公路隧道智能型节能控制模式研究

文章编号：公路隧道智能型节能控制模式研究方勇[1]，何川[1]，李祖伟[2]，王明年[1]（1.西南交通大学,成都610031；2.重庆高速公路发展有限公司,重庆,400042）摘要：本文针对我国长大高速公路隧道全射流通风最大适应长度的确定方法、前馈式智能通风控制方法及实施技术、智能照明控制技术等关键技术问题进行研究，研究成果全部应用于已建成的渝合高速公路北碚隧道(4025m)、西山坪隧道(2526m)和万开高速公路南山隧道（4873m）、铁峰山2号隧道（6021m）、铁峰山1号隧道（2318m）中，不仅降低了工程造价、营运管理和设备维护费用，还提高了公路隧道运营管理与服务水平，节约能源消耗，取得了显著的经济效益和社会效益。关键词：公路隧道；全射流；智能控制，通风，照明中图分类号：U453.5文献标识码：AStudyontheintelligentandenergy-savingcontrolmodeforHighwaytunnelFANGYong[1],HEChuan[1],LIZhu-wei[2],WANGMin-nian[1](1.SouthwestJiaotongUniversity,Chendu,610031;2.Chongqingexpresswaydevelopmentcorporation,Chongqing,400042;Abatract:TheresearchwascarriedoutintheviewsofthreekindsofkeytechnologyproblemoflonghighwaytunnelinChina.Theseproblemsarethemaximumadaptivelengthoffulljetventilation,feed-forwardintelligentcontrolmethodandimplementtechnologyofventilation,intelligentcontrolmethodoflighting.TheseresearchresultsareappliedsuccessfullyinBeibeitunnel(4025m)andXishanpingtunnel(2526m)inYu-HeRoad,Nanshantunnel(4873m),Tiefengshan2#tunnel(6021m)andTiefengshan1#tunnel(2318m)inWan-KiaRoad,whichareinoperation.Theapplicationofresearchresultsdecreasedtheengineeringcostsandoperationandmaintenancefee,enhancedoperationandservicelevelofhighwaytunnelandsavedpoweratthesametime.Theseresearchesobtainprominenteconomyandsocietybenefits.Keywords:Highwaytunnel;fulljetmethod;intelligentcontrol;ventilation;lighting1前言近年来，我国在高速公路建设中取得了巨大的成就，重庆、云南、四川、浙江等山区省市涌现出大量特长高速公路隧道。以重庆市为例，已建成16座长度大于1000m的公路隧道，在建公路隧道达146座，其中1000m-3000m长隧道47座，3000m以上特长隧道33座，5000m及以上特长隧道13座，占全国特长公路隧道总量的一半。高速公路隧道的迅猛发展尤其是长大隧道的巨增带来了一系列难题，如：汽车行驶排出的废气会对人体造成危害并妨碍行车安全、落后的通风照明控制模式导致长期高昂的营运费用等。营运公路隧道耗电主要在通风和照明上，其中通风占60-80%。我国目前营运中的长大公路隧道主要采用以后馈控制为主体的通风控制方法，效果不良，能耗极大。在长大公路隧道中采用先进的通风(照明)控制模式，不仅降低营运电力消耗，还可节省大量的建设费用。伴随高速公路隧道的不断增多，针对长大公路隧道营运控制，亟需解决全射流通风的最大适应长度、公路隧道的智能型通风、照收稿日期：作者简介：方勇(1981),男,汉,四川大竹人,博士,讲师,研究方向为公路隧道营智能监控,Emai:[e-mail]。明控制方法等关键技术问题。2公路隧道全射流通风最大适应长度的确定方法。全射流纵向式通风方式的最大适应长度与隧道设计风速、隧道净空断面、车速、交通量、营运经济效益等多种因素有关。根据隧道内允许的最大风速，可以反推在一定交通量下隧道的极限长度。但按照现有交通量下隧道中允许的最大风速确定全射流通风隧道的极限长度，可能会出现在隧道所通过的交通量下，按照《公路隧道通风照明设计规范》要求射流风机的间距，无法全部安装射流风机。故就需要综合考虑隧道中允许通过的最大风速和风机的间距两个条件，确定全纵向射流通风的极限长度，较为合理。联立需风量方程、全射流通风的压力平衡方程和沿长度能设置的最大射流风机数量关系有：2150)400(LnjnPtPPPwPCLBQ(1)其中Q为需风量，L为隧道长度，n为风机台数，方程组中B、C为与隧道有关的常数，wP,PP,,jtPP,分别为自然风压、沿程压力损失、出入口压力损失、交通风压和射流风机增压，它们为L和Q的函数，因此以上方程组可解出三个未知数Q、L及n，从而确定全射流通风的适应长度。某工况下的隧道长度与射流风机关系如图1所示。-20020406080100120140160100020003000400050006000700080009000隧道长度（m）射流风机台数（台）8.50%9.00%10%12%14%最大射流风机台数图3-2隧道长度与射流风机关系图（柴油车工况三，正常段行车速度为60km/h）图1隧道长度与射流风机关系Fig.1Relationshipbetweentunnel’slengthandjetfansnumber3公路隧道前馈式智能通风控制方法及实施技术。