制冷与空调(四川), 2023, 37 (04): 573-580.