铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障识别方法研究

1 铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障的成因

1.1 自然环境因素

自然界的强大力量，往往是铁道供电牵引变压器接触网出现断线接地故障的关键诱因。在狂风暴雨肆虐的恶劣天气里，强劲的大风有可能将接触网支柱吹倒，亦或是让接触线产生剧烈晃动，在与周边物体的碰撞过程中致使线路断裂。暴雨则可能触发山体滑坡、泥石流等严重地质灾害，鸟害导致接触网接地故障，对接触网的基础架构造成破坏，使其因失去支撑而出现断线接地的状况。除此之外，雷击这一因素同样不容小觑，强大的雷电流极有可能直接击穿接触网的绝缘部分，进而导致接触线熔断或者引发接地故障。

1.2 设备老化与磨损

伴随铁道供电系统使用时长的增加，系统内的牵引变压器以及接触网设备会逐步呈现老化与磨损状况。接触线长期在高负荷状态下运转，其表面持续遭受摩擦和电腐蚀作用，进而致使线径变细、机械强度减弱，最终极有可能出现断线情况。牵引变压器的内部绕组同样会因长时间运行而产生绝缘老化问题，一旦绝缘性能降低至特定程度，便可能诱发接地故障，对整个供电系统的正常运作造成影响。

1.3 外力破坏

在铁路沿线，人为的外力破坏对接触网会构成严重威胁。具体而言，施工过程中存在的误操作是一大隐患。比如大型机械在作业期间，若操作不慎与接触网发生碰撞，极有可能致使接触线断裂。除了这种意外情况，盗窃铁路设备的现象也屡见不鲜。此外，车辆碰撞铁路设施、异物撞击接触网等意外状况，同样可能造成接触网断线的后果。

1.4 维护管理不到位

铁道供电系统的安全运行，关键在于有效的维护管理。要是维护人员未能定时对牵引变压器以及接触网展开检查与维护，设备潜藏的问题便难以被及时察觉。以接触网为例，若其零部件出现松动、磨损等状况却未得到及时处理，随着时光的推移，这些问题会如滚雪球般不断恶化，最终极有可能引发断线接地故障。除此之外，维护记录缺失完整性、故障处理不够及时等管理层面的问题，也会对整个供电系统的可靠性造成负面影响。

2 铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障识别的方法

2.1 电气参数监测法

在铁道供电系统中，电气参数监测法在识别牵引变压器接触网断线接地故障方面扮演着举足轻重的角色。该方法聚焦于对牵引变压器与接触网的电气参数开展实时监测工作，所涉及的参数包括但不限于电流、电压以及功率等。凭借这种实时监测，能够敏锐察觉电气参数的异常变动情况。当断线接地故障发生时，故障点周边的电气参数会呈现出显著的波动特征。以接触网断线这一情况为例，断线故障点后方的电流会呈现出急剧减小的态势，而故障点前方的电流则有可能出现增大的现象。若发生接地故障，系统的电压会出现失衡的状况。为了实现对这些电气参数的精准捕捉，采用高精度的传感器对其进行持续不断的监测。传感器将所获取的监测数据传输至故障识别系统之中。该系统预先设置了相应的阈值与算法，对实时数据展开深度分析与精准判断。一旦监测到电气参数偏离了正常的范围区间，系统便会迅速发出预警信号，提示可能存在断线接地故障。不仅如此，系统还具备进一步分析的能力，能够依据电气参数的变化特征，初步判定故障的具体类型以及大致所处的位置。这一功能为后续开展故障排查与处理工作提供了有力的支撑依据。

2.2 行波法

行波法是一种依托行波于输电线路内的传播特性来判别故障的手段。当铁道供电牵引变压器或者接触网出现断线接地故障时，会生成朝着两端传播的行波。在牵引变压器以及接触网的关键部位安装行波监测装置，对行波的起始时刻、传播速率以及抵达时间等数据予以记录。依据行波的传播规律以及故障点和监测点之间的距离关联，能够精准算出故障点的所在位置。行波法具备故障定位精准度高、响应时效快的显著优势。它不会受到系统运行模式以及故障类型的干扰，能够在故障发生的刹那捕获行波信号，迅速且准确地明确故障位置。

不过，行波法也存在一定的短板，例如行波信号易受外界因素干扰，监测装置的安装与维护费用相对较高等。为提升行波法的可靠性与准确性，需要运用先进的信号处理技术对行波信号开展滤波、去噪等操作，同时对监测装置的布局以及参数设定进行优化。

2.3 人工智能识别法

近年来，人工智能识别法在铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障识别领域大放异彩，成为一种先进的识别手段。它依托机器学习、深度学习等人工智能相关技术，对海量的故障数据以及正常运行数据展开剖析与研习。通过搭建复杂精妙的算法模型，系统得以自主探寻数据里潜藏的规律与特征。在实际运用场景中，第一步是收集牵引变压器和接触网的各类运行数据，涵盖电气参数、周边环境信息等内容。把这些数据输入到已经训练成熟的人工智能模型之中，该模型会依据其所学得的模式来判定当前的运行状况。举例而言，运用卷积神经网络（CNN）能够针对电气参数的时序数据开展特征提取与分析，进而判断是否存在断线接地故障。相较于传统方法，人工智能识别法展现出强大的自适应能力与泛化能力。它能够应对复杂多变的故障情形，哪怕遭遇新出现的故障类型，也有机会实现精准识别。并且，随着数据的持续累积以及模型的不断优化，其识别的精准度会逐步提升。不过，这一方法也面临着一定的挑战，比如需要大量高质量的数据用于训练，模型的可解释性相对欠佳等。为了攻克这些难题，有必要强化数据管理与标注工作，同时深入研究具备可解释性的人工智能算法。

2.4 图像识别法

图像识别技术主要借助高清摄像头之类的设备，针对铁道供电牵引变压器以及接触网开展实时的图像采集工作。这些摄像头可安装于诸如变压器周边、接触网支柱等关键点位，从而全方位捕捉设备的外观状况。所采集到的图像会被传送至图像识别系统，该系统运用图像处理与模式识别技术对图像展开剖析。举例来说，借助边缘检测、特征匹配等算法，识别接触网是否出现断线、变形等异常状况，以及牵引变压器的外观是否存在损坏、冒烟等现象。图像识别法具备直观、可视化的显著优势。工作人员能够直接凭借图像了解故障的具体情形，这有利于迅速制定维修方案。并且，它不会受到电气参数波动等因素的干扰，能够独立开展故障检测工作。然而，该方法也存在一定的局限性。在恶劣的天气条件下，像大雾、暴雨等情况，图像质量可能会受到不良影响，进而致使识别的准确率降低。为了提升图像识别法的可靠性，需要运用先进的图像增强技术以及多传感器融合的方法，同时结合其他故障识别手段进行综合判定。

3 结语

综上所述，针对铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障，现有的各类识别方法均呈现出独特的优劣态势。在实际的应用场景中，需要依据具体的工况、设备条件等情况，将多种识别方法进行有机融合、综合运用。如此一来，方能切实提升故障识别的精准度与可靠性，进而为铁道供电系统的安全稳定运转筑牢坚实保障。

参考文献：

[1] 成雄 . 电气化铁路常见牵引供电故障分析及应对措施 [J]. 低碳世界，2024，14（01）：142-144.

[2] 蒋忠浩 . 铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障识别方法研究 [J].工程机械与维修，2024，（01）：17-19.