北京地铁能耗平台PPT文件格式下载.pptx

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面对地铁种类繁多的设施设备，从分类、分项和分户三个维度构建能耗统计模型，梳理北京地铁智能表计覆盖原则，制定数据采集接口标准。

使北京地铁在未来能耗系统建设、管理、运营的过程中，做到有标准，有规范，有原则。

数字化通过建设北京地铁能耗统计与监测平台，实现全路网能耗数据从采集端到管理端全过程数字化、自动化、减少人工干预因素。

同时实现能耗信息的线网级、线路级、车站级三级管理，线路级、车站级、就地级三级监测。

智能化运用大数据等先进技术手段，实现北京地铁能源管理的智能化。

为北京地铁能源管理策略制定提供全面的数据支持，全面提升公司能源管理水平。

北京地铁能耗平台-建设目标,84%,一个大数据中心,八大功能模块,北京地铁能耗平台-建设规划,平台规划一个能耗数据中心，三个应用平台，数据统计、大数据分析、碳排放管理等八个功能模块。

应用分类、聚类、回归等不同算法，特别是在能耗大数据挖掘分析和可视化方面做了重点提升。

用户管理,系统监控,部署管理,资源调度,安全管理,日志审计,运维平台,数据交换汇集,ETL,实时采集,数据迁移,数据治理平台,数据地图资源管理,数据共享,数据质量,数据治理,Hive（SQL）,MapReduce分布式计算HDFS分布式存储,YARN计算调度,Impala（In-memorySQL）,Mahout（MachineLearning）,Spark（Mlib）,Pig（Scripting）,实时数据库,流计算Stream,可视化平台UE,根因分析,关联分析,搜索引擎,推荐引擎,语音识别,用户画像,智能管理,APISDK反欺诈图像识别,人工智能Miner算法库模型库,数据洞察Insight数据集成数据分析知识库知识点,数据挖掘,深度学习,实时分析,知识库,知识点,平台建设采用B/S架构，基于Hadoop分布式集群处理技术，利用其高容错性、高吞吐量等优势，通过多样化的数据接口，从多个数据源采集数据，进行统一整合，为多个平台与系统提供数据服务。

平台产品强大的数据挖掘与分析能力，实现了能耗数据分析与展示，对地铁能耗进行预测，为制定节能减排的改进方案提供数据支持。

北京地铁能耗平台-产品选型,北京地铁能耗平台-产品选型,数据中心包含四大子系统：

数据采集系统、数据处理系统、数据分析系统、数据输出系统,数据采集系统数据处理系统数据分析系统数据输出系统,一个中心,数据中心,IQOS,ISCS,运营,数据中心,采集、存储多元异构数据,建立基础数据模型，整合数据,智能分析、深度学习、AI,数据中心,数据查询,智能告警,智能预测,数据供给智能应用,数据标准,数据质量,数据管理,临时数据层：

从各专业源系统抽取而来的数据，加载至临时数据层落地基础数据层：

建立统一数据模型，对各专业源系统数据进行整合存储。

汇总数据层：

结合业务标准，从基础数据层进行数据指标汇。

专用数据层：

为下游应用提供数据访问和数据支持。

辅助解决,能源报表,大屏展示,针对轨道交通行业多信息系统的现况，大数据平台从数据采集、数据整合、数据存储、数据模型、数据分析、可视化展现进行了定制和优化，使得大数据平台可以支持多通信协议，对数据进行统一的加工、存储和应用,使得轨道交通行业各系统数据具有统一的数据结构与标准，实现各个分离的系统的数据共享，从而找到数据间的相互联系，对数据挖掘出更有价值的信息，避免了数据孤岛的出现,可以支持通用工业数据通信协议（Modbus），实时数据采集模式（MQ），离线数据采集（FTP）以及其他常见的数据接入方式，通过上述多口协议的应用，使得大数据平台产品可以更好的集成轨道交通行业的数据，从而建立统一的数据仓储平台，为用户提供丰富的应用服务大数据历史数据规范，AI相关算法分类、聚类、回归等，实现能耗分析、预测、预警，有利于更为精细化和动态的测算城市轨道交通能源消耗。

通过对北京地铁能耗设备的数据进行机器学习和数据挖掘，建立数学模型，分析地铁能耗变动因素，预测在不同环境因素下的地铁能耗，深度发掘能耗和相关因数的关联关系，为决策提供支撑,可实现TB级数据动态采集、处理和存储管理，目前每天处理数据1亿条，每日新增数据大小1G。

