智能算法在轨道交通电力监控系统中的应用

1 智能算法在轨道交通电力监控系统故障诊断中的应用

1.1 基于神经网络的故障特征提取

轨道交通电力系统运行过程中，电力设备如牵引变压器、整流机组、接触网等持续输出大量非线性、非平稳的电气信号。这些信号中蕴含着丰富的状态信息，但其高维度、强噪声特性使得传统阈值判断或频域分析方法难以有效识别早期故障。在此背景下，深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）等模型展现出卓越的特征学习能力。通过构建多层非线性映射结构，神经网络能够自动从原始电压、电流波形中提取深层抽象特征，例如谐波畸变率、暂态冲击能量、相位不平衡度等隐含模式。尤其在处理非平稳信号时，结合小波变换的神经网络模型可实现时频域联合分析，显著提升对局部放电、电弧故障等微弱异常的敏感度。

1.2 利用支持向量机进行故障分类

在完成特征提取后，如何实现高精度、高鲁棒性的故障分类成为关键环节。支持向量机（SVM）以其在小样本条件下仍能保持优良分类性能的优势，成为故障识别的理想工具。针对轨道交通电力系统中故障样本获取困难、类别分布不均等问题，SVM通过最大化分类间隔的策略，在高维特征空间中构建最优决策边界。采用径向基函数（RBF）作为核函数，可有效处理非线性可分问题，将神经网络提取的高维特征向量映射至再生核希尔伯特空间，实现短路、过载、接地、绝缘劣化等多类故障的精细区分。此外，引入最小二乘支持向量机（LS-SVM）可进一步提升计算效率，在保证分类精度的同时满足实时监控需求，显著增强了系统对突发故障的响应能力。

1.3 融合遗传算法优化故障诊断模型

尽管神经网络与 SVM 具备较强的学习能力，但其性能高度依赖于参数配置，如网络层数、学习率、正则化系数、SVM 的惩罚因子 C 和核参数 γ 等。传统网格搜索或随机初始化易陷入局部最优，影响诊断效果。为此，引入遗传算法（GA）进行全局参数寻优。GA 通过模拟自然选择机制，采用编码、交叉、变异等操作，在解空间中高效搜索最优参数组合。在实际应用中，以故障识别准确率和误报率的加权综合指标作为适应度函数，驱动种群进化。实验表明，经 GA 优化后的混合模型在典型故障集上的识别准确率提升超过 8% ，且收敛速度更快、稳定性更强。该融合策略不仅提升了诊断系统的整体性能，也增强了其在复杂电磁环境下的抗干扰能力。

2 智能算法在轨道交通电力监控系统负荷预测中的应用

2.1 时间序列分析算法挖掘负荷变化规律

轨道交通电力负荷呈现显著的周期性和趋势性特征，受列车运行图、上下班高峰、节假日客流等多重因素驱动。时间序列模型如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）能够有效捕捉负荷数据的动态演变规律。通过对历史负荷序列进行差分处理，消除趋势项和季节性成分，建立平稳序列模型。随后利用 AIC/BIC 准则确定最优阶数，完成参数估计与模型检验。该方法在短期负荷预测（如15 分钟至1 小时）中表现出良好适应性，尤其适用于运行图固定、客流规律性强的线路。

2.2 灰色预测算法处理不确定性负荷数据

在中长期负荷预测中，由于外部因素（如城市规划、突发事件、气候影响）导致数据信息不完全、样本稀疏，传统统计模型难以适用。灰色系统理论中的 GM（1，1）模型为此类“小样本、贫信息”问题提供了有效解决方案。通过对原始负荷数据进行一次累加生成（1-AGO），削弱随机波动，增强序列单调性，进而构建一阶线性微分方程模型。该模型能够从有限数据中挖掘潜在增长趋势，适用于年度或季度级负荷预测。在实际应用中，结合残差修正机制可进一步提升预测精度，尤其在新线路开通或运营初期数据积累不足阶段，展现出独特优势。

2.3 组合预测算法综合提升预测精度

单一预测模型难以全面应对轨道交通负荷的多尺度、多源异构特性。组合预测通过集成多种算法优势，实现“1+1>2”的协同效应。常见的组合方式包括线性加权、基于误差反向传播的动态权重分配，以及采用元学习器（如 Stacking 集成）进行高层融合。例如，将 ARIMA 捕捉线性趋势的能力与 BP 神经网络处理非线性关系的能力相结合，再引入灰色模型补充信息缺失场景下的预测稳定性。通过历史预测误差最小化原则确定各模型权重，组合模型在多个地铁线路实测数据上的平均绝对百分比误差（MAPE）较单一模型降低 15% 以上。

3 智能算法在轨道交通电力监控系统优化控制中的应用

3.1 粒子群算法优化电力设备运行参数

轨道交通电力系统包含大量可调参数设备，如有载调压变压器、无功补偿装置、再生制动能量吸收装置等。如何协调这些设备的运行状态以实现能耗最小化、电压稳定性和功率因数最优，是一个复杂的多目标优化问题。粒子群优化算法（PSO）通过模拟个体与群体的社会行为，在解空间中快速搜索最优运行点。每个“粒子”代表一组设备参数配置，其位置更新由个体历史最优和群体全局最优共同引导。在实际建模中，目标函数通常设计为加权综合指标，涵盖网损、电压偏差、设备动作次数等。PSO 算法迭代收敛速度快，易于实现在线优化控制，已在多个城市轨道交通牵引供电系统中成功应用，实现日均节电率达 3%-5% 。

3.2 蚁群算法规划电力调度路径

当发生设备故障或进行运行方式切换时，需快速重构供电网络，确保关键负荷持续供电。此过程本质上是寻找从主变电所到各牵引/降压变电所之间的最优供电路径问题。蚁群算法（ACO）通过模拟蚂蚁释放信息素并选择高浓度路径的行为，实现分布式寻优。将供电网络抽象为带权图，节点代表变电所，边代表供电线路，权重可综合考虑线路阻抗、负载率、故障风险等因素。蚂蚁在图中随机游走，路径越优，信息素沉积越多，后续蚂蚁更倾向于选择该路径。

3.3 模拟退火算法解决优化控制局部最优问题

在电力系统优化控制中，目标函数常存在多个局部极值点，导致传统梯度类算法易陷入次优解。模拟退火算法（SA）借鉴物理退火过程，通过引入“温度”参数控制搜索行为。在高温阶段，算法允许以一定概率接受劣解，从而跳出局部陷阱；随着温度逐步降低，接受劣解的概率减小，最终趋于稳定收敛。在轨道交通优化调度中，SA 可用于求解机组组合、储能充放电计划、牵引供电分区运行等复杂问题。其全局搜索能力强，尤其适用于非凸、不可导的优化场景。

结语

智能算法在轨道交通电力监控系统的故障诊断、负荷预测和优化控制中已形成系统化应用框架。神经网络与支持向量机的协同作用实现了故障特征的精准提取与高效分类，遗传算法的引入进一步提升了诊断模型的鲁棒性与准确性；时间序列分析、灰色预测与组合模型的融合，有效应对了负荷数据的周期性与不确定性，提高了预测的可靠性；粒子群、蚁群与模拟退火等智能优化算法则在设备参数调节、供电路径规划和全局寻优中展现出强大能力，显著提升了系统的运行效率与经济性。

参考文献：

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[2] 一种基于 LM 算法优化 RNN 神经网络的城市轨道交通能耗预测研究[J]. 朱大缓;郑懿;史文钊;常晓敏.暖通空调，2022（S1）

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