CN109591854A - 基于电力物联网的火车调度监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电力物联网的火车调度监测方法，包括以下步骤：车载定位模块31实时检测列车当前位置与位置运动情况，并与供电站电压与负荷监控模块1通过车载信号传输模块33进行信息传输，以判定列车当前位置是否处于区段供电站所对应的供电区间本发明可以在列车线路繁忙的最高峰，通过合理地调度列车的发车时间，错开列车线路供电高峰时段，以减轻区段供电站的高峰时段的供电压力，从而有效缓解了增设区段供电站数量的经济成本且尽最大可能的利用了现有列车供电站。
Description
技术领域
本发明属于电力技术领域，具体涉及一种基于电力物联网的火车调度监测方法。
背景技术
目前，列车电力物联网供电一般采用区段式供电模式，即将一条列车线路分成多个供电区段，分布于该条列车线路上的多个供电站分别向各自负责的某一供电区段供电。随着我国铁路建设的突飞猛进，线路上的列车密度也与日俱增，为了应对列车用电峰值功率，一方面，我国采取了对沿路供电站进行扩容和增加其数量，另一方面，在列车线路繁忙的最高峰，通过调度列车的发车时间来减轻区段供电站的供电压力。
基于电力物联网的列车调度对无限网络信号的要求极高，主要表现在车地之间的信号传输的稳定性、准确性和及时性；另外，区段供电站电网实时状态同样关系着列车运行的安全和顺利，需要我们能够及时准确地做好实时监测。
目前现有的基于电力物联网的列车调度监测系统及其方法，在对列车信号的覆盖情况以及对区段供电站是否出现异常都没能做好十分精准且高效率的监测，从而有可能导致相关信息传输错误或者不及时，造成潜在的运营调度风险。除此之外，现有技术也没有极大得考虑到列车实际应用的场景，比如没有对列车车载信息传输装置的信号覆盖状态进行实时监测，有时只是对无线网络基站侧的信号进行了收集，没有将4G核心网设备与无线基站侧的信号进行协同检测管理，从而导致列控中心不能全面、准确、及时地获取列车车载终端的信号传输数据。
此外，随着列车供电网的不断发展，整个列车供电电力系统的运行自然也是越发复杂，需要我们快速准确地判别列车供电站电网异常状态，以确保列车供电安全。目前判定供电系统是否出现异常对根据该电网的物理模型来判定，这样做的准确性和判定效率都不是很高，需要提供一种基于电力数据来判定供电系统是否异常的处理方法。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述不足提供一种基于电力物联网的火车调度监测方法，包括以下步骤：
一种基于电力物联网的火车调度监测方法，包括以下步骤：
S1、车载定位模块31实时检测列车当前位置与位置运动情况，并与供电站电压与负荷监控模块1通过车载信号传输模块33进行信息传输，以判定列车当前位置是否处于区段供电站所对应的供电区间；
S2、供电站电压与负荷监控模块1实时监控所在区段供电站的电压与负荷情况，识别所述的区段供电站电网是否出现异常，当识别到区段供电站当前负荷功率突破设定的最大负荷功率阈值时，即刻将延时发车信号发送至所述列车调度模块21；
S3、列车调度模块21接收到所述延时发车信号后，获取与所述供电站电压与负荷监控模块1相对应的区段供电站所负责的供电区间的列车数量，且计算出区段供电站所负责的供电区间需要延迟发车的列车数量；
S4、列车调度模块21根据其在S3中所计算列车数量，判断该区段当前列车数量是否超出最大值，如超出，则将超出的列车依次延时发车；
S5、列车调度模块21将经过其计算后的各列车延时发车预定时长发送至车载信号传输模块33接收，并通过车载信号传输模块33传输给车载显示模块32和列车自动运行模块34；
S6、列车自动运行模块34在收到所述延时发车的命令后，通过使能列车自动运行模块34上面的延迟开关，进而控制列车延时发车。
识别所述的区段供电站电网是否出现异常包括以下步骤：
SP1、利用电力系统分析综合程序建立所述的区段供电站电网故障数据模型，标定出电网故障数据数据，并将所述电网故障数据生成马尔可夫矩阵，再将马尔可夫矩阵经过处理得到埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵；
