作者单位：大秦铁路股份有限公司太原供电段
作者：李彤
摘要：随着铁路电气化程度的不断提升，接触网牵引供电系统的稳定、安全运行成为铁路运输的关键保障。传统状态监测方法存在数据量有限、监测精度低等问题，而大数据技术的应用为接触网牵引供电系统的状态监测与分析开辟了新途径。本文基于大数据技术构建相关状态监测与分析模型，深入探讨数据采集、处理、故障诊断及健康评估等关键技术，并通过实际案例验证模型有效性。研究结果显示，大数据技术能显著提高系统状态监测的准确性和实时性，为铁路安全、高效运行提供有力支撑。
关键词：接触网;牵引供电系统;大数据;状态监测;故障诊断;健康评估
一、引言
近年来，我国铁路电气化进程与高速铁路建设飞速发展。接触网牵引供电系统作为电气化铁路的核心构成部分，其运行状态直接关乎列车运行的安全性与可靠性。然而，由于接触网系统运行环境极为复杂，涉及设备数量庞大，传统监测手段在数据覆盖范围、实时性以及精准性方面均存在明显不足。
高速铁路牵引供电设备一旦投运，无论连续运行或是作为备用，均处于服役状态。接触网，因为设备无备用、露天架设、供电区间长、与受电弓长期滑动摩擦，发生故障的可能性大;对于牵引变电所众多的高压绝缘设备，牵引负荷的随机冲击、不平衡等特性使其服役环境复杂多变，系统的电能质量问题如谐波引发谐振造成的过电压对设备绝缘性能具有一定破坏性，同样存在故障的可能性，而牵引供电系统或设备一旦发生故障，极可能导致列车停运、降速运行、晚点，甚至可能发生涉及人身财产安全的事故，后果十分严重。因此，牵引供电系统状态监测与分析意义重大。
大数据技术的蓬勃兴起，为铁路领域的状态监测带来全新机遇。借助实时采集、存储并深度分析海量运行数据，大数据技术能够挖掘设备状态与故障之间潜藏的规律，为接触网牵引供电系统的智能化运维提供坚实的数据基础。本文聚焦于基于大数据的接触网牵引供电系统状态监测展开研究，深入探讨其关键技术及应用前景。
二、接触网牵引供电系统状态监测的现状与挑战
2.1 现状
当前，接触网牵引供电系统的状态监测主要依托以下设备和技术：
(1)在线监测设备：例如电压、电流传感器，以及接触网磨耗监测装置等，用于实时获取系统部分运行参数。
(2)巡检系统：涵盖人工巡检和基于检测车的巡检方式，人工巡检凭借工作人员的经验和简单工具进行检查，检测车巡检则利用专业车辆搭载设备进行更全面的检测。
(3)故障报警系统：通过实时监测设备运行参数，一旦参数出现异常，便触发报警信号。
尽管这些技术在铁路系统中已广泛应用，但仍存在诸多问题：
(1)数据孤岛现象严重：不同设备采集的数据格式、通信协议等存在差异，导致数据难以融合，无法形成全面、系统的分析依据。
(2)数据处理能力不足：面对大量的监测数据，现有系统的数据处理能力难以满足实时分析和故障预测的需求，无法及时发现潜在故障隐患。
(3)缺乏对历史数据的深入挖掘：历史运行数据蕴含着设备运行的丰富信息，但目前缺乏有效的手段对其进行深入分析，难以准确评估设备的健康状态。
2.2 挑战
2.2.1数据采集与传输：接触网系统分布广泛，沿线需部署大量传感器，这使得数据采集量巨大。如何在保证数据完整性的前提下，实现高效采集和稳定传输，成为亟待解决的难题。
2.2.2数据存储与管理：海量数据的存储和管理对系统的硬件存储容量、读写速度以及软件的数据组织和管理能力都提出了极高要求。
2.2.3故障诊断与预测：从海量、复杂的数据中准确提取有效特征，并构建高效的故障诊断模型，是实现接触网牵引供电系统智能化监测的核心关键。
三、基于大数据的状态监测与分析
大数据可视化分析，作为当今数据驱动时代的一项核心技术，巧妙地融合了计算机卓越的计算能力与人敏锐的认知能力。借助这一融合优势，人们能够在短时间内，迅速穿透大规模复杂数据集的表象，精准地把握其中蕴含的关键信息，为各领域的研究与探索提供了至关重要的方向指引，已然成为寻找突破的关键利器。
以某运营时速达300km/h的高铁线路为例，通过对其全年缺陷空间分布情况进行深入研究，呈现出了典型的分布特征。其中，有6个特殊的里程点频繁出现重复检出缺陷的情况。经过与线路基础信息的深度比对与分析，明确了这些位置均处于车站范围内，且所涉及的缺陷大多出现在列车低速运行状态下。在跨越近1000km的线路区间内，总计分布着14座车站，然而并非所有车站都存在类似规模的重复性缺陷问题。由此可见，这6座车站的设备质量状态具有独特性，必须将其列为重点关注对象。
车站，作为铁路运输系统中的关键枢纽，股道数量众多，日常运输作业十分繁忙。为保障列车能够在不同线路间实现安全、可靠的过渡，车站所配备的相关结构相较于普通区间更为复杂。这种复杂性不仅体现在工程设计层面，也给日常检测工作带来了极大挑战。由于结构的特殊性，大型有动力或自走行检测设备难以在车站内进行全面、细致的检测作业。长期暴露在自然环境中的接触网，其零部件承受着机械振动与电气灼烧等多重应力作用。在经年累月的运行过程中，这些不利因素不断累积，最终导致接触网零部件出现松脱、断裂等缺陷。
