基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的線網(wǎng)中心運(yùn)營(yíng)指揮系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析技術(shù)*

胡 波 李 冰 陳莉莉 周映江

(1.南瑞集團(tuán)(國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院)有限公司，210003，南京；2.國(guó)電南瑞科技股份有限公司，210061，南京；3.南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，210023，南京//第一作者，高級(jí)工程師)

隨著各個(gè)城市軌道交通線路由單一化逐漸向網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，軌道交通運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生并積累了大量的數(shù)據(jù)。如何有效地處理和分析這些結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，挖掘其中有價(jià)值的信息，通過(guò)海量數(shù)據(jù)的采集、整理和分析，提高軌道交通的運(yùn)營(yíng)水平，提升科學(xué)決策能力，日益成為業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)及研究方向。

目前,地鐵線網(wǎng)中心運(yùn)營(yíng)指揮系統(tǒng)(TCC)通常采用數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)MPP(massively parallel processing)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及管理，對(duì)于地鐵運(yùn)營(yíng)海量的數(shù)據(jù),其在客流分析、能效管理、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析等方面尚異常薄弱，沒(méi)有達(dá)到提升運(yùn)營(yíng)水平的目的[1-3]。本文提出一種基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析的方法，通過(guò)研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，完成對(duì)TCC海量數(shù)據(jù)的分析。通過(guò)合理的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和建模，挖掘數(shù)據(jù)的深層價(jià)值，從而提升軌道交通信息服務(wù)能力及運(yùn)營(yíng)水平，提升效益,降低成本。

1 軌道交通TCC數(shù)據(jù)

1.1 TCC數(shù)據(jù)分類

軌道交通運(yùn)營(yíng)中每時(shí)每刻都產(chǎn)生并積累大量的數(shù)據(jù)，特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),更是呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。TCC的數(shù)據(jù)來(lái)源包括:各線路的綜合監(jiān)控系統(tǒng)(ISCS，含電力監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集(PSCADA)、環(huán)境與設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)(BAS)、火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)(FAS)、站臺(tái)屏蔽門(PSD)、自動(dòng)售檢票(AFC)等專業(yè))，以及信號(hào)(SIG)、閉路電視(CCTV)數(shù)據(jù);自動(dòng)售檢票清分中心(ACC)的客流數(shù)據(jù);主變電所的PSCADA數(shù)據(jù);來(lái)自能源管理系統(tǒng)的能效數(shù)據(jù);視頻文檔等文件。根據(jù)數(shù)據(jù)的類型，分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體說(shuō)明如下：

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：主要包括ISCS(PSCADA、BAS、FAS、PSD、AFC等)、列車自動(dòng)監(jiān)控(ATS)、ACC、能源管理系統(tǒng)等。ACC系統(tǒng)提供客流數(shù)據(jù)和清分清算類數(shù)據(jù)，各線路ISCS和主變電所提供設(shè)備狀態(tài)類數(shù)據(jù)，ATS提供行車數(shù)據(jù)，能源管理系統(tǒng)提供能耗數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：主要包括CCTV視頻資料、圖紙、檔案文件、文檔，以及系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中生成的日志、視頻、音頻、圖片文件等，如應(yīng)急指揮系統(tǒng)執(zhí)行過(guò)程中的歸檔記錄、歷史報(bào)表等。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：主要指系統(tǒng)中的XML、HTML文檔。

1.2 TCC數(shù)據(jù)特點(diǎn)

對(duì)TCC數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知，TCC數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性主要表現(xiàn)為：

大規(guī)模:數(shù)據(jù)容量巨大，每年增量在幾十TB;

異構(gòu)性:數(shù)據(jù)來(lái)源于各個(gè)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及類型千差萬(wàn)別;

分布性:數(shù)據(jù)源的多樣性及跨地域性造就了數(shù)據(jù)的分布性;

動(dòng)態(tài)性:每時(shí)每刻的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)

2.1 大數(shù)據(jù)介紹

大數(shù)據(jù)，指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。其不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理[4]。

借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合SCADA、FAS、BAS、ATC、AFC、ACC等專業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)客流、 行車、設(shè)備數(shù)據(jù)的集中統(tǒng)一，形成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)一視圖，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，再通過(guò)平臺(tái)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘能力，可幫助地鐵企業(yè)充分發(fā)掘潛在的數(shù)據(jù)價(jià)值，全面提升運(yùn)營(yíng)管理能力、科學(xué)規(guī)劃能力、應(yīng)急輔助決策能力及公眾信息服務(wù)能力。

