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基于物联网的动车用电管理及用电行为研究与实现
| 论文题名： | 基于物联网的动车用电管理及用电行为研究与实现 |
| 关键词： | 动车组;用电管理;异常检测;遗传算法;粒子群算法;物联网 |
| 摘要： | 铁路行业作为国家最为重要的一种交通运输基础，相应铁路部门的设备数量以及整个能耗数量都在指数性增加过程中。面对整个检修区域大量设备的耗电现状，如何避免传统人工记录用电量，如何进行有效的用电异常检测，如何安排合理的用电策略成为了急需解决的问题。面对上述问题，实现自动化用电异常检测、提供良好的照明用电策略并开发物联网用电管理系统，从而提高整个铁路部门的经济运行水平，进行最大化的节能减排，是本文研究的主要内容。本文针对当前铁路部门能耗痛点，从异常用电数据检测和具体的用电优化策略方面进行研究工作，并为铁路部门开发物联网用电管理系统。主要工作如下： （1）对于铁路部门的用电，排除设备故障问题，人工的不合理用电安排经常会导致用电量超量的情况出现。针对大量的无标签数据，本文主要从无监督学习方法进行异常检测任务的研究，分别采用单类支持向量机（OneClass-SVM）、孤立森林（Isolation Forest）、概率离群检测（Copula-Based Outlier Detection）算法进行研究实验。利用相关专家进行标注的异常数据集进行不同算法的优劣评估，最终采用已有数据集上效果最优的孤立森林算法进行异常数据的检测，异常检测的准确度达到了0.97。 （2）针对现有的动车检修车间的用电设备，该部分将以照明设备为例，进行优化用电策略的研究实验。结合实验车间的现有用电设备情况，本文分别以遗传算法（Genetic Algorithm）、粒子群算法（Particle Swarm Otimization）为基础，改进了传统的遗传算法为实验车间的照明设备提供合理的照明策略。区别于传统单纯定量化的用电量推荐，本文提出的优化结果为每个照明设备在空间位置上提供了特定的照明方案。上述方法最终为动车部门提供了实际可用的自动化照明策略，利用提供的照明策略节省了56.03%的照明耗电，避免了多余的重复用电。 （3）在上述研究的基础之上，为实验部门开发用电管理系统，并将异常检测算法和优化算法结合进入整个系统之中。为实验部门提供数据采集、数据分时分区统计查询、设备控制、异常检测、用电策略推荐等功能。通过本系统的开发，一方面解决了铁路部门传统采用的人工抄表统计问题，另一方面方便了铁路部门进行异常数据检测并针对性检修的工作，最终还提供了车辆进入列位后的智能照明用电策略的方案，利用系统提供的设备控制功能基本上实现了节能减排的目的。 |
| 作者： | 许强 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 黄方 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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