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轨道交通系统节能潜力评估的数据驱动模型与仿真平台1

轨道交通系统节能潜力评估的数据驱动模型与仿真平台

摘要

随着城市化进程加速和轨道交通网络规模持续扩大，能源消耗问题日益凸显。本研

究旨在构建一套基于数据驱动的轨道交通系统节能潜力评估模型与仿真平台，通过多源

数据融合、机器学习算法和数字孪生技术，实现对轨道交通系统能耗特征的精准刻画和

节能潜力的科学评估。报告系统阐述了研究背景、理论基础、技术路线和实施方案，提

出了包含数据采集层、模型构建层、仿真验证层和应用决策层的四层架构体系。通过典

型案例分析验证了模型的有效性，结果表明该平台可识别出轨道交通系统15%25%的

节能潜力空间。研究成果将为轨道交通运营企业提供科学的节能决策支持工具，助力城

市轨道交通绿色低碳发展，符合国家”双碳”战略目标要求。

引言与背景

研究背景与意义

全球气候变化问题日益严峻，中国已明确提出2030年碳达峰和2060年碳中和的”

双碳”战略目标。交通运输行业作为能源消耗和碳排放的重要领域，其绿色转型发展迫

在眉睫。根据国际能源署(IEA)2022年报告，交通运输业占全球终端能源消费的29%，

其中城市轨道交通作为公共交通骨干，年耗电量超过400亿千瓦时，且以每年10%的

速度增长。在此背景下，开展轨道交通系统节能潜力评估研究具有重要现实意义。

轨道交通系统具有设备复杂、运行工况多变、能源耦合性强等特点，传统经验驱动

的节能方法已难以满足精细化管理和精准施策的需求。数据驱动技术通过挖掘海量运

营数据中的潜在规律，可揭示能耗影响因素间的复杂关系，为节能潜力评估提供新思

路。本研究构建的数据驱动模型与仿真平台，将填补轨道交通领域系统性节能评估工具

的空白，推动行业从粗放式节能向精准化节能转变。

国内外研究现状

国外在轨道交通节能研究方面起步较早，欧洲铁路研究委员会(ERRI)早在2000

年就发布了《铁路节能指南》，系统提出了节能评估方法。日本东京地铁通过建立能耗

基准数据库，实现了不同线路间的能效对标分析。美国纽约地铁采用机器学习算法预测

列车能耗，优化了运行图编制。然而，这些研究多聚焦于特定子系统或单一节能技术，

缺乏系统级的综合评估框架。

国内研究主要集中在列车运行优化、再生制动利用等局部领域。北京交通大学团队

开发了基于遗传算法的列车节能驾驶曲线优化系统，可降低牵引能耗8%12%。上海申

通地铁集团通过能源管理系统实现了对车站照明、通风等系统的分项计量与控制。但整

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体而言，国内轨道交通节能评估仍存在数据孤岛、模型碎片化、评估标准不统一等问题，

亟需构建系统化的评估平台。

研究目标与内容

本研究旨在解决轨道交通系统节能潜力评估中的三大核心问题：多源异构数据融

合问题、能耗影响因素耦合问题、节能措施协同优化问题。具体研究目标包括：构建覆

盖全系统的能耗数据采集体系；建立基于机器学习的能耗预测模型；开发多场景节能仿

真平台；形成科学的节能潜力评估方法体系。

研究内容涵盖数据采集与预处理、特征工程与变量选择、模型构建与验证、仿真平

台开发、案例应用验证五个方面。通过理论创新与工程实践相结合，最终形成一套可复

制、可推广的轨道交通节能评估解决方案。

政策与行业环境分析

国家政策导向分析

国家”十四五”现代综合交通运输体系发展规划明确提出，要推进交通运输绿色低碳

转型，加强新能源和清洁能源应用。2022年交通运输部发布的《绿色交通”十四五”发展

规划》将轨道交通能效提升列为重点任务，要求建立行业能耗统计监测体系。这些政策

为本研究提供了明确的方向指引和制度保障。

在技术标准层面，国家标准《城市轨道交通能源消耗评价方法》(GB/T387072020)

规范了能耗统计口径和计算方法，为数据采集提供了统一依据。此外，国家发改委《关

于促进储能技术与产业发展的指导意见》支持轨道交通再生制动能量回收利用，为节能

措施拓展了政策空间。

行业发展趋势研判

中国城市轨道交通协会数据显示，截至2022年底，中国大陆地区已有55个城市

开通轨道交通，运营线路总长度超过1万公里。行业呈现”网络化、智能化、绿色化”三

大发展趋势：网络化运营导致系统复杂度指数级增长；智能化技术为节能提供新