[发明专利]基于控制图的有轨电车系统能耗分析方法

说明书

本发明公开了一种基于控制图的有轨电车系统能耗分析方法，首先分析了有轨电车系统能耗的组成部分，然后进行能耗收据的采集，再通过X‑R_s控制图分析判断所采集的能耗数据的异常情况，对于异常能耗数据通过分析其原因并剔除异常数据，直至X‑R_s控制图分析其数据正常，对于正常能耗数据进行灰关联分析。本发明提出了多种数据挖掘方法，通过控制图理论对有轨电车系统能耗数据的波动情况进行监测分析，可快速识别异常的能耗数据，通过灰关联算法对各能耗影响因素之间的相关性分析，将各能耗数据之间建立关系，能够实现对难以对数据进行深度分析，能耗异常数据识别，能耗影响因素分析以及未来能耗情况的预测，为有轨电车系统采取节能措施提供了参考。

技术领域

本发明属于电车系统能耗分析技术领域，尤其涉及一种基于控制图的有轨电车系统能耗分析方法。

背景技术

随着我国城镇化率的不断提高，城市的交通压力也逐渐突显，为缓解这一压力，地铁、有轨电车等公共交通工具逐渐占据了城市交通的主导，但由于地铁的建设周期较长，投资成本较高，因而当前我国地铁建设仅局限于少数大城市，中型城市交通拥堵和“出行难”的问题仍然难以解决。有轨电车因其无污染，运行安全及对城市市容影响小等诸多优点逐渐成为大中型城市的一种交通工具，并且，有轨电车的建设周期短，投资成本低，因而各地对有轨电车的投资建设也呈不断增加的趋势。

有轨电车在运行过程中会产生能耗，而合理有效的有轨电车能耗分析方法能够更好地对各项能耗数据波动情况进行监测，实现对能耗异常数据识别、找出影响能耗的相关因素为有轨电车系统节能提供辅助决策。现有的有轨电车系统能耗分析多采用通过对数据进行回归分析的方式建立数学模型，以预测有轨电车能耗的特点和趋势。这些方法虽然能得到有轨电车能耗的一定规律并给出一些节能建议，但由于在建立数学模型时仅对各能耗影响因素独立进行分析而缺乏对影响因素相关性的研究和分析，因此无法得到能耗数据之间的潜在关系，难以对数据进行深度分析，同时也缺少对能耗模式分类和能耗异常数据识别的分析与研究。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于控制图的有轨电车系统能耗分析方法，旨在解决上述背景技术中现有的有轨电车系统能耗分析方法在建立数学模型时仅对各能耗影响因素独立进行分析，缺乏对影响因素相关性的研究分析，无法得到能耗数据之间的潜在关系，难以对数据进行深度分析，同时也缺少对能耗模式分类和能耗异常数据识别分析的问题。

本发明是这样实现的，一种基于控制图的有轨电车系统能耗分析方法，包括以下步骤：

(1)将有轨电车系统的能耗分成车辆能耗、车站能耗、配供电区间能耗以及其他能耗四大部分，所述车辆能耗包括电车牵引能耗、电车空调能耗、电车信号设备能耗，所述车站能耗包括车站照明能耗、车站信号系统能耗、车站售票系统能耗，所述配供电区间能耗包括输电线路损耗、变压器损耗、无功/谐波损耗，所述其他能耗包括车场能耗、转撤机能耗、区间信号系统能耗；

(2)采集步骤(1)中有轨电车系统的能耗数据，利用控制图法对其进行分析，选用的控制图为计量型数据控制图中的X-R_s控制图；其中，X为单值控制图，使用的数据为采集的能耗数据；R_s为移动极差控制图，所使用的移动极差为相邻两能耗数据差值的绝对值，所述X和R_s控制图中均包含上控制限(UCL)、下控制限(LCL)和中心线(CL)，其中，

X控制图的UCL、LCL和中心线CL由式(1)求得：

式中，μ为能耗数据的均值，为移动极差的均值；

R_s控制图的UCL、LCL和中心线CL由式(2)求得：

由于能耗数据始终为非负数，因此在求解R_s控制图时，其下控制限应满足式(3)：