SP2、对所述的埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵进行谱分析，通过对比设定的电力异常指标来判断区段供电站电网是否出现异常。
所述SP2具体包括：
SP2.1、对所述的埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵进行谱分析后，绘制出谱分析图；
SP2.2、建立区段供电站电网异常指标，同时设定电网异常指标被允许的范围；
SP2.3、根据建立的区段供电站电网异常指标判定区段供电站电网是否处于异常状态极其严重程度；
SP2.4、对照所述的谱分析图，根据圆环定律，统计处于内环中的数据点的占比，进而判断区段供电站电网是否异常以及其严重程度。
所述SP2.2具体如下：
根据圆环定律，当区段供电站电网正常时，检测数据分布在内环与外环之间，当然不排除可被允许范围内会有较小误差，这不会影响对检测结果的评价；当区段供电站电电网出现异常时，检测数据则会超出正常比例分布在内环以内，分布比例越大，则代表区段供电站电网异常状态越严重；
通过比较最小本征值长与内环半径，假设异常指标为q，设lmin为最小本征值长，设r为内环半径，则
其中统计之前的大量数据进行分析可以得到阀值G；则当时我们可以认为区段供电站电网处于异常状态；
假设灵敏值为W，正常信号强度值为x，实测信号信号强度值为x′；当区段供电站电网处于异常状态时，则灵敏值为：
根据公式(2)分析可知，G值对灵敏值W的影响在于，随着G取值越大则灵敏值越大，从而会导致区段供电站电网很容易被认为出现异常状态；系统识别G取值越小则灵敏值越小，从而会导致区段供电站电网出现异常状态时很难被发现；根据大量数据分析总结为G一般取0.48最为适当；
当区段供电站电电网出现异常时，检测数据则会超出正常比例分布在内环以内，分布比例越大，则代表区段供电站电网异常状态越严重，假设z为区段供电站电网异常严重系数，s1为内外环之间数据坐标点数；s2为内环内数据坐标点数，则具体公式如下：
进行车地之间信号传输时，还包括以下步骤：
SS1、所述的列车操作维护模块22加强对4G核心网的监测，并使能无线基站设备及4G核心网设备上面的检测上报开关，反映被检测设备网元基本信息；
SS2、同步车载信号传输模块33中用于标识的国际移动用户识别码，并连同检测数据一并上报，以便列车操作维护模块22确立列车车载终端监控对象；
SS3、所述列车操作维护模块22实时掌握列车车载终端监控对象的基本信息和相关参数，包括列车的位置信息、行驶速度、所属无线基站、所属4G核心网、车载信息传输信号强弱；
SS4、所述列车操作维护模块22通过对检测数据进行数据建模，并对所述检测数据按照重要性做好分类，同时选出重要检测数据；
SS5、所述列车操作维护模块22对所有检测数据以源文件的形式进行存储；
SS6、所述列车操作维护模块22解码所述源文件，按照同一列车、同段时间的原则生成并导出XLS格式文件，以便当前观测、分析和日后循迹列车的信号覆盖情况。
本发明可以在列车线路繁忙的最高峰，通过合理地调度列车的发车时间，错开列车线路供电高峰时段，以减轻区段供电站的高峰时段的供电压力，从而有效缓解了增设区段供电站数量的经济成本且尽最大可能的利用了现有列车供电站。
另外，本发明还充分考虑到了列车的实际应用场景，通过对列车车载信息传输装置的信号覆盖状态监测和对无线网络基站侧的信号、4G核心网设备进行协调检测管理，使得列控中心能够更加全面、准确、及时地获取列车车载终端的信号传输状态，从而有效避免因为对列车实时信号覆盖情况的错误判定或者判定不及时，造成的潜在运营调度风险。
此外，本发明还关注到随着列车供电电力系统日益复杂所带来的列车供电站电网异常风险的提升，利用电力系统分析综合程序建立电网故障数据模型，并将数据生成所需要的矩阵进行进一步处理分析，采用了圆环定律对区段供电站电网异常状态及其严重程度进行了高效、直观、准确的识别，最终能够有效地避免列车供电站电压与负荷等电网信息的误判误发。
附图说明
图1是本发明平台示意图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步的说明：
