鄭 偉

(南京地鐵運營有限責任公司,210012,南京//工程師)

城市軌道交通系統(tǒng)總能耗主要包括電、燃氣、燃油、水等能源消耗，其中主要以電力消耗為主。列車電耗和動力照明電耗各占總電耗的50%左右。目前,在列車牽引節(jié)電方面研究的主要方向為制動再生能量回收，較多的軌道交通企業(yè)已試點安裝回收裝置。但是該方法也存在不確定性:一是能量回收裝置投入較大，投入和節(jié)能成效比短期內無法確定；二是回收裝置的穩(wěn)定性和對供電系統(tǒng)的影響也需要進一步驗證。本研究主要從改變列車區(qū)間運行方式入手，一個典型的區(qū)間是一個起伏坡道，一個區(qū)間包括若干上坡道，接著若干下坡道，其間可夾有平道。區(qū)間優(yōu)化操縱序列為少牽引、多惰行、少制動。通過調整列車牽引、制動和惰性的分配，測算和分析運行等級與牽引能耗的關系，進而優(yōu)化時刻表編制，達到節(jié)能成效。本研究的測試主要在南京地鐵機場線進行。該線路采用自儀泰雷茲移動閉塞信號系統(tǒng)，列車為阿爾斯通6節(jié)編組B型車，最高駕駛速度為100 km/h，線路全長44.88 km，設8個車站。

1 運行等級的劃定

信號系統(tǒng)自動調整列車在區(qū)間運行的時間一般為一個固定的范圍，編圖人員會根據周期選取時間范圍內的某一固定值作為編制時刻表的區(qū)間運行數據，但對該運行等級產生的能耗沒有進一步的研究。本研究在運行等級劃分上，主要將固定的時間范圍從低到高，劃分為4個等級。區(qū)間最長運行時間定義為等級1，最短運營時間定義為等級4(如表1所示)。從等級劃分看，南京地鐵機場線采用等級4。本研究只選取了4個等級進行典型分析，隨著選擇等級數目的增多，借助計算機進行數據分析，可以生成列車運行等級與能耗的關系。

2 單列空駛測試分析

在完成運行等級劃分后，首先進行同等條件下，單列車空駛牽引能耗測試分析，牽引能耗測算采用電客車牽引系統(tǒng)能耗分析軟件，通過采集CMD(電流互感器)以及VMD(電壓互感器)的實時電流與電壓數據，計算一個輪詢周期內的實時能量消耗，再將其累加。同時忽略天氣變化等客觀條件對列車能耗的影響。

2.1 運行等級能耗分析

牽引能耗指列車區(qū)間運行時實際牽引消耗的電能。對列車空駛工況下，各運行等級牽引能耗進行測算(如表2所示)。從測算數據看，隨著運行等級的提高，列車總牽引能耗依次增加。但從單個區(qū)間看，隨著運行等級的提高，牽引能耗并非為遞增的規(guī)律。也就是說，并非列車在區(qū)間運行的時間越長,列車越節(jié)能。

表1 各運行等級區(qū)間運行時間統(tǒng)計表 s

表2 各運行等級區(qū)間運行牽引能耗統(tǒng)計表 kWh

在這里主要選取等級1和等級4進行重點分析，列車等級1相比等級4總節(jié)能率可達11.2%，上行平均節(jié)能率為13.1%，下行平均節(jié)能率為9.3%。列車等級4牽引能耗約為7.72 kWh/km，等級1牽引能耗約為6.88 kWh/km。從對比數據看，不同區(qū)間節(jié)能率不同，最大的區(qū)間為翔宇北路站—正方中路站上行，節(jié)能率可達23.3%;同時，也存在3個負節(jié)能的區(qū)間，但負節(jié)能率相對較小。

