本发明涉及轨道交通车站控制,尤其涉及一种轨道交通车站能耗控制方法、装置及电子设备。
背景技术:
1、轨道交通作为城市公共交通的大动脉,在国民经济发展中扮演重要的角色。
2、随着轨道交通网络规模的扩大,运营里程不断扩大加长,对能源的消耗也日益增大。因此,迫切需要加强车站能耗管理,以能耗管理智能化为主线,突破节能降碳关键技术。
3、但是,现有的轨道交通车站能耗控制技术可靠性较低。
技术实现思路
1、本发明提供一种轨道交通车站能耗控制方法、装置及电子设备,用以解决现有技术中轨道交通车站能耗控制技术可靠性较低的缺陷,增强轨道交通车站能耗控制的可靠性。
2、本发明提供一种轨道交通车站能耗控制方法,包括:
3、确定轨道交通车站内的环境信息、运营信息和至少一个能耗控制对象;
4、分别确定各所述能耗控制对象在所述环境信息和所述运营信息下的当前控制策略;
5、确定所述轨道交通车站在所述环境信息和所述运营信息下的车站能耗控制目标;
6、按照预定义的多目标控制策略优化方式和所述车站能耗控制目标,对各所述能耗控制对象的所述当前控制策略进行整体优化,以获得所述轨道交通车站的多目标最优控制策略;
7、按照所述多目标最优控制策略,对各所述能耗控制对象进行控制。
8、可选的,所述按照预定义的多目标控制策略优化方式和所述车站能耗控制目标,对各所述能耗控制对象的所述当前控制策略进行整体优化,以获得所述轨道交通车站的多目标最优控制策略,包括:
9、基于各所述能耗控制对象的所述当前控制策略,构建待优化的多目标控制策略序列;
10、在所述环境信息和所述运营信息下,分别确定各所述能耗控制对象的单目标最优控制策略;
11、基于各所述单目标最优控制策略,构建单目标最优控制策略序列;
12、基于预定义优化处理方式、所述单目标最优控制策略序列和所述车站能耗控制目标,对所述多目标控制策略序列进行迭代优化,以获得所述多目标最优控制策略;
13、其中,所述预定义优化处理方式包括:灰色综合关联分析、客流仿真推演、设备预测分析和整体优化方式。
14、可选的,所述基于预定义优化处理方式、所述单目标最优控制策略序列和所述车站能耗控制目标,对所述多目标控制策略序列进行迭代优化,以获得所述多目标最优控制策略,包括:
15、确定所述单目标最优控制策略序列与所述多目标控制策略序列的灰色综合关联度序列;
16、获得客流仿真推演结果和设备预测分析结果;
17、基于所述整体优化方式、所述灰色综合关联度序列、所述客流仿真推演结果和所述设备预测分析结果,对所述多目标控制策略序列中的各所述当前控制策略进行迭代优化,直至满足预设优化要求,以获得所述多目标最优控制策略。
18、可选的,所述基于所述整体优化方式、所述灰色综合关联度序列、所述客流仿真推演结果和所述设备预测分析结果,对所述多目标控制策略序列中的各所述当前控制策略进行迭代优化,直至满足预设优化要求,以获得所述多目标最优控制策略,包括:
19、分别确定所述客流仿真推演结果和所述设备预测分析结果对应的客流分布仿真推演权重和机电设备性能负载权重;
20、初始化所述多目标控制策略序列以获得初始化后序列,根据所述灰色综合关联度序列、所述客流分布仿真推演权重和所述机电设备性能负载权重,评价所述初始化后序列的适用度,分别将所述初始化后序列的适用度中各元素的适应值与相应的最佳值作比较,根据比较结果确定是否继续迭代优化,直至满足预设优化要求,以获得所述多目标最优控制策略。
21、可选的,所述确定所述单目标最优控制策略序列与所述多目标控制策略序列的灰色综合关联度序列,包括:
22、确定所述单目标最优控制策略序列与所述多目标控制策略序列的灰色关联度、绝对关联度和相对关联度;
23、基于所述灰色关联度、所述绝对关联度和所述相对关联度,获得所述灰色综合关联度序列。
24、本发明还提供一种轨道交通车站能耗控制装置,包括:第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元、第一优化单元和第一控制单元;其中:
25、所述第一确定单元,用于确定轨道交通车站内的环境信息、运营信息和至少一个能耗控制对象;
26、所述第二确定单元,用于分别确定各所述能耗控制对象在所述环境信息和所述运营信息下的当前控制策略;
