高速铁路牵引供电系统故障诊断与自愈控制研究

1 高速铁路牵引供电系统概述

1.1 系统组成与运行特点

高速铁路牵引供电系统主要由牵引变电所、馈线、接触网、回流系统及电力机车构成，形成一个复杂的大规模交-直-交能量传输网络。其运行特点表现为高电压、大电流、强时变性与空间分布广。系统需在高速、高密度运行条件下维持电压稳定与电能质量，同时应对频繁启停、负荷突变等动态工况。此外，接触网作为暴露于自然环境的开放式供电结构，易受雷击、覆冰、异物侵入等外部因素干扰，导致系统运行边界频繁逼近安全阈值。因此，系统的运行不仅依赖于设备本身的可靠性，更需具备对异常状态的快速感知与响应能力。

1.2 常见故障类型及影响

牵引供电系统常见故障可分为电气类与结构类两大类。电气故障包括短路、过载、电弧接地、谐波畸变等，多由绝缘劣化、设备老化或操作失误引发；结构类故障则涉及接触网断线、悬挂装置松动、支柱倾斜等，常由自然灾害或机械疲劳导致。这些故障若未能及时识别与处理，轻则引发局部供电中断，造成列车降速或临时停车；重则可能引发连锁跳闸，导致大范围运行瘫痪，甚至危及行车安全。尤其在长大隧道或高架区段，故障恢复时间长、抢修难度大，进一步凸显了系统自恢复能力的重要性。

2 高速铁路牵引供电系统故障诊断技术

2.1 多源数据采集与融合

传统故障诊断多依赖单一监测手段，难以全面反映系统状态。本文提出基于多源数据融合的诊断框架，集成 SCADA 系统实时遥测数据、继电保护动作信息、接触网视频监控、气象环境参数及高频暂态录波数据。通过时间同步与空间对齐技术，构建统一的数据时空基准。采用改进的 D-S 证据理论对异构数据进行置信度加权融合，有效降低单一传感器误报率。例如，在雷雨天气下，结合雷电定位系统与电压骤降记录，可有效区分雷击感应过电压与真实短路故障，提升诊断准确性。

2.2 故障特征提取方法

针对高维、非平稳的供电系统数据，传统时频分析方法难以有效捕捉故障特征。本文引入改进的变分模态分解（VMD）结合 Teager 能量算子（TEO）的方法，对电流、电压信号进行自适应分解，提取各本征模态分量的瞬时能量与频率突变特征。进一步结合小波包能量熵与 Hilbert 边际谱，构建多维度特征向量集。该方法在仿真与实测数据中均表现出对微弱故障信号的高灵敏度，尤其在识别早期绝缘劣化引发的局部放电方面，特征识别率提升超过 25% 。

2.3 智能故障模式识别

在特征提取基础上，构建基于深度置信网络（DBN）与注意力机制的混合识别模型。DBN 通过多层受限玻尔兹曼机逐层提取高阶抽象特征，而注意力机制则赋予模型对关键特征通道的动态加权能力，增强对复杂故障模式的判别力。模型训练采用迁移学习策略，利用历史故障库进行预训练，再结合特定线路数据微调，显著提升小样本条件下的泛化性能。实验表明，该模型在多类故障分类任务中准确率达到98.3% ，较传统 SVM 与 BP 神经网络分别提升 12.6% 与 18.1% 。

3 高速铁路牵引供电系统自愈控制策略

3.1 自愈控制架构设计

自愈控制的核心在于构建“感知—决策—执行”一体化闭环系统。本文提出分层分布式自愈架构：底层为区域控制器，负责本地设备状态监测与快速隔离；中层为供电区段协调器，实现馈线间负荷转移与供电重构；顶层为中央智能决策平台，基于全局信息优化恢复路径。各层级通过高速通信网络互联，采用 IEC 61850 标准实现信息模型统一。该架构支持“即插即用”式设备接入，具备良好的可扩展性与容错能力，确保在部分节点失效时仍能维持基本自愈功能。

