基于关联挖掘的接触网运维策略优化研究.pdf
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1、铁道运输与经济RAILW AY TRANSPORT AND ECONOMY第 45 卷 第 11 期基于关联挖掘的接触网运维策略优化研究Optimization of Operation and Maintenance Strategies for Railway Catenary Based on Association Mining吴文平1,刘璐2,薛蕊3,李忠鑫1WU Wenping1,LIU Lu2,XUE Rui3,LI Zhongxin1(1.国能朔黄铁路发展有限责任公司 肃宁分公司,河北 沧州 062350;2.成都唐源电气股份有限公司 成都智谷耘行信息技术有限公司,四川 成都
2、610045;3.中国铁道科学研究院集团有限公司 基础设施检测研究所,北京 100081)(1.Suning Branch,Guoneng Shuohuang Railway Development Co.,Ltd.,Cangzhou 062350,Hebei,China;2.Chengdu Zhigu Yunxing Information Technology Co.,Ltd.,Chengdu Tangyuan Electric Co.,Ltd,Chengdu 610045,Sichuan,China;3.Infrastructure Inspection Research Institu
3、te,China Academy of Railway Sciences Corporation Limited,Beijing 100081,China)摘要:接触网作为铁路牵引供电系统的重要组成部分,维持其良好的服役状态是保障铁路运营安全、可靠运行的基础。为了挖掘接触网缺陷间的关联关系,进一步减少人为主观因素的影响,构建多层级接触网缺陷编码体系及缺陷数据库,提出了一种以时空关系为依据的接触网缺陷事务数据库划分方法,同时提出了自适应FP-Growth算法并阐述利用接触网缺陷间关联关系的运维策略优化方法。以朔黄铁路实际数据为例进行分析,验证上述理论的有效性。结果表明,使用接触网缺陷关联关系改进
4、的运维策略可以有效维持接触网系统的可靠性,提升维修效率并降低运维成本,取得较好的工程实际应用效果。关键词:铁路;接触网;数据挖掘;关联分析;运维策略Abstract:Catenary is an important component of the railway traction power supply system,and maintaining its good service condition is the foundation for ensuring the safe and reliable operation of railways.A multi-level catena
5、ry defect coding system and a defect database were constructed to explore the association between catenary defects and further reduce the influence of human subjective factors.Meanwhile,this paper proposed a partition method of the catenary defect transaction database based on spatio-temporal relati
6、onships and an adaptive FP-Growth algorithm.Additionally,the optimization method of operation and maintenance strategies utilizing the association among catenary defects was elaborated.The actual data from Shuohuang Railway was analyzed as an example to confirm the validity of the above theory.The r
7、esults show that the optimized strategy using catenary defect association can maintain the catenary systems reliability,improve maintenance efficiency,reduce operation and maintenance costs,and yield better engineering application results.Keywords:Railway;Catenary;Data Mining;Association Analysis;Op
8、eration and Maintenance Strategy文章编号:1003-1421(2023)11-0115-07 中图分类号:U226.8 文献标识码:ADOI:10.16668/ki.issn.1003-1421.2023.11.14引用格式:吴文平,刘璐,薛蕊,等.基于关联挖掘的接触网运维策略优化研究J.铁道运输与经济,2023,45(11):115-121.WU Wenping,LIU Lu,XUE Rui,et al.Optimization of Operation and Maintenance Strategies for Railway Catenary Based
9、 on Association MiningJ.Railway Transport and Economy,2023,45(11):115-121.-115吴文平 等 基于关联挖掘的接触网运维策略优化研究0引言接触网作为牵引供电系统的重要组成部分,其主要作用是将从牵引变电所获得的电能传输给铁路线路上运行的机车1。传统接触网运维策略是基于状态监测、故障维修的事后方法,未能实现预防性维修2-3。近年来,随着大数据技术在铁路领域的推广应用,通过挖掘接触网系统各种状态数据,优化接触网维修策略成为行业内关注的焦点,并取得相应的成果。苏春等4以隐半马尔科夫模型进行动态建模,并以维修费用最小化为约束进行求解
10、,为维修计划制定提供理论基础。Kilsby 等5利用HLPN模拟接触网系统主要部件的退化过程和维修行为,并以此为依据优化维修频次和维修规则,实现降低维修成本的目标。张友鹏等6采取基于嵌套粒子群结构的维修决策优化方法进行多目标的优化,通过试验证实该方法可有效提高接触网系统鲁棒性并降低维修成本。Wang等7在延迟时间理论中引入单位时间维修成本,建立以成本最小化为目标的故障预防监测优化模型。孙楠楠8以可靠性为中心建立接触网维修模型(RCM),利用Weibull分布模型分析接触网零部件的可靠性,并引入故障维修费用和各故障权重,以维修总费用最小为决策目标求解最优维修方案。上述以接触网可靠性分析为基础的方
