动车组高压电气设备绝缘故障预警指标体系构建   

一、动车组高压电气设备绝缘性能评估

1.1 绝缘性能评估方法

在创建动车组高压电气设备绝缘故障预估指标体系的研究与操作当中，绝缘性能评定办法属于关键部分之一，通过对绝缘材料的电气属性展开细致分析，可以借助各种技术手段，比如介电谱分析，局部放电检测以及绝缘电阻测定等，来评判绝缘材料的老化情况及其存在的故障危险。介电谱分析可给予绝缘材料在不同频率下的介电反应特性，进而表现材料内部的细微结构变动，局部放电检测能够探测到绝缘材料在高电压影响下产生的微小放电现象，这种放电活动常常是绝缘恶化和故障出现的先兆。

1.2 绝缘性能评估指标选取

在创建动车组高压电气设备绝缘故障预示指标体系的研究与实践过程中，绝缘性能评价指标的选取是十分关键的一环。首先要从动车组高压电气设备所处的工作环境及工作特性出发，选择能够真实体现其绝缘状况的关键参数，比如绝缘电阻、介电损耗因数、泄漏电流等参数，这些都是评价绝缘性能的常用指标，搜集这些参数的历史数据，结合故障案例加以分析，就能形成一个包含诸多维度的评价模型。

1.3 绝缘性能的实验评估与数据分析

在创建动车组高压电气设备绝缘故障预警指标体系的研究与操作当中，绝缘性能评判的实验与数据分析是重要部分之一，经过精心安排的实验，可以得到有关绝缘材料在各种环境条件下的电气性质的数据，诸如绝缘电阻、介电常数、介质损耗因数之类的参数，这些数据既给评价绝缘性能给予了直接的证据，又是形成精确评价模型的根基。就数据分析而言，采取了多种统计分析手段以及机器学习算法来处理实验数据，从而找出绝缘性能改变的模式和走向，凭借这些分析模型，可以预估绝缘材料长时间运行时的老化情况，尽早察觉潜藏的故障危险。

二、预警指标体系的构建方法

2.1 数据采集与处理技术

数据采集及处理技术是关键环节之一，先通过装设在动车组关键部位的传感器，随时搜集绝缘性能有关的数据，电压、电流、温度等等，这些数据的搜集要达到高精度和高频率，这样才能把握住绝缘性能的细微变动，而数据处理技术的应用之处在于把搜集到的原始数据变成有用的信息，包含数据清洗，数据融合，特征提取等步骤。数据清洗主要是为了去除噪声和异常值，保证数据质量，数据融合是把不同传感器采集到的数据进行融合，从而得到更完整的系统状态信息。特征提取是从原始数据中提取出能够代表绝缘性能状态的重要指标。对于分析模型的建立，机器学习、数据挖掘等技术被广泛应用于绝缘故障预测中，通过对历史数据的训练，可以建立一个能够对绝缘故障模式进行预测的模型。

2.2 预警指标的筛选与优化

在搭建动车组高压电气设备绝缘故障预警指标体系的时候，筛选并改良预警指标非常关键。经过大量的历史数据剖析，联系故障案例，找出影响绝缘性能的主要因素，从过去的动车组故障记录中可以看出，绝缘电阻值的异常波动同绝缘故障的发生有着很高的关联度，所以把绝缘电阻值当作预警指标之一是可行的。借助像支持向量机（SVM）或者随机森林这样的机器学习算法，可以进一步改良预警指标的挑选，这些算法可以处理多种数据，找出哪些指标对预测绝缘故障最敏感和有效。

2.3 预警模型的建立与验证

研究及建立动车组高压电气设备绝缘故障预警指标体系的时候，预警模型搭建并检验算是关键步骤，第一步要采集很多动车组运行资料，比如绝缘电阻、泄漏电流、温度这些数据，凭借先进的数据搜集和处理技术，确保所获数据精确而且无缺。第二步利用统计方法，机器学习算法，特别是支持向量机 SVM 或随机森林，去深入分析这些数据，找出同绝缘故障关联度最高的预警指标，在此基础上初步建立起预警模型，然后通过之前发生过的故障数据执行回溯检验，从而评判这个模型的准确性与可靠度。

三、预警指标体系的应用与案例分析

3.1 动车组中预警指标体系的应用

动车组高压电气设备运行过程中，绝缘故障属于影响安全运行的重要因素之一，创建起有效的预警指标体系，可提前察觉潜藏的绝缘问题，防止可能出现的故障和事故，通过对绝缘性能加以评判，融合实验数据以及以往的故障记录，找出关键的预警指标，绝缘电阻、介质损耗因数、泄漏电流等，这些指标的即时监测与剖析，给动车组的安全运行赋予了科学依据。在列动车组运行的时候，凭借预警指标体系检测到绝缘电阻数值不正常下滑，于是立刻执行了维修手段，免除了一次特许的电气故障，这体现出预警指标体系在实际运用当中的重要意义。

3.2 实际案例分析与效果评估

在开展关于动车组高压电气设备绝缘故障预警指标体系建立的研究与实践中，通过对已有的具体案例的剖析，可以验证预警模型的效果以及预警模型的实际成效。在某动车组的绝缘状况进行评判的同时，运用了历史故障记录加以统计，并且参照了即时观测所得来的数据来执行整个评判过程，依靠这样的预警指标体系，可以提前 12 个小时就预报出即将要出现的绝缘故障情况，这样一来，就给负责维持作业的人员赋予了十分宝贵的准备时间，在面临故障的时候，建立并运用这个预警指标体系，也始终是一个不断吸取教训、不断改正和完善的过程，每次成功的预警都对完善系统有着推动作用。

3.3 预警指标体系的优化改进

在创建动车组高压电气设备绝缘故障预警指标体系的研究与操作过程中，改良和改善是保证该系统长时间有效运转的关键所在，通过对过往故障数据的细致分析，融合机器学习算法，可以持续调整预警模型的参数，进而提升故障预测的精确度，就拿支持向量机（SVM）或者随机森林算法来说，它可以针对绝缘性能的诸多数据展开分类和回归分析，从而找出影响绝缘性能的主要因素。在实际应用当中，借助比较改良前后预警准确率的办法，可以明显看出改良举措所带来的成效，某动车组在执行预警指标体系改良之后，绝缘故障的预测准确率从 85% 提升到 92% ，这样就大幅度削减了由于故障引发的停运时间。

参考文献：

[1] 佟永焕 . 动车组高压电气设备绝缘故障机理研究及在线监测系统设计[D]. 北京 : 北京交通大学 ,2023.

[2] 张彦林 , 陈恒谦 , 杨燕花 , 等 . 动车组车顶高压电器箱三维有限元仿真及试验验证 [J]. 高压电器 ,2022,58(1):89-95.