面向大数据的接触网一杆一档系统研究.pdf
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1、西铁科技3/202318研究与探讨面向大数据的接触网一杆一档系统研究陕西国铁科学技术研究发展有限公司詹磊李制军梁伟苏笑尘摘要:本文介绍了基于大数据技术的接触网一杆一档系统框架、系统设计思路、主要功能、各功能模块实现原理、硬件和软件支持,提出了基于一杆一档大数据系统的接触网异常状态检测技术、时间序列分析和聚类分析的接触网异常状态预测模型,并探讨了接触网悬挂状态监测、故障预防和制定保养计划等具体应用和该系统在接触网运维的应用前景。关键词:铁路接触网;信息管理;异常状态检测;大数据技术0引言接触网一杆一档系统以接触网支柱为基本单元,记录接触网寿命周期内指标变化反映设备运行质量水平,通过便捷化的参数统
2、计分析、历史数据检索指导日常运维工作,是铁路牵引供电管理信息系统的重要组成部分。随近年大数据技术的发展,接触网信息的采集、处理、分析和应用实现新的突破,面向大数据的接触网一杆一档系统(以下简称一杆一档大数据系统)实现了技术突破。大数据技术可挖掘复杂数据,生成重要的数据模型和预测工具,为设备管理提供优化方案和风险预警,有效提升接触网设备自动化管理能力和安全用电。1大数据技术与一杆一档系统的集成分析大数据技术的发展推动了牵引供电管理信息系统进步,可更好实现接触网信息管理,为设备信息的采集、处理、分析、诊断和预测提供便利,通过图像识别、数据挖掘、机器学习等手段,对指标参数全面分析,提高异常状态和故障
3、识别效率,有助于提高供电系统的自适应性和自动化水平,增强接触网故障预测和预警机制,提升牵引供电系统的稳定性。2面向大数据的接触网一杆一档系统的设计2.1系统的设计思路一杆一档大数据系统的设计思路基于大数据技术在一杆一档系统的实际应用,通过实现接触网信息的全面管理,达到提高接触网的安全性和稳定性的目标。总体设计思路如图1所示。一杆一档大数据系统实现的关键是遵循一定的数据处理和分析流程,需要硬件和软件配合建设:场景应用接触网维修工作中的应用接触网保养工作中的应用接触网运行维护计划制故障诊断维修提醒故障预防保养计划状态监测定功能模块接触网信息数据处理与故障诊断与故障诊断与运行监控模可视化展示采集模块
4、分析模块预测模块预测模块块模块支撑软件数据处理分析组件故障诊断和预测组件运行监控组件可视化展示组件支撑硬件传感器数据采集系统数据传输系统控制中心服务器图1系统设计图西铁科技3/202319杆一档系统研究面向大数据的接触网研究与探讨硬件支持:需要检测设备、实时监测传感器、数据采集系统、数据传输系统和控制中心服务器等硬件支持。软件支持:需要使用集成化的软件系统进行接触网信息的处理和分析。包括数据处理和分析软件、故障诊断和预测软件、运行监控软件和可视化展示软件等2.2系统的主要功能系统的主要功能模块包括:(1)接触网信息采集模块:通过多种传感器采集接触网的运行状态参数,包括导线张力、定位器抬升、开关
5、状态等数据。(2)数据处理与分析模块:采用多种数据分析算法和处理技术,对接触网信息进行清洗、去噪、归一化、特征提取、自动分类等一系列操作,提高设备信息的质量和价值。(3)故障诊断与预测模块:根据接触网信息、数据处理与分析结果,利用算法对故障进行诊断和预测;通过建立故障预测和预警机制,从数据中识别和预测可能发生的接触网故障和设备异常,提供有效的故障解决方案和及时的预警措施,降低接触网故障发生的风险。(4)运行监控模块:用于对接触网的实时运行状况进行监控和评估。通过研究接触网参数的变化趋势及其与环境因素的关系,及时发现设备的异常情况,提出预防措施,以确保牵引供电系统的运行安全和稳定性。(5)可视化