11、法普遍以系统中主要组件为对象进行研究,其适用性范围较小,难以在整个行业内进行推广。现阶段对多种接触网设备缺陷进行综合研究的方法较少。同时接触网缺陷数据库体量较大,蕴含接触网系统本身的故障机理,故尝试引入数据关联挖掘算法。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法,它通过迭代生成频繁项集和关联规则来标识常用项集和关联规则。其基本思想是:所有的非空子集也应该同时频繁才能保证它本身是频繁的。因此Apriori算法通过层层迭代获得所有频繁项集。而FP-Growth算法是基于分支树(FP-tree)的数据结构,它能够直接理解频繁项集,无须像Apriori算法那样生成大量的候选项集。在构建FP-tre
12、e后,可以直接从树中提取频繁项集,大大提高了效率。接触网缺陷数据集包含大量数据和频繁项集,直接用Apriori算法生成频繁项集组合将非常低效。而FP-Growth算法可以有效压缩数据集并快速识别频繁模式,因此应用FP-Growth算法可以减少计算量,提高关联规则挖掘的效率,快速准确地发掘接触网缺陷之间的关联关系,进而优化维修计划和备品备件方案,从而实现接触网故障预防与降低运维成本的目的。1接触网运维策略优化流程朔黄铁路(神池南黄骅港)是西煤东运的主要通道之一,正线总长约598 km。随着朔黄铁路运量的不断攀升,设备运行强度也不断加大,对接触网设备的运维也提出了更高的要求。目前朔黄铁路生产组织的
13、维修策略主要采用的是传统的设备周期修,但是这种方式存在一定的局限性,容易产生过度维修,增加维修成本。为了解决这一问题,提出一种新的运维策略,通过对朔黄铁路接触网缺陷数据的挖掘和分析,发现缺陷之间的关联关系和规律,优化维修计划和备品备件方案,提高接触网运维效率和质量,降低运维成本。接触网运维策略优化流程图如图1所示。接触网运维策略优化流程主要分为3个部分,按照逻辑顺序依次为构建缺陷数据库、接触网缺陷关联关系挖掘,以及相应的功能应用。2接触网缺陷编码及数据库构建2.1多层次接触网缺陷编码方法考虑到接触网系统复杂的结构以及现场应用的便利性,采用多层级的方式对接触网缺陷进行编码。接触网缺陷编码由4个概
14、念层组成,由最底层到最高层依次为缺陷属性层、零部件层、设备层和图 1接触网运维策略优化流程图Fig.1Optimization flowchart of railway catenary operation and maintenance strategy-116吴文平 等 基于关联挖掘的接触网运维策略优化研究子系统层。接触网缺陷数据编码示意图如图 2所示。缺陷子系统层为缺陷编码的顶层,主要包含接触网系统中关键设备的大类划分。在此将接触网系统划分为6个大类,接触网子系统层信息表如表1所示。缺陷设备层为子系统层下一级概念层,其内容主要包括接触网各个子系统大类中的主要设备。以悬挂设备为例,接触网设
15、备层信息表示例如表 2所示。以中心锚结为例,接触网零部件层信息表示例如表3所示。缺陷属性层的内容是描述接触网零部件发生缺陷的具体信息及其属性(如烧伤、破损等)。接触网属性层信息表如表4所示。2.2基于时空关系的接触网缺陷事务数据库构建方法铁路接触网缺陷事务数据库主要对接触网运行过程收集的缺陷数据进行清洗、筛选并构建系统性的缺陷编码,然后依据时空关系构建缺陷数据库。通过电气化铁路供电安全检测监测系统(6C系图 2接触网缺陷数据编码示意图Fig.2Defect data encoding for railway catenary表1接触网子系统层信息表Tab.1Subsystem layer in
16、formation编号010203040506编码属性信息接触悬挂定位支持装置支柱、拉线和基础单项设备附加悬挂其他表4接触网属性层信息表Tab.4Information of catenary attribute layer编号01020304050607080910111213141516编码属性信息裂纹缺失破损装反烧伤松脱锈蚀偏斜断股露头不规范散股缺釉脏污开口销未掰开异物过紧表2接触网设备层信息表示例Tab.2Information example of catenary device layer编号0102030405060708编码属性信息承力索接触线吊弦回流线下锚装置电连接中心锚结架
17、空地线表3接触网零部件层信息表示例Tab.3Information example of catenary component layer编号0102030405060708091011编码属性信息本体承力索中心铆结线夹接触线中心铆结线夹弹簧垫圈垫圈夹板螺母螺栓开口销螺栓销压接头-117吴文平 等 基于关联挖掘的接触网运维策略优化研究统)检测监测设备和人工巡检等方式获得的接触网缺陷数据可以被看作是包含时间信息(发现时间)、空间位置信息(公里标)的字符串。因此,在进行接触网缺陷关联挖掘之前,需要根据数据的时空特征构建具有实际意义的接触网缺陷事务数据库。在接触网系统中,2个不同缺陷只有同时发生在同
18、一个维修计划包含的时间段内且空间距离在相邻支柱范围内,两者才可能具有关联关系。接触网缺陷事务数据库构建方法如图3所示。接触网缺陷按照其发现时间与空间位置,依次标记于该二维时空平面上。按照维修计划时间点和支柱位置将时空平面划分为多个时空方块,每个时空方块表征一个接触网缺陷事务,方块内的缺陷集构成相应的缺陷事务数据集。3FP-Growth 接触网缺陷关联关系挖掘算法关联关系挖掘算法是在庞大的数据集合中搜索发现频繁的项目集合,并以此揭示集合中的项目的相关性及其因果关系。从接触网缺陷分布特性出发,提出 FP-Grwoth 接触网缺陷关联关系挖掘算法,按照频繁项支持度从大到小排序的方式使得FP-tree
19、能够自适应地捕获数据集中的频繁模式信息,支持度大的频繁项会集中在 FP-tree 的上部,支持度小的频繁项在下部。根据支持度的高低,FP-Grwoth算法可自适应地识别出不同水平的缺陷关联模式,相比Apriori算法的候选生成方式,其通过FP-tree自适应构建,可以更高效地从接触网缺陷事务数据库中发掘接触网高风险零部件与接触网缺陷关联关系。3.1基本概念FP-Grwoth缺陷关联关系挖掘算法涉及的基本概念如下。(1)项。关联规则中最基础的元素,接触网关联关系挖掘中为不同类型的缺陷。(2)k项集。包含k个项的集合。(3)事务。根据特定维度划分的行为记录。(4)关联规则。项集之间的关联或因果关系
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