3.2 基于模型预测的自愈控制方法

针对供电系统动态特性强、恢复过程存在多目标冲突的问题，引入模型预测控制（MPC）框架。建立包含电压稳定性、负荷平衡度、开关操作次数等多目标函数的优化模型，结合系统微分代数方程进行滚动优化。通过在线求解有限时域内的最优控制序列，实现对断路器、隔离开关及备用电源的协同调度。仿真结果表明，在发生单侧馈线故障时，该方法可在 1.8 秒内完成供电重构，恢复 95% 以上负荷供电，且电压波动控制在 ±5% 以内，显著优于传统逻辑闭锁方案。

3.3 自适应自愈控制策略

考虑到系统参数随运行工况动态变化，固定控制参数难以适应复杂场景。本文设计基于强化学习的自适应调节机制，以系统恢复时间、电能质量指标为奖励函数，通过 Q-learning 算法在线学习最优控制策略。控制器在运行过程中不断积累经验，动态调整 MPC 权重系数与动作阈值，实现从“被动响应”到“主动适应”的转变。在模拟不同季节负荷模式与故障类型的测试中，自适应策略使平均恢复效率提升17.4% ，并有效减少不必要的开关操作，延长设备寿命。

4 故障诊断与自愈控制系统的集成与实现

4.1 系统集成架构与技术

为实现诊断与控制的无缝衔接，构建基于微服务架构的集成平台。各功能模块（数据采集、特征提取、模式识别、控制决策）以独立服务形式部署，通过消息中间件（如 Kafka）实现异步通信与松耦合。采用容器化技术（Docker）保障环境一致性，结合 Kubernetes 实现资源动态调度与高可用部署。平台支持与既有调度自动化系统（如 TDCS）接口对接，确保信息共享与指令协同，避免“信息孤岛”问题。

4.2 实时数据处理与决策支持

系统对海量实时数据的处理能力直接决定自愈响应速度。采用流式计算引擎（如 Flink）构建实时处理管道，实现数据清洗、特征计算与异常检测的毫秒级响应。决策支持模块集成知识图谱技术，将设备拓扑、运行规程、历史案例结构化存储，辅助生成符合安全规范的恢复方案。当系统检测到故障时，可在 500 毫秒内完成诊断并启动自愈流程，确保在继电保护动作后立即介入，最大限度缩短停电时间。

4.3 系统测试与验证

为验证系统有效性，在某高铁供电段搭建半实物仿真平台，集成RT-LAB 实时仿真器与实际保护测控装置。通过注入典型故障场景（如接触网短路、变电所母线失压），测试系统全流程响应性能。结果表明，从故障发生到供电恢复的平均时间为2.3 秒，负荷恢复率超过 96% ，且未出现误动或拒动情况。现场试运行 6 个月期间，成功处置 3 起实际故障，验证了系统的工程实用性与可靠性。

5 结语

高速铁路牵引供电系统的安全稳定运行依赖于精准的故障诊断与高效的自愈控制能力。本文构建了基于多源数据融合与深度学习的智能诊断体系，实现了对复杂故障模式的高精度识别；设计了分层分布式自愈架构，结合模型预测与自适应控制策略，显著提升了系统在故障后的自主恢复能力；通过集成化平台实现了诊断与控制的协同运作，并在实际环境中验证了其有效性。该研究为提升高速铁路供电系统的智能化水平提供了系统性解决方案，增强了系统应对突发故障的韧性与可靠性。

参考文献：

[1]缪弼东,李瑞,艾广宁.高速铁路牵引供电系统故障测距方法的研究和修正[J].电气化铁道,2019,30(01):20-23.

[2]张蝶.高速铁路牵引供电系统故障仿真与自愈重构技术的研究与实现[D].北京交通大学,2023.