按照远期规划22条线路，能耗数据存储10年，平台配置了100TB的磁盘阵列。

为满足后续新线接入及系统升级，配套开发了软件测试系统和网络管理系统。

北京地铁能耗平台-产品选型,数据存储与整合,数据整合（prsto）,1号线PQSSModbusSlave,大数据平台,分布式文件系统,线路实时数据（HBASE）,数据采集与交换,实时流数据处理,Storm（Modbus实时数据解析与处理）,ETL调度-Automation,监控与管理Ambari/Ganglia,采集区,Flume/FEP（数据轮询与采集）,交换区,KafkaMQ（实时数据缓存）,批量数据批量数据加载与导出缓存,实时数据,ISCSModbusSlave,1号线PQSSDatabase,非实时数据,ISCSDatabase,小营信息中心,北京地铁能源管控应用能系统,第三方,全量数据仓库,北京市交通委员会,实时监测能耗分析数据展示辅助决策数据挖掘专题分析,能源监控系统Database,JDBC,Modbus,MQ,FTP,FTP,MQ,MQ,HBaseAPI,Sqoop,Sqoop,数据结构映射,FTP,北京地铁能耗平台-系统技术逻辑架构,北京地铁能耗平台-系统功能,能耗数据中心,辅助决策,电能质量,统计分析,能源报表,基础数据,报警及事件,碳排放管理,数据查询,分类分项,通过对各线路、站点、车辆段的用能分类、分项、分户进行计量，实现对各级用能单位及用能设备进行实时计量，实时采集相关的能耗数据。

为各级用能单位的用能管理、用能设备的用能分析、用能诊断提供精确的数据支撑。

，,分项挖掘,平台规划一个能耗数据中心，三个应用平台，,数据统计、大数据分析、碳排放管理等八个功能模块。

应用分类、聚类、回归等不同算法，特别是在能耗大数据挖掘分析和可视化方面做了重点提升。

北京地铁能耗统计与监测平台-采集范围,实时数据,实时能耗-牵引能耗-动力能耗电能质量-频率有功功率谐波电流等设备状态-温度压力传感器数据-电梯等设备运行状态,非实时数据,客流信息客运量客运周转量进站量出站量换乘量列车运营信息列车走行公里总开行列数基础信息车站面积,数据采集平台,北京地铁能耗平台-数据采集流,源系统,数据抽取层,数据加载层,小营信息中心,抽数程序,数据文件,校验文件,检查抽数标志程序,加载程序,接口校验程序校验报告,PQSS/ISCS接口程序,Flume采集程序,Modbus请求,数据,线路系统,北京地铁能耗平台-能耗数据查询,北京地铁能源分类、分项、分户模型实现按线网或按单位的能源数据、负荷数据、运营数据、设备运行数据、外用能的查询和展示。

北京地铁能源分类、分项、分户模型实现按线网或按单位的能源数据、负荷数据、运营数据、设备运行数据、外用能的查询和展示，分别为分类分析查询、功率查询、表计查询、运营数据查询等,分类分析查询表计查询,功率查询运营数据查询,北京地铁能耗平台-能耗数据查询,碳排放-间接碳排放-固定碳排放（动力照明）-既有配额-既有碳排放-新增配额,-新增碳排放-移动碳排放（牵引用电）-直接碳排放（天然气）-既有配额-既有碳排放-新增配额-新增碳排放,北京地铁能源分类、分项、分户模型，以折线图、柱状图、堆叠图、饼图等方式实现负荷、能耗的类比、同比环比、占比、排名分析。

提供按小时、日、周、月、季度、年及自定义时段对能耗数据统计。

表计数据的查询及实现电能质量参数如电压、电流、功率、功率因数、谐波分析等实时数据查询，并按时间查询电能质量参数数据，推进电能质量的改善和治理。

北京地铁能源消费和碳排放进行统计与监测的基础上，能够科学地测算各单位的碳排放量，能够为未来北京地铁开展节能量交易和碳交易提供规范的、可靠的基础数据支撑。

电能质量分析碳排放分析碳排放分项模型,北京地铁能耗平台-能耗数据查询,北京地铁能源消费和碳排放进行统计与监测的基础上，能够科学地测算各单位的碳排放量，能够为未来北京地铁开展节能量交易和碳交易提供规范的、可靠的基础数据支撑。

能源预测负荷预测,用能预测,指标预测,计划管理计划目标,计划进度,计划完成,指标考核,指标分析人公里用电/水,单站日动力照明,列车牵引单耗客运周转量综合能耗客运周转量二氧化碳排放.,专题分析,牵引能耗预测,车站聚类分析,北京地铁能耗平台-辅助决策,实时监测地铁全线网各线路的用能情况，根据预设的能耗报警条件对用能超限区域进行报警，提醒对报警区域及时干预，降低能源浪费。

