基于數(shù)據(jù)融合的高速電氣化鐵路牽引供電安全智能監(jiān)測方法

于士偉

(中鐵建大橋工程局集團(tuán)電氣化工程有限公司,天津 300300)

牽引供電系統(tǒng)能否正常工作,對列車的安全運(yùn)行有很大的影響。由于目前的高速鐵路密度大、交通量大,一旦發(fā)生故障,將會(huì)引發(fā)連鎖效應(yīng),導(dǎo)致多條線路發(fā)生故障,從而造成重大的經(jīng)濟(jì)損失。與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)相比,牽引供電系統(tǒng)具有多樣的形式和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。列車負(fù)載處于流動(dòng)狀態(tài),在運(yùn)行過程中會(huì)受到接觸網(wǎng)的開放性、滑動(dòng)性等因素的影響。這些因素增加了牽引供電系統(tǒng)的復(fù)雜性,也增加了事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。因此,牽引供電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、建設(shè)及維護(hù)需要高度關(guān)注安全性和可靠性,以確保列車的安全運(yùn)行。為確保電力系統(tǒng)安全、可靠地工作,必須在發(fā)生故障時(shí)及時(shí)、準(zhǔn)確地對故障產(chǎn)生的原因進(jìn)行分析,以減少停電面積,快速恢復(fù)電力供應(yīng)。

隨著電氣化鐵道的發(fā)展,牽引變電站的數(shù)量不斷增加,且電力監(jiān)控系統(tǒng)的集成化和自動(dòng)化水平也在不斷提高,一旦牽引供電系統(tǒng)出現(xiàn)故障,將會(huì)產(chǎn)生大量的報(bào)警和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),工作人員需要適應(yīng)和利用現(xiàn)代化的信息處理和分析工具,以便更高效地處理和解決故障,進(jìn)一步提升電力安全智能監(jiān)測系統(tǒng)的效能。文獻(xiàn)[1]提出了一體化鐵路管型母線智能監(jiān)測預(yù)警方法,在管型母線出現(xiàn)問題時(shí)準(zhǔn)確發(fā)出預(yù)警信息。但是該方法進(jìn)行監(jiān)測時(shí)所花費(fèi)的時(shí)間較長,并且監(jiān)測效果較差。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是一種信息處理技術(shù),它通過計(jì)算機(jī)對已有的多個(gè)觀測資料進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和綜合處理[2]。本文針對電力系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量大的特點(diǎn),提出基于數(shù)據(jù)融合的高速電氣化鐵路牽引供電安全智能監(jiān)測方法,以期解決目前電力系統(tǒng)監(jiān)控效率較低的問題。

1 高速電氣化鐵路牽引供電安全智能監(jiān)測方法設(shè)計(jì)

引起電氣化鐵路牽引供電系統(tǒng)故障的主要原因可以分為兩個(gè)方面:一是該系統(tǒng)自身的可靠性問題,二是自然環(huán)境、自然災(zāi)害等外在條件的改變[3-4]。系統(tǒng)的內(nèi)部要素是可以控制的,應(yīng)該在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中加以解決,即在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí),通過優(yōu)化設(shè)計(jì)方案來滿足特定的項(xiàng)目需求,提高設(shè)計(jì)質(zhì)量,包括改善設(shè)備的選用、質(zhì)量控制和設(shè)計(jì)方法等。這些措施旨在確保系統(tǒng)的安全可靠性,并提高其性能和效率。而外在因素是指無法預(yù)測或直接控制的因素,這些因素可能對系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生影響。盡管目前無法完全控制這些外部因素,但可以通過合理的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和決策來減輕其影響,并采取適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)管理策略[5-6]。

1.1 高速電氣化鐵路牽引供電安全智能監(jiān)測數(shù)據(jù)壓縮

在安全智能監(jiān)測過程中,由于數(shù)據(jù)較多,因此需對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。數(shù)據(jù)壓縮主要是指在不丟失有用信息的前提下,按照一定算法對數(shù)據(jù)重新組織、去除冗余信息的一種方法。假設(shè)采集到的高速電氣化鐵路牽引供電安全監(jiān)測的信息源由Q個(gè)事件組成,每個(gè)事件出現(xiàn)的概率均為q(ai),則將概率空間表示為:

(1)

式中:X表示概率空間中的一個(gè)事件集合,q(X)表示事件集合X的概率,ap表示一個(gè)特定的事件。

假設(shè)事件ai已經(jīng)發(fā)生,則將該事件含有的信息量記作自信息,將其定義為:

(2)

式中:I(ai)表示事件的自信息。

將自信息的數(shù)學(xué)期望值稱為信息源的熵,表示事件概率分布條件,記作:

(3)

式中:H(q)表示信息源的熵,H(q1,q2,…,qq)表示聯(lián)合概率分布q1,q2,…,qq下的聯(lián)合熵。

當(dāng)信號(hào)源呈等概率分布時(shí)信息熵會(huì)達(dá)到最大值,將其記作:

(4)

