大数据在铁路牵引供变电系统中的应用
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
0 引言
网络信息时代的来临,使大数据技术应运而生,带给铁路行业很大的影响,加快了信息化建设的速度,让大数据技术的运用研究工作得到了很大的关注与重视。
对于铁路牵引供变电领域来说,进行了不同信息化平台数据的有效整合与利用。
与此同时,以大数据技术作为技术支撑,构建出跨平台多源信息的整合管控系统,实现了对多维信息的共享和管理效果,一方面,体现出铁路牵引供变电系的节能与环保性优势;另一方面,则发挥出系统的智能化作用。
1 铁路牵引供变电系统的大数据来源说明
1.1 供变电设备相关数据信息
一般来说,在供变电设备相关数据当中,主要涵盖了说
明相关设备信息的供变电设备履历、相关说明书、自动化
设备保护定值、牵引所相关图纸、相关设备的出厂试验报
告等等[1]。
1.2 铁路开通运行之前的相关交接资料
在铁路开通运行之前,需要交接的资料涵盖了牵引所的
设计资料、相关电气设备的测试记录信息、有关设备的交接
试验数据信息、故障测距短路试验信息以及交直流系统图纸
等等。
1.3 运行管控环节当中的相关监测数据信息
在监测数据当中涵盖了相关远动系统的监测数据信息、
开关的状态信息、保护装置跳闸信息、故障测距信息、负荷
的监测数据信息、避雷装置动作信息以及交直流系统数据信
息等等[2]。
1.4 相应外界环境当中的数据信息
在外界环境当中的数据信息涵盖了相关牵引所设计选址
的地质数据信息、相应地理环境、气象数据信息、台风以及
降雨等有关自然灾害数据信息等等。
通常情况下,上述数据信息主要依靠相应固定参数的预
设置、不同类型传感装置、相关自动化设备以及音视频通信
装置等数据采集途径完成采集的任务。
所采集获取的数据信
息非常多,同时也是独立的,通过科学运用先进的大数据技
术,实现了集中统计进行分析的效果,以便获取相应的规律,
经过科学地数据分析以后,有助于完成针对相关设备运行情
况的预测与分析任务[3]。
2 大数据在铁路牵引供变电系统中的具体应用
利用大数据技术,旨在掌握更多的周知识,了解相应规律,同时达到科学预测的目的。
铁路牵引供变电系统中可以运用大数据技术,能够确保铁路牵引供变电系统运行的稳定性,提升了整体运行管理的效率,增强了服务工作的质量。
从当前的情况来看,铁路牵引供变电系统中对大数据技术的运用,主要体现在下述几个不同的方面:数据信息的可视化、多维数据的有效结合、加大对相关业务的挖掘力度。
2.1 充分发挥出数据信息可视化的良好作用将大数据技术运用到铁路牵引供变电系统当中,能够充
分发挥出数据信息可视化的良好作用。
一般来说,数据信息
关联的可视化属于大数据运用的常见形式。
显然,从前较为
简单的数据体现难以达到铁路牵引供变电系统相关业务方面
的需要。
借助先进的数据可视化技术,可以对统计学、计算
机图形学以及图像处理技术等加以合理应用,可以让大量的
数据信息以更加形象、直观的形式为工作人员进行呈现,便
于其系统掌握不同方面的数据信息[4]。
并且,利用可视化功
能,能够把那些十分复杂、彼此紧密联系的数据进行关联的
建立,有利于掌握相应的规律。
2.2 实现了多维数据的有效结合
在构建铁路牵引供变电大数据控制平台的过程中,需要
实现供电系统的内外数据信息的有效结合,并且借助关联分
析的方式,能够深入了解牵引供变电系统和其他相关外界因
素存在的关联情况,有利于工作人员详细掌握牵引供变电系
统运行中存在的规律情况[5]。
目前,在铁路牵引供变电系统
中大数据技术的运用情况,可以体现在下述几个不同的方面:
第一,和有关视频数据信息之间的有效结合。
在此过程中可
以得到相关视频图形数据,运用先进的图像识别技术,能够
对亭中开关所处的状态加以准确辨识,并且达到对操作情况
的监视目的,依靠和SCADA 系统和相关安监系统数据之间
关联的方式,能够达到针对现场状况的多维感知目的。
第二,
和列车调度数据信息之间的有效结合。
能够得到铁路集中调
度系统运行过程中的相关行车数据,同时和牵引供变电系统
的运行数据信息予以结合,系统了解牵引供变电和动车负荷
(下转第52页)
作者简介:王睿(1973-),女,河南鹿邑人,本科,讲师,研究方向:铁道电气化。
大数据在铁路牵引供变电系统中的应用
王 睿,张晓玲
(郑州铁路职业技术学院,郑州 451450)
摘 要:对于我国来说,铁路交通网络已经十分发达,运营里程在全世界范围内来说是最长的,依靠铁路牵引供变电系统,可以实现持续动力电源的供应,使运输保持畅通的状态。
在监测铁路牵引供变电系统的过程当中形成了众多的数据信息,科学运用大数据技术分析相关数据信息,既然增强了服务工作的质量,又确保了铁路运行的安全性与稳定性,加快了铁路事业发展的速度。
本文通过说明铁路牵引供变电系统的大数据来源,并且分析了大数据在铁路牵引供变电系统中的具体应用情况,进而对有关铁路牵引供变电系统管理工作人员形成一定的借鉴与启迪。
关键词:大数据;铁路;牵引供变电系统;应用