一种基于电力物联网的火车调度监测平台，包括以下部分：
供电站电压与负荷监控模块1、列车运行控制模块2和车载终端模块3；
其中，列车运行控制模块2还包括列车调度模块21和列车操作维护模块22；
其中，车载终端模块3还包括车载定位模块31和车载显示模块32、车载信号传输模块33和列车自动运行模块34；
所述供电站电压与负荷监控模块1安装在区段供电站，所述列车运行控制模块2安装在地面列控中心，所述车载终端模块3安装在列车上；
供电站电压与负荷监控模块1、列车运行控制模块2、车载终端模块3通过无线网络相互之间双向连接；进而设置在列车运行控制模块2中的列车调度模块21和列车操作维护模块22当然也与供电站电压与负荷监控模块1和车载终端模块3通过无线网络两两双向连接；进而安装在车载终端模块3中的车载定位模块31、车载显示模块32、车载信号传输模块33和列车自动运行模块34也与供电站电压与负荷监控模块1和列车运行控制模块2通过无线网络相互之间双向连接。
所述的供电站电压与负荷监控模块1，用于实时监控其所处的区段供电站的电压与负荷情况，当识别到区段供电站当前负荷功率突破设定的最大负荷功率阈值时，即刻将延时发车信号发送至所述列车运行控制模块2。
所述的列车运行控制模块2中的列车调度模块21，用于接收所述延时发车信号，并获取与所述供电站电压与负荷监控模块1相对应的区段供电站所负责的供电区间的列车数量，且计算出该区段供电站所负责的供电区间需要延迟发车的列车数量后，向需要延迟发车的列车上发送延时发车的命令，在列车上的车载信号传输模块33接收到所述的延时发车的命令后，再传输给列车自动运行模块34由其执行即可。
所述的列车运行控制模块2中的列车操作维护模块22，一方面用于收集列车线路对应的无线基站设备、4G核心网设备上报的无线网络信号测量报告并对此测量报告加以解析；另一方面用于检测和反映列车上车载终端的对象信息，以确保准确知晓无线网络信号对列车的覆盖情况，进而让列控中心确定所掌握到的列车运行状态是否为实时状态。
所述车载终端模块3中的车载定位模块31用于定位列车当前的位置信息及位置移动信息，并将所述信息传输给供电站电压与负荷监控模块1，以识别列车当前位置是否处于区段供电站所对应的供电区间。
所述车载终端模块3中的车载显示模块32用于显示所述列车调度模块21发送的延时发车的命令。
所述车载终端模块3中的车载信号传输模块33用于车地之间无线信号的相互传输。
所述车载终端模块3中的列车自动运行模块34，用于通过车载信号传输模块33接收到所述延时发车的命令后，通过使能列车自动运行模块34上面的延迟开关，进而控制列车延时发车。
一种基于电力物联网的火车调度监测方法，包括以下步骤：
S1、车载定位模块31实时检测列车当前位置与位置运动情况，并与供电站电压与负荷监控模块1通过车载信号传输模块33进行信息传输，以判定列车当前位置是否处于区段供电站所对应的供电区间；
S2、供电站电压与负荷监控模块1实时监控所在区段供电站的电压与负荷情况，识别所述的区段供电站电网是否出现异常，当识别到区段供电站当前负荷功率突破设定的最大负荷功率阈值时，即刻将延时发车信号发送至所述列车调度模块21；
S3、列车调度模块21接收到所述延时发车信号后，获取与所述供电站电压与负荷监控模块1相对应的区段供电站所负责的供电区间的列车数量，且计算出区段供电站所负责的供电区间需要延迟发车的列车数量；
S4、列车调度模块21根据其在S3中所计算列车数量，判断该区段当前列车数量是否超出最大值，如超出，则将超出的列车依次延时发车；
S5、列车调度模块21将经过其计算后的各列车延时发车预定时长发送至车载信号传输模块33接收，并通过车载信号传输模块33传输给车载显示模块32和列车自动运行模块34；
S6、列车自动运行模块34在收到所述延时发车的命令后，通过使能列车自动运行模块34上面的延迟开关，进而控制列车延时发车。
识别所述的区段供电站电网是否出现异常包括以下步骤：
SP1、利用电力系统分析综合程序建立所述的区段供电站电网故障数据模型，标定出电网故障数据数据，并将所述电网故障数据生成马尔可夫矩阵，再将马尔可夫矩阵经过处理得到埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵；