2.2 列車能耗分析

列車輔助能耗指用于列車照明、空調、列車控制等消耗的電能。測試期間對列車輔助系統(tǒng)能耗進行單獨測算。通過對列車輔助系統(tǒng)能耗數據進行分析計算，列車在開啟通風情況下，單列車輔助能耗為48.87 kWh/h，以等級1空駛運行方式測算，列車一個周期內純牽引能耗為490 kWh，輔助能耗約為65 kWh，列車運行過程中，輔助能耗約占列車總能耗的12%。在空調季節(jié)時，列車輔助能耗相對占比會進一步增大。

3 載客測試分析

為了更好地驗證空車分析數據在實際載客運行中的成效，根據運行等級1的數據編制測試時刻表(南京地鐵機場線正常時刻表選用運行等級4的數據)。在測試時刻表運行期間，關閉列車自動調整功能，在晚點情況下不進行自動調整，以確保數據的準確性。牽引能耗數據從南京地鐵能源監(jiān)控系統(tǒng)中采集，分析中提及的日能耗為正線每日4:00—23:00的能耗數據。在進行列公里數據對比時，考慮到司機20:00后采用手動駕駛，速度曲線與運行等級速度曲線的不吻合性，數據時間使用6:00—20:00時間段的能耗和列公里數據。測試數據對比分析中，忽略客流波動帶來的影響。

3.1 牽引外能耗分析

牽引外能耗主要為：列車輔助系統(tǒng)消耗的電能，用于列車照明、空調、列車控制電源等；供電系統(tǒng)本身消耗的電能。對南京地鐵機場線運營結束后供電系統(tǒng)本身能量消耗進行分析，從23：00至次日4：00期間，平均每小時能耗為158 kWh，按照這個數據測算運營期間(4：00—23：00)供電系統(tǒng)本身約消耗3 000 kWh。供電系統(tǒng)自身消耗能量在運營期間會隨著列車再生制動等出現變化，在此后的分析中，將忽略此部分變動。

3.2 牽引能耗對比分析

(1)機場線能源監(jiān)控系統(tǒng)可統(tǒng)計各牽引所整流機組每小時輸出功率。為了確保數據對比的準確性，一是排除夜間調試影響，選取運營期間(4:00—23:00)正線各整流機組輸出功率；二是排除氣溫因素的影響(氣溫與能耗成正向關系)，選取與測試期間(2016年5月16日至19日)溫度相同的正常時刻表能耗數據進行對比。測試前后3 d正常時刻表平均日牽引總能耗為57 610 kWh，日均節(jié)電約4 493 kWh(如表3所示)。從4 d的測試時刻表列車能耗數據看(如表4所示)，測試期間的平均日牽引總能耗為53 117 kWh，相比同等條件下的正常時刻表列車牽引能耗平均節(jié)能率約為7.8%。測試時刻表具有顯著的節(jié)能成效。

表3 正常時刻表能耗及溫度統(tǒng)計表

表4 測試時刻表能耗及溫度統(tǒng)計表

(2)總車公里能耗分析。在進行車公里能耗分析時，考慮到司機在早晚手動駕駛(手動駕駛情況下，列車速度曲線不再按照節(jié)能方式運行)，在數據分析中，節(jié)能模式運行圖只選取6:00—20:00之前的能耗和里程數據，測試時刻表車公里能耗為8.03 kWh，正常時刻表車公里能耗為8.56 kWh。

(3)牽引車公里能耗分析。按照之前牽引外能耗分析的結果，計算出純牽引能耗。測試節(jié)能時刻表牽引車公里能耗為6.59 kWh，正常時刻表牽引車公里能耗為7.22 kWh，車公里節(jié)能率為8.72%。車公里能耗低于空駛列車測算(正常時刻表車公里牽引能耗為7.72 kWh、節(jié)能模式車公里牽引能耗為6.88 kWh)的主要原因為：一是再生制動的成效，單列空駛測算中，無法評估再生制動成效，而在全天數據分析中，包含再生制動成效；二是列車能耗與客流、天氣等的關系為非線性，特別是在機場線目前客流條件下，客流對能耗影響較小。

