地铁车站通风空调系统运行模式节能改造研究

王浩

合肥市轨道交通集团运营有限公司

安徽省合肥市

230000

摘要：本文研究了地铁车站通风空调系统的节能改造方案，提出了一种基于动态环境感知、负荷预测和多目标优化的改造技术。通过构建高精度感知网络、设计双层深度学习模型、采用多目标协同优化策略，显著提升了系统能效与舒适度。实验结果表明，优化后系统节能率达到23.2%，能效提高17.5%，为地铁车站节能提供了有效解决方案。

关键词：地铁车站；通风空调系统；节能改造；负荷预测

1地铁车站通风空调系统运行模式节能改造需求分析

1.1能耗现状

地铁车站的通风空调系统能耗占车站总能耗的40%至45%，并且呈逐年递增趋势。实测数据显示，传统定频驱动模式在非峰值负荷下的能效衰减较大，尤其在过渡季节，设备低效运行时间超过了运营周期的一半。水系统的输送环节能量损失突出，现有系统的输送能效比低于行业基准值2.8，存在较大差距^[1]。这种低效的能耗现状不仅增加了运营成本，还未能充分发挥地铁车站节能潜力，因此亟需通过系统改造与优化实现有效节能。

1.2系统运行缺陷诊断

地铁车站通风空调系统的运行效能受限于多个技术瓶颈。传统传感器网络采样周期超过2秒，难以精确捕捉突发客流等引起的环境变化，导致负荷预测误差较大。此外，控制策略主要依赖离散式PID调节，缺乏全局优化。空调箱再热与表冷器除湿的逆向能量抵消问题，占系统总冷量的四分之一，显著影响能效^[2]。尤其在高密度客流或突发工况下，现有策略难以响应。

1.3技术升级必要性

随着新型感知技术成本的逐步降低，部署高密度环境监测网络已成为可能。多光谱粒子计数器的引入，使得空气品质检测的分辨率达到了0.1μm级别，为提升通风空调系统的监测精度提供了技术支持。同时，数字孪生技术的成熟应用，使得系统的能效评估与虚拟调试的精度得到了显著提高，突破了传统方法的局限，仿真精度已突破90%的阈值。永磁同步电机的产业化进程使得动力单元的效率大幅提升，为变频驱动系统的深度改造提供了硬件保障。边缘计算设备的运算能力的提升，也使得站级能源管理系统的响应时间显著缩短，为动态负荷追踪与设备群协同优化创造了条件^[3]。

2改造核心技术体系

2.1动态环境感知网络构建

为提高地铁车站通风空调系统的控制精度，构建了多维环境感知网络。该网络由32个节点组成，结合了微机电系统温湿度传感单元（±0.4℃/±2.5%RH）和光散射颗粒物检测装置，实现了PM2.5浓度1μg/m³级别的监测精度。针对传统CO2传感器交叉敏感性问题，提出了改进型卡尔曼滤波算法，通过多源数据加权补偿，将浓度误差压缩至55ppm以内。同时，基于热力学平衡方程，构建了人员热负荷计算模型，公式如下：

Q=λ_k​⋅P_k​⋅γ⋅ΔT（1）

λ_k为不同活动强度下的显热系数，P_k为各功能区实时人数，γ\为环境蓄热修正因子，ΔT为当前温差。

实测结果表明，在客流超过220人/min时，模型仍能保持88%的负荷估算精度，为系统的高效运行提供了可靠的数据支持。

2.2负荷预测模型架构设计

在负荷预测模型的设计中，本文提出了基于时空特征融合的双层深度学习框架。该框架通过底层网络处理历史负荷时序数据，窗口长度设定为60个采样点，捕捉负荷变化的历史趋势。顶层网络则通过融合动态运营参数，如列车到发频率、新风温湿度等，形成混合特征张量。为了增强对关键特征的关注，模型引入了门控循环单元（GRU）与注意力机制的耦合结构，利用可调权重矩阵对列车到发事件和环境温湿度等关键特征进行加权处理。模型训练采用了自适应矩估计优化器，初始学习率设为0.002，并配合余弦退火策略，有效避免了局部最优解的陷阱。实验结果表明，该模型能够精准预测负荷需求，并为后续的系统优化提供了可靠的理论依据。