SP2、对所述的埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵进行谱分析，通过对比设定的电力异常指标来判断区段供电站电网是否出现异常。
所述SP2具体包括：
SP2.1、对所述的埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵进行谱分析后，绘制出谱分析图；
SP2.2、建立区段供电站电网异常指标，同时设定电网异常指标被允许的范围；
SP2.3、根据建立的区段供电站电网异常指标判定区段供电站电网是否处于异常状态极其严重程度；
SP2.4、对照所述的谱分析图，根据圆环定律，统计处于内环中的数据点的占比，进而判断区段供电站电网是否异常以及其严重程度。
所述SP2.2具体如下：
根据圆环定律，当区段供电站电网正常时，检测数据分布在内环与外环之间，当然不排除可被允许范围内会有较小误差，这不会影响对检测结果的评价；当区段供电站电电网出现异常时，检测数据则会超出正常比例分布在内环以内，分布比例越大，则代表区段供电站电网异常状态越严重；
通过比较最小本征值长与内环半径，假设异常指标为q，设lmin为最小本征值长，设r为内环半径，则
其中统计之前的大量数据进行分析可以得到阀值G；则当时我们可以认为区段供电站电网处于异常状态；
假设灵敏值为W，正常信号强度值为x，实测信号信号强度值为x′；当区段供电站电网处于异常状态时，则灵敏值为：
根据公式(2)分析可知，G值对灵敏值W的影响在于，随着G取值越大则灵敏值越大，从而会导致区段供电站电网很容易被认为出现异常状态；系统识别G取值越小则灵敏值越小，从而会导致区段供电站电网出现异常状态时很难被发现；根据大量数据分析总结为G一般取0.48最为适当；
当区段供电站电电网出现异常时，检测数据则会超出正常比例分布在内环以内，分布比例越大，则代表区段供电站电网异常状态越严重，假设z为区段供电站电网异常严重系数，s1为内外环之间数据坐标点数；s2为内环内数据坐标点数，则具体公式如下：
进行车地之间信号传输时，还包括以下步骤：
SS1、所述的列车操作维护模块22加强对4G核心网的监测，并使能无线基站设备及4G核心网设备上面的检测上报开关，反映被检测设备网元基本信息；
SS2、同步车载信号传输模块33中用于标识的国际移动用户识别码，并连同检测数据一并上报，以便列车操作维护模块22确立列车车载终端监控对象；
SS3、所述列车操作维护模块22实时掌握列车车载终端监控对象的基本信息和相关参数，包括列车的位置信息、行驶速度、所属无线基站、所属4G核心网、车载信息传输信号强弱；
SS4、所述列车操作维护模块22通过对检测数据进行数据建模，并对所述检测数据按照重要性做好分类，同时选出重要检测数据；
SS5、所述列车操作维护模块22对所有检测数据以源文件的形式进行存储；
SS6、所述列车操作维护模块22解码所述源文件，按照同一列车、同段时间的原则生成并导出XLS格式文件，以便当前观测、分析和日后循迹列车的信号覆盖情况。
Claims (5)
1.一种基于电力物联网的火车调度监测方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、车载定位模块31实时检测列车当前位置与位置运动情况，并与供电站电压与负荷监控模块1通过车载信号传输模块33进行信息传输，以判定列车当前位置是否处于区段供电站所对应的供电区间；
S2、供电站电压与负荷监控模块1实时监控所在区段供电站的电压与负荷情况，识别所述的区段供电站电网是否出现异常，当识别到区段供电站当前负荷功率突破设定的最大负荷功率阈值时，即刻将延时发车信号发送至所述列车调度模块21；
S3、列车调度模块21接收到所述延时发车信号后，获取与所述供电站电压与负荷监控模块1相对应的区段供电站所负责的供电区间的列车数量，且计算出区段供电站所负责的供电区间需要延迟发车的列车数量；
S4、列车调度模块21根据其在S3中所计算列车数量，判断该区段当前列车数量是否超出最大值，如超出，则将超出的列车依次延时发车；
