城市轨道交通接触网大数据分析与智能运维技术研究

城市轨道交通接触网大数据分析与智能运维技术研究

姚长江 刘国辉 徐清颖 袁龙聪

成都地铁运营有限公司

摘要：随着城市轨道交通系统的不断发展和规模扩大，接触网作为关键组成部分，其运行状态直接影响到列车的运行安全和效率。因此如何对接触网进行有效的监控、维护和管理成了一个重要的技术挑战，大数据技术的兴起为这一挑战提供了解决方案，通过全面采集接触网的运行数据可以实现对接触网状态的实时监测、故障预警和智能诊断。所以本文对城市轨道交通接触网大数据分析与智能运维技术研究，为城市轨道交通的可持续发展做出力所能及的贡献，提供一些参考的价值。

关键字：城市轨道交通、接触网、大数据分析、智能运维、技术研究

一．引言

城市轨道交通作为我国工业的重要组成部分，是壮大国家综合实力、提高人民共同利益的重要保障，近年来随着专家和学者对城市轨道交通接触网运维工作进行理论性研究，为设计方法提供了可借鉴的方案，同时提高城市轨道交通的创新创业思维，运用科学的思想和方法指导城市轨道交通接触的运维工作，在一定程度上促进了城市轨道交通的长期繁荣和继续发展。

改革和发展是时代的主题，社会要与时俱进开拓创新，就需要新鲜的力量去改革推动和发展，因此新时代下城市行业需要打破和改良传统的工作路径和方法，将工作重点更加清晰化和准确化，重视城市轨道交通接触网大数据分析与智能运维技术研究，从根源出发，秉承科学发展观，并期望从制度设计、防控措施、长效机制和行为引导方面进行努力，推动城市行业的可持续发展。

二．大数据分析与智能运维对城市轨道交通接触网的影响

大数据技术能够为城市轨道交通接触网运维工作的发展创造价值的一种有效手段，主要依据是将规模庞大的海量数据进行收集、整合、分析、处理和存储的过程，最后将这些数据加工为有效信息，生成结论成果传递给城市交通部门，为交通部门的经营管理决策提供重要支持，实现城市交通部门的智能化和信息化管理策略，大数据技术包括但不限于数据的简单挖掘和分析，而是一种全新的数据处理模式，包含数据的清洗、处理和存储等过程，因此大数据技术在城市轨道交通的全方位应用，呈现出较强的信息决策能力、信息洞察分析能力、信息整合应用能力，所以在大数据技术融合算法建模，有效的应用在城市企业交通接触网运维工作中来，提高和加强城市交通部门的管理能力，最终提高城市交通部门的工作效率。

同时智能运维技术的发展也为城市轨道交通接触网的运维管理带来了革命性的变革。通过引入物联网、自动化、机器人等智能技术可以实现接触网的自动化巡检、远程操控和智能决策支持，进一步提高运维的智能化和自动化水平，不仅降低了对人工巡检和故障诊断的依赖，同时还提高了运维效率，降低了运维成本，提升了整个城市轨道交通系统的可持续发展能力。

三．城市轨道交通接触网的重要性分析

城市轨道交通系统是一个复杂的巨系统，接触网作为其中的一部分，与其他系统和设备有着紧密的联系，接触网的稳定运行对于整个系统的集成和协同工作至关重要，因此城市轨道交通接触网是城市轨道交通系统中至关重要的组成部分。

接触网是城市轨道交通列车的主要供电来源，通过受电弓与接触网滑动接触取流，地铁列车能够获得电能，从而驱动列车运行。因此接触网的稳定性和可靠性直接关系到列车的运行和安全，一旦接触网发生故障，将直接导致列车运行中断，影响城市轨道交通系统的正常运营，导致乘客出行受阻、延误等问题，对城市交通运输造成严重影响，同时接触网的稳定性和安全性直接关系到乘客的出行安全，如果接触网出现故障或安全隐患，会对乘客造成危害，甚至引发安全事故，所以城市轨道交通接触网的重要性不容忽视。为了保障城市轨道交通系统的正常运行和乘客的安全出行，必须高度重视接触网的运维和管理工作，加强技术研发和应用创新，提高接触网的稳定性和可靠性1。