6、展示模块:通过图形化的方式展示接触网信息和分析结果,实现运维人员便捷观察设备运行状态和故障预测结果,直观了解信息变化趋势和异常情况,做出更好地决策。3接触网信息采集与数据处理3.1接触网信息采集技术通过机器和人工智能协作的方式,实现接触网信息采集与传输的自动化和智能化,在提高采集效率的同时,实现提高采集数据的质量和准确性,相关技术路线包括:(1)采用传感器和数据采集设备进行接触网信息的实时采集。(2)利用机器学习、深度学习等人工智能算法对结构化、非结构化数据进行分析处理(3)利用人工智能技术实现对接触网数据的异常检测和故障诊断。(4)通过Web平台展示采集和传输的接触网信息3.2接触网数据处理
7、流程具体的步骤、相应方法、技术包括:(1)数据预处理:对原始数据进行清洗、去噪、归一化、平滑化、采样等操作,消除数据中的噪声、异常值和空缺值,提高数据质量和可用性。(2)特征提取:对预处理后的数据进行降维,将多维高纬度的数据信息,转换成低纬度的特征向量,并去除余信息,降低数据的存储空间和计算复杂度,构建形成特征向量,例如基于离散小波变换的特征提取等方式。(3)特征选择:筛选出特征向量中的优质特征,根据数据特点进行选择,以便构建高精度的预测模型。(4)建模和预测:利用数据构建模型和预测算法实现对接触网故障诊断和预测。预测算法包括时间序列分析、回归分析、机器学习等方法。(5)模型评估:通过实验或交
8、又验证等手段对模型预测的可靠性进行评估,基于模型预测结果的准确度和稳定性等指标进行比较和分析,从而确定数据处理的效果和模型的可靠性。4接触网的异常状态预测模型建立接触网异常状态预测模型基于时间序列分析和聚类分析是两种方法构建,两种预测模型方法各自有其特点和优缺点,在实际应用中需要针对具体情况和需要进行选择和应用4.1基于时间序列分析的接触网异常状态预测模型主要通过对历史数据的分析,结合时间序列的特征,来预测未来的接触网状态。具体的步骤包括:(1)数据预处理:将原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理。(2)时间序列分析:利用时间序列分析技术对数据进行分析和建模,以确定不同时间段下的数据分布和趋势
9、。(3)建立模型:根据时间序列分析结果,建立接触网异常状态预测模型。(4)预测结果评估:利用预测结果评估模型的准确性和精度。此方式构建模型可根据历史数据建立较为准确的预测模型,但存在对数据依赖较强、易受异常值影响等问题。4.2基于聚类分析的接触网异常状态预测模型主要通过将数据分成不同的簇,寻找不同时间段下的数据分布3/2023西铁科技20杆一档系统研究面向大数据的接触网研究与探讨和规律,从而进行接触网异常状态的预测。具体的步骤包括:(1)数据预处理:将原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理。(2)特征提取:将处理后的数据提取出相应的特征,以便后续的聚类分析。(3)聚类分析:将数据根据相似性分成
10、不同的簇,以洞察数据之间的分布情况和规律,得出预测模型。(4)预测结果评估:利用预测结果评估模型的准确性和精度此方式构建模型可对数据进行自动识别和分组,自动判断数据的相似性,但需要对聚类分析技术有一定的掌握和理解5接触网一杆一档大数据系统的应用实践5.1工作规划中的应用一杆一档大数据系统可实现对接触网的在线监测和实时预警,提高接触网运维效率、安全稳定,具体实践路径如下:(1)工作流程的改进:在频繁下达多线程任务时,可通过工作流程管理系统将任务顺序排列、进行分配和跟踪,向用户提供合适的处理方式建议,保证任务的有序进行,减少出错率,通过可视化手段实现接触网生产过程管理,界面清晰、输出指标简单明了,
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