高速铁路牵引供电系统数字化监测与智能预警算法研究

高速铁路牵引供电系统数字化监测与智能预警算法研究

乔忠伟

国能黄大铁路有限责任公司  山东省东营市257000

摘要

随着高速铁路的快速发展，牵引供电系统的稳定性与安全性成为保证铁路正常运营的关键因素之一。传统的牵引供电系统监测方法主要依赖人工巡检与定期检查，存在效率低、覆盖面窄、无法及时发现潜在风险等问题。本文提出了一种基于数字化监测与智能预警的高速铁路牵引供电系统监测方案，研究了基于大数据与人工智能技术的智能预警算法。通过传感器数据的实时采集与分析，构建了牵引供电系统的多维度监测模型，运用机器学习算法对系统状态进行预测，提前预警潜在故障。通过对该算法的应用与验证，实验结果表明，该方案在提高牵引供电系统的监测效率、预警准确度和故障响应速度方面具有显著优势，能够为高速铁路的安全运营提供有力保障。

关键词

高速铁路，牵引供电系统，数字化监测，智能预警，机器学习，大数据

引言

随着全球高速铁路的快速发展，尤其是中国高速铁路网的扩展，牵引供电系统作为铁路运输的核心，承担着为列车提供稳定电力供应的关键任务。然而，随着列车速度和载重的提升，牵引供电系统面临的挑战也日益增加，其稳定性直接影响列车安全、能效、故障响应和运营效率。

传统的监测方法依赖人工巡检和定期检查，不仅劳动强度大，且无法实时监控，导致潜在故障无法及时发现，增加了安全隐患。因此，研究更高效、精确的监测系统成为保障铁路运营安全的关键。数字化技术和智能预警算法为铁路供电系统的监测提供了新思路，如何利用大数据和机器学习技术进行实时监控与预警，成为本文的核心目标。

本文将探讨高速铁路牵引供电系统的数字化监测方案，分析现有方法的不足，并提出基于智能预警的优化算法，旨在为高速铁路的安全运营提供技术支持。

一、高速铁路牵引供电系统的现状与挑战

（一）高速铁路牵引供电系统的基本结构

高速铁路的牵引供电系统是通过接触网将电力输送给高速列车，保证列车的正常运行。该系统主要由变电站、接触网、供电设备、配电线路和电力监测系统等组成。变电站负责将电力公司提供的高压电转换为适合列车使用的电压，通过配电系统传输到接触网，再通过接触网为列车提供稳定的电力支持。

接触网作为牵引供电系统的关键组成部分，其结构复杂，涉及到悬挂、张力、接触等多个技术因素。电力系统的稳定性与接触网的健康状况密切相关，因此牵引供电系统的监测不仅要关注电力供应，还要实时监测接触网的运行状态、张力变化及其他可能影响供电质量的因素。

（二）现有监测技术的不足

尽管当前已有一定的监测技术应用于高速铁路牵引供电系统，但仍存在一些显著的不足。传统的监测方法主要依赖人工巡检和定期检查，无法提供连续性的数据支持，且存在较大的主观误差。此外，现有监测系统多集中在局部区域的监测，缺乏整体性的、全局性的分析，难以对整个牵引供电系统的运行状态进行实时评估和优化。

现有的数字化监测技术多依赖于传感器和数据采集设备，但其采集的数据缺乏智能化分析，且难以从大数据中提取有效信息以进行深度挖掘。智能预警系统尚未完全普及，且针对具体系统的故障预警能力有限，难以有效应对复杂的运行环境。

（三）数字化监测与智能预警的需求

在上述背景下，推动牵引供电系统的数字化监测与智能预警技术的发展，已成为提升系统可靠性与安全性的迫切需求。数字化监测系统通过实时采集和分析数据，可以实现对牵引供电系统状态的全面掌控，并为预测性维护提供数据支持。而智能预警系统则通过对大量历史数据的分析和建模，能够实现故障的提前预警，避免突发事件的发生。

