[发明专利]一种结合客流预测技术的轨道交通地下站环控调节方法

说明书

本发明公开了一种结合客流预测技术的轨道交通地下站环控调节方法；首先对客流和站内外温湿度等历史数据进行多项式拟合，并把结果参数保存作为环控控制策略，然后用客流预测结果带入控制回路，结合节能控制策略对车站空调系统的大系统和水系统提前进行调节，解决风水电调控滞后于现场运营环境的问题，实现了环控系统的精细化调度，提高乘客的乘车舒适度。

技术领域

本发明涉及一种结合客流预测技术的轨道交通地下站环控调节方法，属于轨道交通监控系统技术领域。

背景技术

近年来，国内城市化的进程促进了城市轨道交通行业的迅速发展，同时也对运营提出更高的要求。对于高耗能的轨道交通设施，如何把节能和客户舒适度结合，实现精细化调控，日益成为行业关注的焦点。

轨道交通环控系统包括车站空调通风系统和隧道通风系统，而对于典型的地下站，车站空调通风系统包括大系统、小系统和水系统。

水系统的主要功能是空调季节为大系统、小系统提供冷源，即7℃的冷冻水。大系统在空调季节为站厅、站台提供冷量和新风；在通风季节为站厅、站台通风换气。小系统在空调季节为车站设备及管理用房提供冷量和新风；在通风季节为车站设备及管理用房通风换气。因此车站空调通风系统的能耗随着站外气象条件变化和客流而起伏。其中水系统和大系统对客流量波动比较敏感；小系统能耗受客流影响不大，相对稳定。

由于环境温湿度和客流量都是波动变化的，而且车站的空调通风系统调节有一定的时间滞后性，导致车站温度过低或是过高，影响乘客的舒适度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种结合客流预测技术的轨道交通地下站环控调节方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种结合客流预测技术的轨道交通地下站环控调节方法，包括：

获取站点历史数据中的环控系统调节的数据、客流量以及站点环境的多个特征值，将客流量以及站点环境的多个特征值归一化处理，得到特征量化结果；将特征量化结果作为预先构建的多项式回归的拟合模型的输入，将站点历史数据中的环控系统调节的数据作为预先构建的多项式回归的拟合模型的输出，确定输出空调季节的拟合参数和通风季节的拟合参数；

利用决策树对当前日期的类型进行分类；以时间T为一个周期获取一次站点的进出站客流数据，获取待预测时刻前若干个周期获取的站点的进出站客流数据；根据分类结果和待预测时刻前若干个周期获取的站点的进出站客流数据预测待预测时刻的客流数据；

获取当前站点环境的特征量化结果和预测的待预测时刻的客流量数据，根据空调季节的拟合参数、通风季节的拟合参数、，得到用于环控系统调节的数据。

进一步的，所述对多个特征值归一化处理，得到特征量化结果的过程包括：

对冷冻回水温度、站外温度、空调送风温度、站外温度、站内湿度、站外湿度、送风温度、客流量八种历史数据的采样序列，对于每一种采样序列，对它的每个点分别进行量化，特征量化结果采用的特征量化公式为：

其中，x表示特征量化结果，x_i表示所述八种历史数据中的某种数据的采样序列，min(x_i)表示该序列的最小值，max(x_i)表示该序列的最大值。

进一步的，所述将特征量化结果作为预先构建的多项式回归的拟合模型的输入，将站点历史数据中的环控系统调节的数据作为预先构建的多项式回归的拟合模型的输出，确定输出空调季节的拟合参数和通风季节的拟合参数的过程包括：

根据下式确定站点历史数据中不同的环控系统调节的数据对应的输出参数，得到空调季节的拟合参数和通风季节的拟合参数；