对于那些反复出现，但短期内不会对运输秩序造成直接威胁的缺陷，尽管它们看似 “温和”，却不可忽视。因为这些缺陷在潜移默化中影响着设备的使用寿命，犹如隐藏在暗处的 “慢性杀手”。因此，在大数据系统的监测体系中，应将此类缺陷作为重点关注目标，利用大数据技术的优势，进行实时、动态的监测，并及时发出提示信息，以便相关人员能够及时采取措施，防患于未然，确保高铁接触网牵引供电系统的稳定运行。
3.1 框架设计
基于大数据技术构建的接触网牵引供电系统状态监测框架，主要包含以下四个模块：
(1)数据采集与传输模块：借助各类传感器和在线监测设备，实时采集接触网运行过程中的电压、电流、温度、位移等关键参数。采集到的数据通过工业互联网或 5G 网络进行传输，确保数据能够快速、准确地汇总至后续处理环节。
(2)数据存储与管理模块：运用分布式存储系统，如 Hadoop、Hbase 等，实现海量监测数据的可靠存储。同时，采用数据清洗与压缩技术，去除数据中的噪声和冗余信息，优化存储效率，降低存储成本。
(3)数据分析与处理模块：运用机器学习和大数据分析算法，如随机森林、支持向量机、神经网络等，对存储的数据进行深入处理。通过这些算法，提取出能够准确反映设备运行状态的关键特征，为后续的状态评估和故障诊断提供有力支持。
(4)状态评估与故障诊断模块：结合历史数据和实时采集的数据，构建科学合理的健康评估模型。该模型能够识别设备潜在的故障风险，并实现对故障的精准预测与定位，为运维人员及时采取措施提供依据。
3.2 关键技术
(1)分布式数据处理技术：利用大数据处理框架，如 Spark，实现对海量数据的快速、实时处理。Spark 通过分布式计算和内存计算技术，大大提高了数据处理的效率，满足了接触网牵引供电系统对数据实时分析的需求。
(2)机器学习算法：采用深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)等，进行设备状态识别和故障预测。这些模型具有强大的特征学习能力，能够自动从复杂数据中提取深层次特征，提升故障诊断的准确性。
(3)可视化技术：构建动态监测界面，将设备的运行状态以直观、易懂的方式呈现给运维人员。通过实时展示设备的各项运行参数、健康评分以及故障预警信息等，帮助运维人员及时掌握系统运行情况，做出科学决策。
四、应用案例分析
4.1 数据来源
以某高速铁路接触网系统为研究对象，采集的监测数据涵盖以下几类：
(1)电压、电流波形数据：反映接触网供电的电气特性，用于分析供电稳定性和潜在的电气故障。
(2)接触线磨耗数据：监测接触线的磨损程度，是评估接触网使用寿命和安全性的重要指标。
(3)温度与湿度数据：环境温度和湿度会对接触网设备的性能产生影响，这些数据有助于分析环境因素与设备故障之间的关系。
(4)历史故障记录：为故障诊断模型的训练和验证提供参考依据，帮助模型学习不同故障的特征和规律。
4.2 数据分析与处理
(1)数据预处理：对采集到的数据进行清洗，去除异常值，避免其对后续分析产生干扰;同时，采用合适的方法填补缺失数据，保证数据的完整性。
(2)特征提取：运用小波变换技术，从电气信号中提取特征值。小波变换能够有效分解信号，提取出不同频率段的特征信息，为故障诊断提供更丰富的特征向量。
(3)故障诊断：基于支持向量机(SVM)算法，对常见的设备故障类型进行分类识别。SVM 算法在小样本、非线性分类问题上具有独特优势，能够准确识别接触网牵引供电系统中的各类故障。
4.3 结果与分析
通过对该线路一年的运行数据进行深入分析，结果表明：基于大数据的状态监测模型表现出色，能够提前 2 小时预测接触线断裂故障，并成功识别多起绝缘子老化问题，故障识别准确率达到 95% 以上。这一成果充分验证了该模型在接触网牵引供电系统状态监测中的有效性和可靠性，为保障铁路安全运行提供了有力支持。
五、结论与展望
本文基于大数据技术，提出了一种适用于接触网牵引供电系统的状态监测与分析方法。研究结果表明，大数据技术的应用显著提升了系统的状态感知能力和故障诊断精度。在未来的研究中，可从以下几个方向展开进一步探索：
(1)优化数据分析算法：不断改进现有算法，结合最新的研究成果，提高算法的实时性与准确性，以更好地适应复杂多变的接触网运行环境。
(2)拓展系统应用场景：探索将该系统应用于广域联动监测，实现不同区域接触网系统之间的数据共享与协同分析，提升铁路供电系统的整体安全性和可靠性。
(3)引入人工智能技术：深度融合人工智能技术，如强化学习、知识图谱等，实现更加智能化的运维管理，进一步提高接触网牵引供电系统的运维效率和质量。
参考文献
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