2.2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方案

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析首先需要選擇一種合適的數(shù)據(jù)平臺(tái)。本文采用處理效率及性能更佳的基于Hadoop的大數(shù)據(jù)平臺(tái)代替數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的MPP進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及存儲(chǔ)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理包括元數(shù)據(jù)處理、ETL(數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換及裝載)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘等部分，本文主要涉及的是數(shù)據(jù)挖掘部分。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)見(jiàn)圖1。

3 基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)

3.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和預(yù)處理

TCC中的數(shù)據(jù)除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括照片、視頻、音頻、文檔、日志等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且需要支持?jǐn)?shù)十TB到PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。采用分布式架構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部署在不同的服務(wù)器上，并將來(lái)自各個(gè)源的數(shù)據(jù)規(guī)整，以統(tǒng)一格式存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中。

首先要對(duì)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式規(guī)整處理，再用清理、集成、變換、規(guī)約等預(yù)處理技術(shù)改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率與質(zhì)量。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析

所謂數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，就是以業(yè)務(wù)為驅(qū)動(dòng)，利用數(shù)據(jù)分析算法，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出其中隱含的模式。

數(shù)據(jù)分析方法一般包括估計(jì)、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)、聚類、分類等。分析的過(guò)程就是模型構(gòu)建的過(guò)程。模型構(gòu)建通常包括模型建立、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證和模型預(yù)測(cè)四個(gè)步驟。模型的建立是一個(gè)反復(fù)的過(guò)程，需要仔細(xì)考察不同的模型以判斷優(yōu)選。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法見(jiàn)圖2。

3.3 客流數(shù)據(jù)分析

在TCC數(shù)據(jù)中挑選出客流信息，通過(guò)對(duì)客流數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，預(yù)測(cè)短期日?？土?、實(shí)時(shí)客流及預(yù)估大客流。從ACC得來(lái)的客流數(shù)據(jù)和起點(diǎn)/終點(diǎn)(OD)數(shù)據(jù)信息，可通過(guò)客流和換乘的統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)行路徑規(guī)劃和能效控制;可以監(jiān)視客流數(shù)據(jù)進(jìn)行客流預(yù)測(cè);可分析實(shí)時(shí)斷面客流量和三色圖展示，協(xié)助進(jìn)行客流引導(dǎo)。常用的分析方法為時(shí)間序列法和回歸分析法。

圖1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)

圖2 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法

3.3.1 短期日?？土黝A(yù)測(cè)輸入

客流預(yù)測(cè)條件導(dǎo)入模塊通過(guò)指定日期條件(某天或者一段時(shí)間范圍內(nèi))，從統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)加載AFC歷史客流數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)參考數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)短期客流預(yù)測(cè)輸入功能。其數(shù)據(jù)流如圖3所示。

圖3 短期日?？土黝A(yù)測(cè)數(shù)據(jù)流圖

客流預(yù)測(cè)條件導(dǎo)入模塊從統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)加載歷史客流數(shù)據(jù)，界面可設(shè)置客流影響因素，包括大型活動(dòng)車站等。

3.3.2 實(shí)時(shí)客流預(yù)測(cè)輸入

客流預(yù)測(cè)條件導(dǎo)入模塊通過(guò)指定日期條件(某天或者一段時(shí)間范圍內(nèi))，從統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)加載AFC實(shí)時(shí)客流數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)參考數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)客流預(yù)測(cè)輸入功能。其數(shù)據(jù)流如圖4所示。

圖4 實(shí)時(shí)客流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)流圖

客流預(yù)測(cè)條件導(dǎo)入模塊從統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)加載AFC實(shí)時(shí)客流數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)客流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入功能對(duì)數(shù)據(jù)清洗/變換，保存為預(yù)測(cè)用的客流數(shù)據(jù)；客流預(yù)測(cè)模型管理模塊在正常情況下實(shí)時(shí)客流預(yù)測(cè)、中斷行車情況下客流預(yù)測(cè)、大客流情況下客流預(yù)測(cè)中讀取此數(shù)據(jù)，執(zhí)行客流預(yù)測(cè)。

3.3.3 預(yù)知大客流預(yù)測(cè)輸入

客流預(yù)測(cè)條件導(dǎo)入模塊通過(guò)指定大客流事件的時(shí)間、車站，從統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)加載同類型的歷史客流數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)參考數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)知大客流預(yù)測(cè)輸入功能。其數(shù)據(jù)流如圖5所示。

圖5 預(yù)知大客流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)流圖

客流預(yù)測(cè)條件導(dǎo)入模塊從統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)加載歷史客流數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)預(yù)知大客流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入功能對(duì)數(shù)據(jù)清洗/變換，保存為預(yù)測(cè)用的客流數(shù)據(jù)；客流預(yù)測(cè)模型管理模塊在預(yù)知大客流情況下客流預(yù)測(cè)中讀取此數(shù)據(jù),執(zhí)行客流預(yù)測(cè)。