前馈式智能模糊控制系统的构成如图2所示，它由六个子系统组成[1]：交通流预测模型、污染物扩散模型、模糊控制器(FLC)、检测元件、执行元件和控制对象。首先由TC计测得数据，利用交通流预测模型得到下一个控制周期的交通流数据，并结合检测计测得的VI、CO、WS值，通过污染物扩散模型计算出下一个周期的污染物浓度增量δVI、δCO；然后，由污染物的反馈量、预测增量和控制目标量三者确定FLC的控制偏差Δe，经过模糊推理后得到风机的变化量；最后，结合风机当前的运行状况确定风机开启/关闭的台数和位置。图2前馈式智能模糊通风控制系统构成Fig.2Configurationoffeed-forwardintelligentcontrolsystemfortunnelventilation3.1交通流预测模型研究建立了多种交通流预测模型，包括：基于交通流特征的预测模型、自适应权重预测模型、神经网络预测模型、模糊预测模型、仿真预测模型等，并采用数值仿真的手段对这些预测模型的适应性进行了分析评价，综合考虑各种因素，最终选用模糊逻辑预测模型作为高速公路隧道前馈智能模糊通风控制系统的交通流预测模型。3.2空气动力学及污染物扩散研究研究并确定作用在隧道内空气上的力，包括交通通风力、机械升压力、阻力损失力，自然通风力等因素。将一维对流－扩散差分方程和隧道内的交通流仿真相结合，通过数值模拟的方法可以得到隧道内污染物沿纵向的动态分布图。研究表明，三角形分布只出现在均匀流的情况下，隧道内污染物浓度的分布严重受交通流的影响，但总的来说，从入口到出口，污染物浓度总体呈增大趋势。3.3前馈式智能模糊推理控制器(FLC)研究提出了前馈式智能模糊控制器输入量构成：控制器输入量包括控制目标量、反馈量和预测增量。控制目标量是隧道内污染物浓度的期望值，反馈量是VI/CO浓度检测器测得的隧道内VI、CO的当前浓度值，预测增量是由交通流预测模型和污染物扩散模型计算出的污染物浓度的增加值即前馈信号。FLC的输出量为增加/减少风机的台数ΔNJF。提出了前馈式智能模糊控制器控制偏差的计算方式，如下所示：EIBEIBCOCOCOCOVIVIVIVI)()((1)其中，VIB、COB为反馈值，VII、COI为预测增量值，VIE、COE为期望值。3.4智能模糊控制规则制定采用专家问卷调查、室内仿真测试和现场测试相结合的方式来制定和修正前馈式智能模糊控制器的控制规则，此外该规则还与隧道的具体情况（长度、坡度、交通流特征等）有关。典型的模糊控制规则如表1所示。表1FLC控制规则ΔVIWSZSMBSBBNBZ,Z,PSNS,Z,ZNM,NS,ZNB,NS,ZNB,NM,ZNMZ,Z,PSNS,Z,ZNM,NS,ZNM,NS,ZNB,NS,ZNSZ,Z,PSZZNS,NS,ZNM,NS,ZZZ,Z,PSZZZZPSZ,Z,PSZ,Z,PSZ,Z,PSZ,Z,PSZ,PS,PSPMPSPSPSPS,PS,PMPS,PM,PMPBPSPS,PS,PMPS,PM,PMPM,PM,PBPM,PB,PB注：从左至右分别为ΔCOisNB,ΔCOisZ,ΔCOisPB.3.5控制优化策略研究并提出了前馈式智能模糊控制系统的各种优化策略，包括降低检测设备依赖性策略、风量分担策略和风机保护策略等。设计一个良好的风机保护策略可以使所有风机具有相近的累计使用时间和开题频度。最简单的风机保护策略为：●优先开启使用时间最短且开停频度最小的那组风机；●优先关闭使用时间最长的那组风机。基本的风量分担措施有下面两点：●若预测n+1时段的风机台数的变化为正（开启），且在此基础之上预测n+2时段的风机变化台数为负（关闭），则适当减少n+1时段开启风机的台数；●若预测n+1时段的风机台数的变化为负（关闭），且在此基础之上预测n+2时段的风机变化台数为正（开启），则适当减少n+1时段关闭风机的台数；4公路隧道智能照明控制技术以往的隧道照明系统的控制有人工控制、时序自动控制、光强自动控制、时序光强结合自动控制等几类，这些控制仅仅考虑洞外光强的变化，而没有考虑洞外环境、天气状况、路面情况等客体因素，也没有考虑交通量大小、交通组成情况及司乘人员等主体因素，因而控制效果通常达不到节约电力消耗和交通环境友好等目标。本研究将虚拟现实技术应用于高速公路隧道照明的研究中[2]，综合了人机工程学、计算机、图形图像学、隧道工程学等多领域的知识，针对在现实中对洞外亮度、洞口建筑形式、路面类型与照明质量之间的关系难以考察的问题，构建了复杂的虚拟现实平台，如图3所示。基于该虚拟现实模型，对行车速度、交通流量、交通组成、天气情况、周围环境、洞口建筑形式、路面铺装等客观因素对隧道照明效果的影响进行了主观评价研究。图3隧道照明模拟平台Fig.3Simulationplatformoftunnellighting图4隧道照明控制开发流程Fig.4Developmentflowoftunnellightingcontrol基于照明评价研究结果，根据交通流和洞外光强的实时检测值对隧道照明进行控制。长大公路隧道照明控制的基本流程如图4所示。这种照明控制方法既考虑了隧道所处的各种外部环境因素，也考虑了司乘人员的主观因素，同时又充分利用了现场实测的洞外光强和交通流数据，因而无论从安全性、舒适性还是节能上都能达到较好效果。5结论本文针对我国长大高速公路隧道智能型节能控制等关键技术难题进行研究，提出了公路隧道全射流通风最大适应长度确定方法，开发了高速公路隧道前馈式智能模糊通风控制系统，完善了高速公路隧道照明控制技术，这些成果已成功应用于渝合高速公路北碚隧道(4025m)、西山坪隧道(2526m)和万开高速公路南山隧道（4873m）、铁峰山2号隧道（6021m）、铁峰山1号隧道（2