27、所述第三确定单元,用于确定所述轨道交通车站在所述环境信息和所述运营信息下的车站能耗控制目标;
28、所述第一优化单元,用于按照预定义的多目标控制策略优化方式和所述车站能耗控制目标,对各所述能耗控制对象的所述当前控制策略进行整体优化,以获得所述轨道交通车站的多目标最优控制策略;
29、所述第一控制单元,用于按照所述多目标最优控制策略,对各所述能耗控制对象进行控制。
30、可选的,所述第一优化单元,包括:第一构建单元、第四确定单元、第二构建单元和第二优化单元;
31、所述第一构建单元,用于基于各所述能耗控制对象的所述当前控制策略,构建待优化的多目标控制策略序列;
32、所述第四确定单元,用于在所述环境信息和所述运营信息下,分别确定各所述能耗控制对象的单目标最优控制策略;
33、所述第二构建单元,用于基于各所述单目标最优控制策略,构建单目标最优控制策略序列;
34、所述第二优化单元,用于基于预定义优化处理方式、所述单目标最优控制策略序列和所述车站能耗控制目标,对所述多目标控制策略序列进行迭代优化,以获得所述多目标最优控制策略;
35、其中,所述预定义优化处理方式包括:灰色综合关联分析、客流仿真推演、设备预测分析和整体优化方式。
36、可选的,所述第二优化单元,包括:第五确定单元、第一获得单元和第三优化单元;其中:
37、所述第五确定单元,用于确定所述单目标最优控制策略序列与所述多目标控制策略序列的灰色综合关联度序列;
38、所述第一获得单元,用于获得客流仿真推演结果和设备预测分析结果;
39、所述第三优化单元,用于基于所述整体优化方式、所述灰色综合关联度序列、所述客流仿真推演结果和所述设备预测分析结果,对所述多目标控制策略序列中的各所述当前控制策略进行迭代优化,直至满足预设优化要求,以获得所述多目标最优控制策略。
40、可选的,所述第三优化单元,包括:第六确定单元、初始化单元、评价单元、比较单元和第七确定单元;
41、所述第六确定单元,用于分别确定所述客流仿真推演结果和所述设备预测分析结果对应的客流分布仿真推演权重和机电设备性能负载权重;
42、所述初始化单元,用于初始化所述多目标控制策略序列以获得初始化后序列;
43、所述评价单元,用于根据所述灰色综合关联度序列、所述客流分布仿真推演权重和所述机电设备性能负载权重,评价所述初始化后序列的适用度;
44、所述比较单元,用于分别将所述初始化后序列的适用度中各元素的适应值与相应的最佳值作比较;
45、所述第七确定单元,用于根据比较结果确定是否继续迭代优化,直至满足预设优化要求,以获得所述多目标最优控制策略。
46、本发明还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述轨道交通车站能耗控制方法。
47、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述轨道交通车站能耗控制方法。
48、本发明还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述轨道交通车站能耗控制方法。
49、本发明提供的轨道交通车站能耗控制方法、装置及电子设备,可以确定轨道交通车站内的环境信息、运营信息和至少一个能耗控制对象;分别确定各能耗控制对象在环境信息和运营信息下的当前控制策略;确定轨道交通车站在环境信息和运营信息下的车站能耗控制目标;按照预定义的多目标控制策略优化方式和车站能耗控制目标,对各能耗控制对象的当前控制策略进行整体优化,以获得轨道交通车站的多目标最优控制策略;按照多目标最优控制策略,对各能耗控制对象进行控制。本发明可以按照多目标控制策略优化方式和车站能耗控制目标,同时对各能耗控制对象的当前控制策略进行整体优化,即可以在考虑到各能耗控制对象的当前控制策略之间的耦合性和关联性,以及最大化提升轨道交通车站整体效能的情况下,同时对所有能耗控制对象的当前控制策略进行整体优化,获得轨道交通车站的多目标最优控制策略,并可以按照多目标最优控制策略对各能耗控制对象进行控制,有效提升轨道交通车站效能,增强轨道交通车站能耗控制的可靠性。