4 運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析

4.1 運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系

目前軌道交通行業(yè)常用的指標(biāo)體系是國(guó)際地鐵聯(lián)盟CoMET指標(biāo)體系和中國(guó)城市軌道交通MOPES指標(biāo)體系。

CoMET的核心是建立衡量地鐵運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵績(jī)效指數(shù)系統(tǒng)，并建立有針對(duì)性的基準(zhǔn)化分析方法。CoMET指標(biāo)數(shù)據(jù)僅在聯(lián)盟內(nèi)使用，對(duì)外有保密公約，所以不具有公開(kāi)使用價(jià)值。

MOPES是為了加強(qiáng)軌道交通行業(yè)內(nèi)部的密切聯(lián)系,統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)方式,樹(shù)立績(jī)效參照標(biāo)桿,建立經(jīng)驗(yàn)交流平臺(tái)和組織開(kāi)展專題攻關(guān)等。整個(gè)評(píng)價(jià)體系含基礎(chǔ)指標(biāo)2類8個(gè)，績(jī)效指標(biāo)6類75個(gè)?；A(chǔ)指標(biāo)包括線網(wǎng)指標(biāo)和車站指標(biāo)，是基礎(chǔ)設(shè)施的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。績(jī)效指標(biāo)包括客流指標(biāo)、運(yùn)行指標(biāo)、服務(wù)指標(biāo)、安全指標(biāo)、能耗指標(biāo)和成本指標(biāo)，是在一定基礎(chǔ)設(shè)施條件下反映運(yùn)營(yíng)效率的主要指標(biāo)[5]。

4.2 TCC常用運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析

目前,通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可采集到以下數(shù)據(jù)：

(1) 從線路實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù),包括列車運(yùn)行信息、電扶梯運(yùn)營(yíng)狀況、AFC閘機(jī)/售票機(jī)運(yùn)營(yíng)狀況、車站站廳站臺(tái)溫/濕度、火災(zāi)報(bào)警等。

(2) 從線路定時(shí)采集的歷史數(shù)據(jù),包括AFC閘機(jī)/售票機(jī)歷史運(yùn)營(yíng)狀況等。

目前TCC中的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析模塊，僅能對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的加工，做一些簡(jiǎn)單的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析。這些分析主要集中在單一指標(biāo)，并沒(méi)有深度挖掘不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

表1是TCC中核心統(tǒng)計(jì)的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，可以看出，此三種指標(biāo)目前互相孤立，之間沒(méi)有聯(lián)系。其實(shí)從能效管理的角度，通過(guò)閘機(jī)的通過(guò)率、電扶梯的使用率等判斷出人流量的大小，提前預(yù)測(cè)站內(nèi)合適的溫濕度，可力保乘客乘車候車的舒適度，也能在一定程度上進(jìn)行節(jié)能。

表1 現(xiàn)系統(tǒng)常用運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

4.3 進(jìn)站量分析自適應(yīng)預(yù)測(cè)溫濕度

溫濕度預(yù)測(cè)將所有的溫濕度預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)按照預(yù)測(cè)方案組織起來(lái)，首先需創(chuàng)建溫濕度預(yù)測(cè)方案。在預(yù)測(cè)方案中設(shè)置預(yù)測(cè)的目標(biāo)和具體的時(shí)間維度、空間維度條件，選擇預(yù)測(cè)的類型及應(yīng)用的預(yù)測(cè)模型，并錄入與溫濕度預(yù)測(cè)方案相關(guān)的描述性信息，根據(jù)不同預(yù)測(cè)類型和預(yù)測(cè)模型的需要設(shè)置溫濕度預(yù)測(cè)的相關(guān)參數(shù)，完成預(yù)測(cè)方案的創(chuàng)建?？土黝A(yù)測(cè)流程各步驟如圖6所示。

通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，選擇相關(guān)的關(guān)聯(lián)算法，對(duì)車站進(jìn)站量數(shù)據(jù)及站內(nèi)溫濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、訓(xùn)練，通過(guò)計(jì)算機(jī)擬合出車站進(jìn)站量與溫濕度之間的曲線，找出他們之間的內(nèi)在關(guān)系。

5 結(jié)語(yǔ)

目前的地鐵TCC在運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析及應(yīng)急指揮方面功能薄弱,不能滿足實(shí)際運(yùn)營(yíng)的需求。本文研究了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)指揮中心的關(guān)鍵技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、挖掘，通過(guò)算法尋找相關(guān)聯(lián)的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)。通過(guò)對(duì)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的綜合分析,可提升地鐵運(yùn)營(yíng)管理能力和應(yīng)對(duì)突發(fā)應(yīng)急事件的能力。

圖6 溫度預(yù)測(cè)系統(tǒng)流程