4 節(jié)能成效分析

經過單車空駛測試、測試時刻表載客測試兩個階段的驗證和完善后，從2016年8月5日起，機場線使用節(jié)能時刻表，運行期間關閉列車自動調整功能，晚點較多時，由行車調度員手動開啟調整功能。正線牽引能耗數據為能源監(jiān)控系統(tǒng)中正線各整流機組能耗數據總和。考慮到每日6:00前和20：00后，司機采用手動駕駛，無法達到節(jié)能效果。節(jié)能數據只對6:00—20:00進行分析，沒有特殊說明的情況下，牽引能耗均指該時間段內的牽引能耗。同時忽略運營期間因故障加開、晚點列車調整運行等級等小范圍調整的影響。

4.1 節(jié)能成效環(huán)比分析

從南京地鐵機場線2016年月度平均能耗數據看(如表5所示)，1至7月份，隨著氣溫升高，正線牽引能耗具有明顯的上升趨勢，特別是在7月日平均氣溫達到32 ℃的情況下，7月日平均分析牽引能耗較6月份增長8.50%。從理論分析看，8月的日平均氣溫高于7月，日牽引能耗較7月應有一定程度的增長，但是在8月5日執(zhí)行節(jié)能時刻表后，8月的日均牽引能耗反而較7月有明顯的下降，在不考慮溫度變化對牽引能耗影響的情況下，日均節(jié)能約3 296 kWh。特別是進入9月份，空調對能耗影響減少的情況下，節(jié)能時刻表能耗達到年度最低;取溫度相似月份(5月和6月)平均能耗與其相比，日均節(jié)電約3 117 kWh。

表5 2016年1—11月月均牽引能耗統(tǒng)計及環(huán)比表

4.2 節(jié)能成效同比分析

為更好地分析節(jié)能成效，對2016年8月份執(zhí)行節(jié)能時刻表的牽引能耗進行同比數據分析(如表6所示)。從2016年1月至7月的同比數據看，2016年總體牽引能耗較2015年有一定程度的增長，在非空調季節(jié)或氣溫同等條件下，增長幅度不是很大，增幅約為1.4%；但在空調季節(jié)，月均高溫每增加1 ℃，月均牽引能耗增長約4.25%，但從2016年8月看，其月均最高氣溫較2015年8月份增加2 ℃，理論同比增加8.5%，但實際月均牽引能耗同比增加僅為2.89%。特別是9月份進入低溫期后，相比2015年9月份，同比節(jié)能4.86%。從同比數據看，執(zhí)行節(jié)能時刻表節(jié)能成效明顯。

表6 2016年1—11月月均牽引能耗統(tǒng)計及同比表

通過同比和環(huán)比分析，可以看出節(jié)能時刻表具有明顯的節(jié)能成效，高溫條件下日均節(jié)能約5 620 kWh，低溫條件下日均節(jié)能約3 117 kWh。同等溫度條件下的環(huán)比數據最能直觀地反映節(jié)能成效。月均環(huán)比數據可直觀反映出氣溫對牽引能耗的影響，同比數據能夠一定程度上反映出節(jié)能成效，但是客流和設備狀態(tài)等方面的影響比重增大，對數據分析的偏差影響較大。采用環(huán)比數據分析節(jié)能成效，數據更具有準備性。

5 結語

從本研究分析可看出，通過改變列車運行等級，可以在不進行成本投入的情況下，取得較為明顯的節(jié)能成效。在成果應用方面，本研究選用的線路具有區(qū)間長和行車間隔大兩個特點，針對區(qū)間短和行車間隔小的市區(qū)線路，高峰期間運行等級可調整的空間不大，但可通過高峰、平峰、低峰采用不同運行等級的編表方式實現節(jié)能。本研究選取了4個運行等級，今后可通過選取更多等級樣本，通過計算機學習方式，生成運行等級和能耗的關系圖，進行大數據分析，結合周期需要，選取正線最優(yōu)速度曲線。