潘志刚
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 供职机构：广州市地下铁道总公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于数据挖掘技术的地铁站环控系统用能诊断被引量：2
- 2018年
- 本文提出了一种地铁站环控系统用能诊断方法,通过数据挖掘技术建立评价模型来评价地铁环控系统的用能特性。首先,通过相关性分析,确定影响地铁环控系统能耗的关键变量:室外温度、客流量;其次,根据所选取的关键变量,采用决策树划分不同的用能模式,进而根据各个模式建立相应的的用能基准;最后,根据不同模式的用能基准对地铁环控系统实际运行数据进行用能诊断。诊断结果表明:环境和客流的变化会引起用能水平的波动,但仍然贴近用能基准。该用能诊断方法能够诊断地铁站用能、识别异常用能模式和识别低能耗的用能模式,有助于地铁站运营漏洞、故障排查和环控模式优化,为单个地铁站的节能工作提供理论依据和实际参考。
- 刘佳慧龙静潘志刚陈焕新刘江岩黄荣庚李正飞
- 关键词：数据挖掘地铁环控系统节能优化
- 基于ARMA模型的地铁站环控系统能耗预测被引量：9
- 2019年
- 本文通过对时间序列的研究分析,提出一种基于自回归移动平均(ARMA)模型来预测地铁站环控系统能耗的方法。对采集的地铁站环控系统能耗数据进行平稳性检验和白噪声检验;依据数据样本的自相关系数、偏自相关系数及AIC准则确定模型最优参数,建立可有效预测地铁站环控系统能耗的ARMA模型;采用4种方法对拟合模型的有效性进行检验;利用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型拟合效果进行分析。结果表明,该方法能够有效提取能耗数据中有用的信息,MAE和RMSE分别可达0.101和0.470,对于地铁站环控系统能耗预测具有较高的拟合精度。
- 黄荣庚龙静潘志刚陈焕新刘江岩刘佳慧李正飞
- 关键词：时间序列ARMA模型
- 有害气体探测安防系统在地铁车站的应用浅析
- 2014年
- 地铁车站深埋地下,属于封闭性的地下空间,一旦遭受毒气袭击将会造成重大人员伤亡和社会影响。通过调研国内外城市轨道交通行业现状和气体探测技术水平,研读政策法规,合理地确定了地铁车站气体探测系统的探测气体类型、数据传输技术、设备联动、车站应急管理等,对提升地铁安全技术防范水平具有重要的理论意义和工程实用价值。
- 潘志刚
- 关键词：地铁气体探测