设置在能耗发生报警以后，如电功率越限、用水量超限等事件发生后，能源管理信息系统能够通过短信、邮件、自动弹出等方式通知相关人员。

能耗报警,用能报警,表计报警,设备故障报警,设备启停报警,北京地铁能耗平台-智能告警,能耗平台之牵引分析丨分析思路,影响因素分析,温度、客流量、满载率、ATO模式地上线、地下线、旧线、新线,数据分析,总体及各线路历年牵引单耗走势分析异常值分析,建模预测,时间序列分析总体回归预测单条线,能耗平台之牵引分析丨牵引单耗分析流程,支持向量机模型,能耗数据,环境信息,客流信息,站间距坡度曲线,客运量满载率走行公里,行驶速度运行模型停站方案温度风向风力,SVM模型训练,线路信息,运营信息,待预测信息输入,输出牵引单耗预测结果,能耗平台牵引分析丨牵引单耗走势,7月或8月,3月或4月,总牵引单耗走势,7/8月,地下线牵引单耗走势1/2月,地上线牵引单耗走势,能耗平台牵引分析丨影响因素分析,地下线单耗高于混合线，混合线单耗高于地上线站间距越小单耗会普遍高一些温度对牵引单耗的影响，成指数关系（13号线13-15年数据）客运周转量、满载率对单耗的影响，基本成线性关系（09-16年夏季7月和8月数据）ATO对牵引单耗的影响，开通ATO会增加牵引单耗,温度对牵引单耗的影,响,夏季空调月,冬季空调月,客运周转量、满载率对单耗的影响相关系数矩阵,12月ATO开通,ATO对单耗的影响,地上线，地下线对单耗的影响,站间距对单耗的影响,能耗平台牵引分析丨分析预测,总体牵引单耗预测,13号线牵引单耗预测,能耗平台动照分析丨功能模块,能耗平台之动照分析丨车站动照分析,38站,19站,45站,31站,2009-2016北京地铁动力电度走势,能耗平台之动照分析丨车站聚类分析,车站分类,动力能耗,设备信息,地上地下站面积是否换乘,设备数量额定功率设备参数,集散量运营时间,K-means聚类,基础信息,运营信,结果分析运营优化,车站聚类分析流程,15号线车站聚类分析结果,息定期执行聚类算法，以图表形式显示聚类结果,对预测结果进行分析，找到异常的用能设备,节能示范意义显著北京地铁能耗统计与监测平台是全国第一个基于大数据平台的智能城市轨道交通路网级能源管理系统，完成北京市交通委和北京市发改委提出的“1+4+N”节能监测服务平台数据报送工作，为节能监测服务平台的建设提供了有效的数据支持，得到了北京市交通委和发改委相关领导的认可，其示范意义十分显著、突出,能源管理体系架构平台实现了能耗信息的线网级、线路级、车站级三级管理，三级监测,信息化管理水平平台整合了能耗数据、电能质量、运营信息、设备运行及相关基础数据，实现了能源及相关数据最大限度的整合。

在线监测近10万个数据点；

包括13条线路共计9167块表计数据，全网行车和客流信息，7条线路照明、通风空调、电扶梯主要用能设备运行状态数据,设备设施管理水平通过建立完成分类、分项和分户能耗统计模型，实现北京地铁能源管理问题诊断、潜力挖掘及政策效果评价。

通过建立设备管理分工、运行规程、检修规程等相关的配套管理制度，对能耗系统的管理维护、运行使用进行了指导，提升了设备设施的管控水平,北京地铁能耗平台-建设成效,北京地铁能耗平台-经验总结,经验总结,能耗监测体系建设的意义对国家、城市、行业能耗监测体系来说，企业的能耗监测是个重要部分。

从企业自身来说，能耗监测提升了能源管理的时效性和精准性，是能源管控精细化信息化的重要保障。

持续推进信息化建设信息化工作是一项持续的工作，未来随着数据的积累，能耗平台应该持续进行数据挖掘与分析工作，找到更多能耗分析和应用的挖掘方向，比如分析设备设施的运行状态，是设备状态维修及EOMS（设备运行管理系统）的建设发展提供数据支持，发挥整个大数据平台价值。

需要考虑未来的发展信息化平台的建设需要具有可扩展性。

数据平台模型建设是项目的核心，数据模型的好坏影响整个数据平台未来的性能和扩展性，是大数据平台建设和长期发展的指南。

大数据平台建设成功与否，在很大程度上取决于是否有一个稳固的、全面的、灵活的数据模型。

采用行业领先的范式化数据模型有助于加快项目的实施。

畅通北京,让首都更美好,谢谢！

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