2.3多目标协同优化策略

为实现地铁车站通风空调系统的全局优化，本文提出基于能耗、舒适度和设备损耗的三维优化空间。目标函数中，E为系统总能耗，ΔC为预测误差，M为设备机械磨损成本，θ1、θ2、θ3为各目标的权重系数。优化策略采用改进型多目标进化算法，引入参考点机制，改善了高维解集分布的均匀性，计算时间比传统方法减少42%。约束条件涵盖温度波动、风机转速安全区间及变频器动作频次等，确保舒适性和能效并重。实验结果显示，该策略有效提升了系统能效，降低了设备损耗，为长期运行提供了保障。

3实验设计与方法验证

3.1实验平台搭建

为了验证改造技术的可行性，本文搭建了包含实体物理模型和虚拟控制系统的混合实验平台。平台主体采用1:48的缩尺比例复原典型地铁车站结构，站厅层配置可调节式格栅风口以模拟活塞风效应，站台区安装了模块化温湿度发生装置，能够精确控制环境温度至±0.6℃。隧道段设置双向气流发生机组，最大风速达7.5m/s，用以模拟列车运行工况。控制系统基于工业物联网协议开发，部署了分布式控制器，确保设备状态刷新周期≤100ms，且同步误差控制在4μs量级。数据采集系统采用24位高精度ADC芯片，配置30通道同步采样接口，采样频率8.5Hz，确保信号失真度低于0.3%。通过环境补偿算法克服了缩尺模型与实体系统的差异，流场相似度超过90%，为实验提供了可靠的平台支持。

3.2对比实验设计

为全面评估改造效果，本文设计了三组典型工况的对比实验。基准组采用固定时序控制策略，每日分5个时段调节设备运行状态；实验组A实施单目标能耗优化算法，以功率消耗最小化为目标；实验组B则执行多目标协同优化策略。测试周期涵盖平峰期、高峰期、设备检修期等6类典型场景，环境参数严格遵循ASHRAE标准Ⅱ类舒适性要求，温度设定在25.5～27.5℃，相对湿度在44%～58%之间。数据采集系统每6秒记录120项指标，包括设备功率、环境参数等，确保数据的准确性。此外，还设计了3类异常工况：15%传感器数据丢失、冷水机组效能衰减20%、人为制造风机通信延迟，以评估系统鲁棒性。

3.3结果分析

实验结果显示，采用多目标优化策略后，系统整体能效得到显著提升。能效测试数据显示，优化组系统的COP均值为4.12，较基准组提升17.5%，冷冻水系统输送能效比改善率达58%。典型工作日的能耗对比表明，优化后日均耗电量从3660kWh降至2812kWh，节能率为23.2%。节能主要来源于风机变频调节、冷水机组负载优化和通风系统联动控制。舒适性方面，PMV指数标准差降低，站台温度波动幅度被压缩至±0.8℃以内。异常工况测试显示，当15%的传感节点失效时，数字孪生补偿机制通过偏微分方程重建缺失数据，环境参数误差保持在6.5%以内，控制效能保留率为81.9%。

4结语

本文通过构建高效的感知网络、负荷预测模型和多目标优化策略，实现了地铁车站通风空调系统的节能改造。实验结果验证了该方案在能效提升、舒适度保障及设备损耗控制方面的显著效果。未来将进一步探讨多站协同调度与可再生能源的结合，以推动地铁车站通风空调系统向智能化、低碳化方向发展。

参考文献

[1]孙翼翔.地铁车站通风空调系统运行模式节能改造研究[J].中国高新科技,2025,(12):124-126.

[2]黄泽茂.某地铁车站通风空调系统运行现状调研及节能改造方案研究[J].暖通空调,2020,50(S1):29-32.

[3]王超.地铁通风空调系统绿色建造应用设计探析[J].城市开发，2025(3):118-120.

...