信息源的冗余度R可以通過熵來計(jì)算:

R=Hmax(X)-H(X)=log2q-

(5)

式中:H(X)表示事件集合X的熵,Hmax(X)表示事件集合X熵的最大值,g表示X的概率分布。

通過上述計(jì)算,可對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和量化處理,從而更有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮。

1.2 高速電氣化鐵路牽引供電安全智能監(jiān)測指標(biāo)分析

在安全智能監(jiān)測過程中,根據(jù)設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行情況進(jìn)行狀態(tài)分類,并建立相應(yīng)的監(jiān)測指標(biāo),計(jì)算監(jiān)測指標(biāo)的可靠度[7]。設(shè)備狀態(tài)分類如圖1所示。

圖1 設(shè)備狀態(tài)分類

以電力系統(tǒng)的單機(jī)可靠性評估為例,對帶電作業(yè)情況、調(diào)度停運(yùn)設(shè)備、計(jì)劃停運(yùn)、檢修停運(yùn)、分計(jì)劃停運(yùn)等5項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測。

運(yùn)行系數(shù)AF是電力系統(tǒng)單機(jī)可靠性評估中的一個(gè)重要指標(biāo)[8-9],AF的計(jì)算公式為:

(6)

式中:AH為電力系統(tǒng)的可用時(shí)長,PH為電力系統(tǒng)的故障停運(yùn)時(shí)長。

可靠性SF是一個(gè)用于評估系統(tǒng)或組件在規(guī)定時(shí)間內(nèi)正常運(yùn)行能力的指標(biāo),SF計(jì)算公式為:

(7)

式中:SH為統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)處于正常工作狀態(tài)的時(shí)長,rH為統(tǒng)計(jì)時(shí)間。

計(jì)劃停運(yùn)系數(shù)POF計(jì)算公式為:

(8)

式中:POH為計(jì)劃停運(yùn)的時(shí)長。

由公式(7)和(8)可以計(jì)算出在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)設(shè)備處于停機(jī)狀態(tài)的可能性(即停機(jī)概率)[10]。計(jì)劃停運(yùn)率POR計(jì)算公式為:

(9)

式中:POT為計(jì)劃停運(yùn)次數(shù),Z為統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)參與計(jì)劃性停運(yùn)的設(shè)備數(shù)量,M為統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)設(shè)備的總運(yùn)行次數(shù)。

暴露率EXR計(jì)算公式為:

(10)

在電力系統(tǒng)監(jiān)測過程中,接觸線張力是重要的監(jiān)測參數(shù)之一,用于評估牽引供電的安全狀態(tài)。接觸線張力是指供電系統(tǒng)中接觸線所受到的張力大小,其變化會(huì)直接引起其他動(dòng)態(tài)參數(shù)變化,從而影響安全監(jiān)測結(jié)果,因此要對其進(jìn)行監(jiān)測[11]。柔性懸掛系統(tǒng)是指能夠在多個(gè)方向上具有較大位移或變形能力的系統(tǒng)。柔性懸掛系統(tǒng)對于減震、吸收沖擊和提供舒適性具有較好的效果。本文主要針對柔性懸掛系統(tǒng)進(jìn)行分析[12]。由于接觸線是柔性的,當(dāng)受到外力影響時(shí),其會(huì)發(fā)生形變,進(jìn)而引起接觸線末端張力的變化。這種形變和張力變化可能會(huì)導(dǎo)致接觸線明顯振動(dòng),為此需要計(jì)算動(dòng)態(tài)抬升量y:

(11)

式中:ρ為接觸線的密度參數(shù),C、v分別為振動(dòng)波的傳播速度和運(yùn)行速度,l為線索長度,d為基礎(chǔ)壓力,t為接觸時(shí)間[13]。

傳播速度C計(jì)算公式為:

(12)

式中:ζi為第i階振動(dòng)波形的阻尼比,T為接觸線張力,E為彈性模量,I為接觸線的截面慣性矩。使用上述指標(biāo)可反映設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況[14-15]。

1.3 基于數(shù)據(jù)融合的牽引供電安全智能監(jiān)測

為了提高監(jiān)測結(jié)果的穩(wěn)定性,采用D-S證據(jù)推理的數(shù)據(jù)融合方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,融合過程如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)融合過程

將識(shí)別框架記作Θ,Θ={θ1,θ2,…,θn},θn代表識(shí)別框架中的一個(gè)特定識(shí)別框。一個(gè)識(shí)別框表示一個(gè)樣本區(qū)域,包含位置和邊界信息?；诨靖怕寿x值函數(shù)m的計(jì)算規(guī)則可以獲得關(guān)于不同假設(shè)或事件的置信度和可信度度量。這些度量可用于進(jìn)行識(shí)別和分類任務(wù),有利于根據(jù)可信程度進(jìn)行推理并得出準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果。識(shí)別公式為:

(13)

式中:m(A)為命題A的基本概率分配函數(shù)。

由于有多個(gè)信任函數(shù),因此建立分配框架,公式如下:

(14)