业根据拿到的施工图纸进行算量,编制报价文件进行投标。
施工阶段则是施工单位按照施工图纸完成设计的过程。
例如施工招投标阶段,由于招标投标双方都有相当繁重的工作量,还很有可能发生信息不对等的问题,BIM技术的应用就能够在BIM模型中将已经形成的工程量清单放在招标文件中,这样既可以减少重复工作量也可以保证信息对等。
编制投标报价时也可省时省力,对投标活动做好技术监督。
在施工阶段,施工单位可以利用BIM技术对资金和工程款进行合理安排,对工程造价的合理调整更加有准确性,开发软件对接BIM构件,还可以开通工程结算的工作。
针对工程造价,施工单位可以利用BIM技术进行分析,比对各个时间段的施工工料使用情况和资金的分配等等,对整个施工有全面的把握。
3.4 概算清理中的BIM技术应用
概算清理阶段是高铁工程竣工后针对初步设计文件进行的造价管理工作,包括施工图投资检算、征地拆迁、政策性费用、贷款利息等等内容,是最终确定总投资的一项关键性工作。
对于厘清整个高铁工程总造价,是一个补充完善的阶段。
例如针对概算清理阶段,结算中各项数据的计算非常繁琐,涉及到的内容方方面面,均需要根据施工图对照核算。
比如在工程量方面就需要一一进行计算,人工计算方式不仅容易出现误差,也浪费人力。
使用BIM技术就能够在其可视化优势加持下,通过BIM模型进行施工前后的各项数据进行分析计算,不仅保证信息一致,还在准确度上有很大进步,既能够减少双方花在竣工结算上的时间,又能够友好合作避免冲突的发生。
4 总结
综上所述,BIM技术作为一种现代信息技术平台,其在高铁造价管理中的应用能够提高工程造价管理的工作效率,促进工程造价管理的高效、高质量开展。
在高铁工程造价管理中,由于过程的复杂性,须建立一套行之有效的造价管理办法,实现造价的信息化管理,开发先进的技术,设定相关规则,实现BIM技术的成功应用,改善现有不利于技术发展的因素,更好的适应当前的新形势,做好工程施工全过程各个施工阶段的造价管理工作,从而提高企业的经济收益及市场竞争力。
为高铁工程的建设铺平道路,为人民出行方便、全国交通网的发展做出更大的贡献。
参考文献:
[1]杨圣山.基于BIM技术在工程造价管理中的应用分析[J].宏观经济管理,2017(S1):66-67.
[2]李璐,魏彬.新建格库高铁GKQHSN1标段车站安装工程施工中的BIM技术应用[J].科学技术创新,2019(26):126-127.
(上接第60页)
之间存在的关联,然后融入相关行车的实时数据信息,能够明确出现故障跳闸的原因,并且完善行车组织策略。
第三,和有关地理信息系统之间的有效结合。
借助此项举措,主要依据相应的地理位置信息,可以完成针对不同类型牵引供变电数据信息的管控任务,有利于体现出相应的空间属性。
此外,利用地理信息系统的空间查询和分析功能,能够明确牵引供变电系统的应急抢修路线设计方案。
第四,和有关地方气象预报公共服务数据信息之间的有效结合。
在得到相关气象预报数据信息以后,能够实现针对牵引供变电设备运行情况、相应该气象环境的科学分析,同时编制出恶劣气象状况的应对预案。
2.3 加大对相关业务的挖掘力度
合理运用预测分析和关联分析等先进的大数据技术,能够准确获得那些存在规律的数据信息,并且加大了针对相关业务的挖局力度,有利于使铁路牵引供变电系统运行工作的顺利进行。
第一,科学进行故障的预测和健康管理。
经过对相关设备运行过程中数据信息、所处环境数据信息的及时收集与整理之后,并且紧密参考相关数据信息,可以进行铁路牵引供变电系统主要设备的故障预测、健康评测、稳定性与风险评定等工作,以便使铁路牵引供变电系统能够得以稳定地运行。
第二,实现了广域保护。
铁路牵引供变电系统中应用大数据技术的时候,为了构建大数据控制平台,可以利用抽取供电SCADA系统数据的方式,将供电臂当作单元,达到了区域中不同负荷数据之间的拟合效果,依靠数学模型以自动化的方式,完成对电流分布异常状况的分析任务,能够达到对故障位置进行定位的目的,然后对故障区段加以切除处理。
3 结束语
综上所述,将先进的大数据技术运用到铁路牵引供变电系统当中,不仅能够实现数据信息可视化的效果,而且达到有效融合多维数据信息,并实现对相关业务系统挖掘的目的。
受到大数据技术在铁路牵引供电方面的深入应用影响,充分发挥出其良好的作用,使大数据技术被有效运用到铁路供电系统的发展与建设当中,获得了良好的应用效果。
参考文献:
[1]王坤.铁路牵引变电所大数据应用模型的构建[J].信息记录材料,2019,20(6):161-162.
[2]王维广.高速铁路牵引供电系统大数据平台及应用[J].电气化铁道,2018,29(4):6-8+13.
[3]黄华,龙万葵,张华,等.ArchestrA技术在铁路牵引供电远动监控系统中的应用[J].微型机与应用,2013(19): 8-10.
[4]黄硕,吴命利.电气化铁路牵引供电系统可靠性评价系统研究[J].机车电传动,2020(1):107-112.
[5]夏炎.铁路智能牵引供电系统技术研究与发展展望[J].电气化铁道,2020(4):1-5.。