S5、列车调度模块21将经过其计算后的各列车延时发车预定时长发送至车载信号传输模块33接收，并通过车载信号传输模块33传输给车载显示模块32和列车自动运行模块34；
S6、列车自动运行模块34在收到所述延时发车的命令后，通过使能列车自动运行模块34上面的延迟开关，进而控制列车延时发车。
2.根据权利要求1所述基于电力物联网的火车调度监测方法，其特征在于：识别所述的区段供电站电网是否出现异常包括以下步骤：
SP1、利用电力系统分析综合程序建立所述的区段供电站电网故障数据模型，标定出电网故障数据数据，并将所述电网故障数据生成马尔可夫矩阵，再将马尔可夫矩阵经过处理得到埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵；
SP2、对所述的埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵进行谱分析，通过对比设定的电力异常指标来判断区段供电站电网是否出现异常。
3.根据权利要求2所述基于电力物联网的火车调度监测方法，其特征在于：所述SP2具体包括：
SP2.1、对所述的埃尔米特矩阵和埃尔米特矩阵的奇异值等价矩阵进行谱分析后，绘制出谱分析图；
SP2.2、建立区段供电站电网异常指标，同时设定电网异常指标被允许的范围；
SP2.3、根据建立的区段供电站电网异常指标判定区段供电站电网是否处于异常状态极其严重程度；
SP2.4、对照所述的谱分析图，根据圆环定律，统计处于内环中的数据点的占比，进而判断区段供电站电网是否异常以及其严重程度。
4.根据权利要求3所述基于电力物联网的火车调度监测方法，其特征在于：所述SP2.2具体如下：
根据圆环定律，当区段供电站电网正常时，检测数据分布在内环与外环之间，当然不排除可被允许范围内会有较小误差，这不会影响对检测结果的评价；当区段供电站电电网出现异常时，检测数据则会超出正常比例分布在内环以内，分布比例越大，则代表区段供电站电网异常状态越严重；
通过比较最小本征值长与内环半径，假设异常指标为q，设lmin为最小本征值长，设r为内环半径，则
其中统计之前的大量数据进行分析可以得到阀值G；则当时我们可以认为区段供电站电网处于异常状态；
假设灵敏值为W，正常信号强度值为x，实测信号信号强度值为x′；当区段供电站电网处于异常状态时，则灵敏值为：
根据公式(2)分析可知，G值对灵敏值W的影响在于，随着G取值越大则灵敏值越大，从而会导致区段供电站电网很容易被认为出现异常状态；系统识别G取值越小则灵敏值越小，从而会导致区段供电站电网出现异常状态时很难被发现；根据大量数据分析总结为G一般取0.48最为适当；
当区段供电站电电网出现异常时，检测数据则会超出正常比例分布在内环以内，分布比例越大，则代表区段供电站电网异常状态越严重，假设z为区段供电站电网异常严重系数，s1为内外环之间数据坐标点数；s2为内环内数据坐标点数，则具体公式如下：
。
5.根据权利要求4所述基于电力物联网的火车调度监测方法，其特征在于：进行车地之间信号传输时，还包括以下步骤：
SS1、所述的列车操作维护模块22加强对4G核心网的监测，并使能无线基站设备及4G核心网设备上面的检测上报开关，反映被检测设备网元基本信息；
SS2、同步车载信号传输模块33中用于标识的国际移动用户识别码，并连同检测数据一并上报，以便列车操作维护模块22确立列车车载终端监控对象；
SS3、所述列车操作维护模块22实时掌握列车车载终端监控对象的基本信息和相关参数，包括列车的位置信息、行驶速度、所属无线基站、所属4G核心网、车载信息传输信号强弱；
SS4、所述列车操作维护模块22通过对检测数据进行数据建模，并对所述检测数据按照重要性做好分类，同时选出重要检测数据；
SS5、所述列车操作维护模块22对所有检测数据以源文件的形式进行存储；
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2018
- 2018-11-26 CN CN201811419943.2A patent/CN109591854A/zh active Pending
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