式中:Ak為第k個(gè)信任函數(shù)對應(yīng)的基本概率分配函數(shù),mk為融合后的基本概率分配函數(shù)。

由此實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測數(shù)據(jù)的融合,完成了基于數(shù)據(jù)融合的高速電氣化鐵路牽引供電安全智能監(jiān)測。

2 實(shí)例分析

為驗(yàn)證本文提出的基于數(shù)據(jù)融合的牽引供電安全智能監(jiān)測方法的有效性,進(jìn)行實(shí)例分析。

2.1 實(shí)驗(yàn)對象

實(shí)驗(yàn)主要分為兩部分:第一部分,對歷史數(shù)據(jù)監(jiān)測,將2015年京滬高速鐵路區(qū)段作為實(shí)驗(yàn)對象,主要分析故障供電牽引網(wǎng)不可用時(shí)長、平均連續(xù)可用時(shí)長;第二部分,對京滬高速鐵路進(jìn)行在線監(jiān)測,主要驗(yàn)證高速電氣化鐵路牽引供電安全在線監(jiān)測時(shí)長和精度。

2.2 故障供電牽引網(wǎng)不可用時(shí)長分析

采用本文方法和文獻(xiàn)[1]方法對相關(guān)信息統(tǒng)計(jì)與分析,監(jiān)測出該牽引網(wǎng)內(nèi)不可用的時(shí)長,對比結(jié)果見表1。

表1 故障供電牽引網(wǎng)不可用時(shí)長分析 單位:min

由表可知,本文方法監(jiān)測時(shí)長與實(shí)際不可用時(shí)長最大相差約2 min,差距較小,說明本文方法能夠較為準(zhǔn)確地監(jiān)測牽引網(wǎng)的不可用時(shí)長,而文獻(xiàn)[1]方法監(jiān)測的不可用時(shí)長與實(shí)際不可用時(shí)長相差較大。

2.3 平均連續(xù)可用時(shí)長分析

將本文方法和文獻(xiàn)[1]方法監(jiān)測到的平均連續(xù)可用時(shí)長與實(shí)際平均連續(xù)可用時(shí)長對比,結(jié)果見表2。

表2 平均連續(xù)可用時(shí)長分析 單位:min

由表可知,本文方法獲得的時(shí)長與實(shí)際值相差較小,文獻(xiàn)[1]方法獲得的時(shí)長與實(shí)際值相差較大,由此驗(yàn)證了本文方法的有效性。

2.4 監(jiān)測時(shí)間分析

采用本文方法和文獻(xiàn)[1]方法,對高速電氣化鐵路牽引供電安全在線監(jiān)測所用的時(shí)間進(jìn)行對比分析,結(jié)果如圖3所示。

圖3 監(jiān)測時(shí)間對比

由圖可知,本文方法監(jiān)測所用的時(shí)間明顯少于文獻(xiàn)[1]方法監(jiān)測所用的時(shí)間,具有一定的實(shí)用性。

2.5 監(jiān)測精度分析

采用本文方法和文獻(xiàn)[1]方法,對高速電氣化鐵路牽引供電安全在線監(jiān)測精度進(jìn)行對比分析,結(jié)果見表3。

表3 兩種方法的監(jiān)測精度對比結(jié)果 %

由表可知,本文方法監(jiān)測精度最高可達(dá)99.8%,而文獻(xiàn)[1]方法最高只有86.2%,證明本文方法監(jiān)測效果較好。

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的精度,采用本文方法和文獻(xiàn)[1]方法對接觸網(wǎng)電壓值進(jìn)行監(jiān)測,并將監(jiān)測結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行電壓誤差對比,結(jié)果如圖4所示。

圖4 接觸網(wǎng)電壓值誤差對比結(jié)果

由圖可知,本文方法監(jiān)測到的電壓值波形與實(shí)際輸出的波形基本一致,在03:00時(shí)出現(xiàn)一次波動(dòng),雖然波動(dòng)較小,但仍然能準(zhǔn)確監(jiān)測出接觸網(wǎng)的電壓值,準(zhǔn)確性較高,而文獻(xiàn)[1]方法監(jiān)測到的電壓值波形與實(shí)際輸出的波形相差較大,說明本文方法的監(jiān)測精度較高。

3 結(jié)束語

本文提出了一種基于數(shù)據(jù)融合的高速電氣鐵路牽引供電安全智能監(jiān)測方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較高的監(jiān)測準(zhǔn)確性以及監(jiān)測效率。通過建立監(jiān)測指標(biāo),反映設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況;通過數(shù)據(jù)壓縮算法,對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓縮處理,并去除冗余數(shù)據(jù),有效提高了后續(xù)數(shù)據(jù)處理的速度。然而,在實(shí)際的高速電氣鐵路牽引供電安全監(jiān)測過程中,監(jiān)測效果還可能受到其他因素的影響,所以在后續(xù)研究中,還需要重點(diǎn)研究影響因素,以進(jìn)一步提高牽引供電安全智能監(jiān)測效果。