四．大数据分析与智能运维技术在城市轨道交通接触网中的应用

大数据分析能力之所以能促进城市交通创新绩效的形成，是因为它帮城市交通从大数据中获得洞见。这种洞见是反映某种趋势规律的隐性知识，即知识积累是联结大数据分析能力与创新绩效关系的桥梁。不论是个体还是企业每天都需要处理大量的信息，这使得数据力已然成为一种稀缺资源，拥有合理配置注意力资源的能力对个人和企业的成长都至关重要，因此大数据分析与智能运维技术在城市轨道交通接触网中的应用具有现实意义和深远的影响。

1.数据采集与整合

在接触网系统中部署传感器和监测设备是大数据分析和智能运维技术应用的基础，这些设备能够实时采集关于接触网运行状态、环境参数以及设备性能等关键数据，为后续的数据处理和分析提供丰富的信息源，而且接触网系统涉及多个子系统和设备，数据通常分散在各个地方，因此需要建立一个统一的数据平台可以将这些数据整合在一起，形成一个全面的、连续的数据流，而且不同设备和子系统产生的数据格式和标准可能不同，数据平台收集到数据后需要对这些数据进行标准化处理，并随着接触网系统的升级和扩展，数据平台也需要不断优化和升级，以适应新的数据需求和分析要求

2。

2.数据处理与分析

由于接触网系统产生的数据量可能非常庞大，传统的存储和处理方法可能无法满足需求，而分布式存储系统能够将数据分散存储在多个节点上，提供高可靠性、高可扩展性的存储解决方案，不仅增加了数据的存储容量，还提高了数据访问的并行性，从而提高了数据处理的整体效率。

为了加快数据处理速度，可以利用并行计算技术，将大规模数据集分割成小块，并在多个计算节点上同时进行处理，能够显著减少数据处理所需的时间，提高处理效率，另外在接触网系统中，数据挖掘可以用于识别设备故障的早期迹象、预测未来的性能下降、发现异常操作模式等，这些分析结果可以为运维人员提供有价值的见解，帮助他们更好地了解接触网的运行状态，在通过机器学习算法进一步挖掘数据中的潜在价值，发现接触网运行中的潜在问题、异常模式或性能瓶颈，为运维人员提供有力的决策支持3。

3.故障预测与预警

在大数据分析和智能运维的背景下，构建接触网故障预测模型是实现设备故障早期预警和准确预测的关键步骤，这种模型利用历史数据、实时数据以及机器学习算法来识别故障模式、预测设备寿命并发出预警，所以通过设定合理的阈值和算法，将预测结果转化为具体的预警信息，一旦系统发出报警就能及时通过短信、邮件、APP推送等方式及时通知运维人员，确保他们能够迅速采取应对措施，帮助运维人员及时发现潜在问题从而提高接触网系统的运行可靠性和安全性。

五．总结

综上所述，大数据分析与智能运维技术在城市轨道交通接触网中的应用对提升城市交通效率至关重要，它不但可以有效的降低城市出行的成本，同时也提高出行的效率，因此城市轨道交通单位要制定科学规范的管理策略，不断提升大数据分析与智能运维技术在接触网上的应用，运用科学的方法对运维工作进行维护和升级。同时为了尽可能发挥出城市轨道交通的效用价值，所有技术人员都应该严格执行项目工程实施标准与数据规范。但是通过调研我们也得出结论，在当下我们对大数据分析与智能运维技术在城市轨道交通接触网中的应用的探索和研究还有提升的空间， 因此要在提高技术道路中上下求索攻克艰难，我们不忘初心砥砺前行，定会摸索出一条城市轨道交通有序性和稳定性发展的道路，推动城市建设实现长远发展。

参考文献：

1.鲍新娜.大数据和人工智能发展中的智慧地铁运维研究[J].百科论坛电子杂志, 2020, 000(008):60.

2.雷立新.基于BIM技术的隧道内接触网智能化建模研究[J].电子技术（上海）, 2020(12):2.

3.李松峰,王洋,姚伟国,等.基于大数据的城市轨道交通运维信息化技术应用[J].铁路技术创新, 2018(2):6.