冰冻灾害气候下对铁路供电系统故障的监控探究

王星

摘要：在铁路运输中，铁路的电力系统起着很大的作用，电力系统主要负责铁路的生产调度和相关的指挥系统，还需要保证旅客的服务，为整个环节的电力起到重大作用，确保列车运行中供电系统的正常运作。当遇到冰冻自然灾害的情况中，就必须要尽快解决铁路列车电力系统的相关故障，更要加强对列车故障的研究。在铁路列车的故障研究中可以发现更多供电系统中的不足，进行一个故障测试，进而排除更多可能发生的供电故障，为列车运行提供更多的保障，。

关键词：电力系统;故障诊断;监控

引言

随着国家经济的不断扩大，我国铁路运输网的覆盖面也越来越大，相比之下，供电系统就比较弱，特别是一些寒冷地区，经常会遇到一些冰冻灾害，这些都是不可避免的自然现象。冰冻灾害给供电系统带来了很大影响，直接影响到铁路列车的正常运行，给铁路系统造成了很大困扰，也给国家带来了不少经济损失。如果这些地区经常受到自然灾害，也会直接影响到电力系统的运行，与铁路运行的服务安全保障也是密切相关的。

1.通常情况下常用的故障诊断法

目前来看，随着经济互联网的发展，国家电网也越来越复杂，电网中故障和诊断系统的研究更是我国的一个重大研究项目。有了明确的研究方向后，也有不少专家提出了研究方案，并且这些方案对电网故障和诊断系统都是一个很好的测试方向。这些方法主要有基础的故障排除、前期诊断法、基于人工神经网络法、解析模型诊断法等各种不同方法。

1.1电力系统故障诊断法———基于专家系统

在铁路电力进行故障排除时，都是在专家的专业指导下进行的进行开展的，并且将专家系统的逻辑推理和原理运用都引进了电力数据库。这样一来，再发生系统故障的时候，就可以很好直接借用，通过精准的计算来进行故障排除。判别出故障来源后，直接对故障进行排除。对于专家来说，他们的系统完善主要建立在基础的知识库上。专家的系统大多都是一种很特殊的计算机系统，在发生类似故障时，专家的基本操作就是先模拟出相关故障，然后进行系列分析，找出故障的根本来源，这就是专家系统中的类型故障想法。这种方法，可以根据模型中的故障展开讨论，这样可以提高故障排出的效率，从而得到一个正确的处理方法以及相关结论。有助于电力系统的快速恢复和正常运行。

1.2电力系统故障诊断法———基于人工神经网络

人工神经网络大家应该都不陌生，人工神经网络可以对电力系统故障进行一个直接的判断，当遇到电力故障时就可以节省很多时间，快速的解除障碍，将很多复杂的环节就可以直接省略掉，更不需要网络结构上的转换和运行等复杂操作。人工神经网络对列车电力系统的恢复起到关键性作用，可以将很多相关的案例进行整合和分类，从而形成一个故障排除记录本。在学习神经网络中，如果出现一些相关问题故障时，就可以很好的把记录样本运用起来，对故障的排除检测都有很大帮助，得出的故障结果报告也更准确。

1.3电力系统故障诊断法———基于解析模型

电力故障诊断法，最基本的操作就是把一部分不运行的区域为主要排除设，把这些进行一个逻辑结构分析，通过逻辑结构的构建来设置相关的计算。因此，该对应的函数计算就是需要排除的电路故障，把这些电路故障进行结合，得出一个最准确的结论，有助于电路故障的排除更好的进行检测。

2.对于电路故障监控与诊断的系统创新性设计———基于贝叶斯算法

本文中主要研究的一个方法就是贝叶斯算法，它主要用于计算概率的运用。最主要的原理运用就是在变量之间来回转化。通过变量之间的因果关系进行系统描述，在贝叶斯算法中进行一个概率转化。在计算统计中，系统出现故障也会直接影响到系统某些成程序的正常运作。所以，在电力系统中，变压器和断路器的运用能直接影响系统的监视。同时，电路故障也分很多种，比如说，线路的组成和线路母线系统保护等多种类型。

从本文来看，本文主要叙述冰冻灾害为主要的研究气候，因此，在电路发生故障时要进行的检测中，也是围绕在冰冻灾害下而引起的。所以，在针对冰冻灾害下产生的电路故障时，就必须要采取相对应的数据进行检测和诊断。

3.冰冻灾害其电力系统的故障监控流程 的分析

3.1首先可以判别可疑的元件

当电力系统出现断电等情况时，首先要进行判断的就是相对应的断电器跳闸情况，是不是在检查时出现遗漏现象，进而导致故障产生。在进行电网故障分析时，还要根据实际情况来制定不同的解决方案。比如说有可能出现数据丢失，或者说信息系统数据出现漏洞，这对于停电区域来说，如果没有办法准确判断精确位置，可以根据扩大故障区域，增加可疑元件的个数进行分析判断。

3.2进行时序分析

时序分析主要是根据时间数据的参数来进行保护，根据不同时间发生的相关参数，进行逐一排查。

3.3排查

排查的意义就是根据上一步的操作指示，来进行初步的排除障碍判断，锁定障碍的准确位置。这样就可以通过对停电区域进行一个计算机的远程操作，进行一个数据化的相关排查。

3.4确定故障节点

根据排查结果后，对有可疑性的元件进行贝叶斯模型计算，将断电器的数据信息带入到贝叶斯模型中，通过反向思维对可疑元件进行故障排除，从而确定正确的故障节点。本文通过对故障的各种检测和诊断数据，最终得出了基于贝叶斯模型的相关理论诊断方法，让贝叶斯模型理论和传统式理论进行一个相关的对比，从而制定出一套完成的理论。

结语：

对于铁路电力系统来说，在发生冰冻灾害时，就要面对低温情况和线路被覆盖导致的故障等相关问题，要想保证系统的正常运行，减少国家经济损失，就必须提高电路故障系统的检测和诊断技术。本文主要研究对于故障系统制定一个数据模型，又通过贝叶斯模型整理出了一套故障檢测和诊断的方法，通过数据库的实时数据说明了贝叶斯模型的检测性较高，更能推动列车系统正常运行，非常适用于铁路列车的电力系统。

参考文献：

[1]车鲜蕊，戴强.海东电网电气化铁路供电系统故障计算方案探讨[J]. 青海电力，2012，31（3）：24-26.

[2]窦雪薇.高速铁路牵引供电系统故障及继电保护系统的仿真研究[D].北京：北京交通大学，2018.

[3]王宁.冰冻灾害下铁路供电系统故障监控研究[J].世界轨道交通，2019（1）：64-65.