因此，构建一个集数据采集、实时监测、智能预警和决策支持为一体的智能监测系统，将大大提升系统的运营效率和安全性。

二、数字化监测与智能预警算法框架

（一）数据采集与传感器布置

数字化监测的基础是数据的全面采集。在高速铁路牵引供电系统中，需要布设多种传感器，用于实时监测各类电气参数和机械参数。这些传感器包括电流传感器、温度传感器、张力传感器、振动传感器等，分别用于监测电流、温度、设备的振动情况以及接触网的张力状态。

传感器布置需要考虑到系统的运行特点和故障类型，应确保监测点的全面覆盖，并避免盲区。同时，传感器的数据传输需要采用无线传输技术，以便快速将数据传输至中央控制系统进行处理和分析。

（二）数据处理与特征提取

通过传感器采集的数据需进行预处理和特征提取，以便后续进行有效的分析。数据预处理的步骤包括数据去噪、数据平滑和数据缺失值填充等。去噪处理有助于提高数据的精度，减少外部环境因素对监测结果的影响；数据平滑则能有效去除瞬时波动，反映出系统的长期趋势。

特征提取阶段，主要通过对大量历史数据的分析，提取出能够反映系统运行状态的特征变量。例如，通过对接触网张力变化的分析，可以发现张力波动过大时可能导致接触不良，从而影响供电质量。

（三）智能预警模型的构建

智能预警系统是数字化监测系统的核心，它通过使用机器学习算法来分析监测数据，从而预测潜在的故障或危险。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。这些算法能够通过学习历史数据中的规律，帮助系统提前识别问题并做出预警，避免故障发生。

在构建智能预警模型时，需要将历史数据与实时数据相结合，通过训练数据集和验证数据集来提升模型的准确性。通过对不同故障类型的学习，模型能够自动识别并预测系统出现故障的概率，从而提前发出预警信号。

三、智能预警算法的优化与应用

（一）算法优化策略

为了提高智能预警算法的准确性和稳定性，我们需要对现有算法进行优化。首先，在特征选择上，可以使用主成分分析（PCA）等降维技术，这样可以去掉不必要的特征，减少计算的复杂度。其次，可以结合集成学习算法，比如AdaBoost和梯度提升（Gradient Boosting），通过将多个弱分类器组合起来，提升预测的准确性和稳定性。这样可以让系统更加精准和可靠。

此外，为了应对系统在复杂环境下的运行，优化算法还需要考虑系统的实时性与适应性。通过不断更新模型，结合最新的监测数据，智能预警系统能够适应新的运行环境与变化，确保高效预警。

（二）应用实例与验证

在实际应用中，该智能预警算法已在某高速铁路牵引供电系统中进行了验证。通过将系统数据与智能算法相结合，监测平台能够实时分析各项指标，准确预测系统可能出现的故障，并提前发出预警信号。通过对比传统方法，智能预警系统能够更早发现潜在问题，减少了故障发生的时间窗口，确保了系统的平稳运行。

四、结语

高速铁路牵引供电系统的数字化监测与智能预警算法，为提高系统的运行效率与安全性提供了有力保障。随着数据技术和人工智能的不断进步，未来智能监测和预警系统将更加完善，能够在更高的层面上保障高速铁路的安全运行。通过深入的技术研究和广泛的应用验证，智能预警技术必将在铁路行业中发挥越来越重要的作用。

参考文献

[1]张士奎.高速铁路智能接触网系统及试验检验平台技术研究[J].铁道机车车辆,2024,44(05):110-115.

[2]赵帆,王艳辉,贾利民,等.高速铁路智能运营业务提升需求与实现关键技术[J].中国铁路,2024,(07):134-144.DOI:10.19549/j.issn.1001-683x.2023.11.19.001.

[3]胡兆冰,杨林.数字孪生技术在高速铁路地震预警系统中的应用研究[J].铁道运输与经济,2024,46(03):115-124.DOI:10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2024.03.15.

[4]刘洋,尹彦宏,杨斯泐,等.重载铁路牵引变电所数字孪生技术研究与应用[J].铁道运输与经济,2023,45(11):106-114.DOI:10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2023.11.13.