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作者：付文刚;
单位：中铁第一勘察设计院集团有限公司通信信号设计院;
摘要：针对目前地铁车站主要用能设备在运行过程中存在的节能控制滞后、空调负荷预测误差大、能耗需求不匹配等问题。利用云平台的数据资源优势，构建一个基于云平台的具有线网中心级、车站级和现场级三层架构体系的智慧能源管控系统，从多层级和多方位对用能设备进行能耗分析和节能控制。重点研究车站客流、站外环境、设备性能等多变量输入条件引起车站内空气环境发生变化时，智慧能源管控系统采用负荷预测控制技术、动态寻优控制策略。通过构建基于PMV人体热舒适模型、ARMA模型、生物进化优化算法等多种AI模型控制算法，从众多可能的系统控制方案中选择最优节能控制方案，采集—控制—回馈—控制的闭环控制过程动态调整控制参数，使末端执行设备提前快速调节和命令响应。将人体热反应评价指标设定在-0.5～+0.5,CO_2浓度处于800～1 000 ppm,在客流高峰值到来和结束之前实现前馈补偿控制，保证乘客进站后的空气质量和站内温度符合乘客舒适度要求，实现车站通风系统和空调水系统的节能运行和高效控制，改善二者之间的负荷供需匹配关系。以标准地下两层车站为试点，在空调季对基于云平台的智慧能源管控系统节能效果进行对比测试，结果显示车站冷水机房能效提升了23.35%,车站通风空调系统的综合能效提升了30.6%。
关键词：地铁车站;;云平台;;能源管控系统;;AI模型控制算法;;节能运行;;通风空调;;综合能效
基金资助：轨道交通信息化国家重点实验室科研项目(2022KY55ZD(ZHCG)-01)
