CN112198462A - 基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法 - Google Patents
基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112198462A CN112198462A CN202011052022.4A CN202011052022A CN112198462A CN 112198462 A CN112198462 A CN 112198462A CN 202011052022 A CN202011052022 A CN 202011052022A CN 112198462 A CN112198462 A CN 112198462A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time sequence
- operation plan
- abnormal state
- traction
- petri net
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 title claims abstract description 23
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims abstract description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 3
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 abstract description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 230000003137 locomotive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
- G01R31/62—Testing of transformers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
Abstract
基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法，涉及电力检测技术领域，包括以下步骤：基于牵引供电系统的拓扑图搭建Petri Net描述模型；基于铁路调度运行计划和Petri Net描述模型,生成该线路监测区间的某个监测节点的理想动态时序图；实时采集监测节点的实际运行状态时序信息，并采用动态时序约束检查法对该线路进行实时监测和评估；若发现异常，则启动缺陷预警模块，触发异常状态，同时对异常进行诊断，定位缺陷。本发明充分地合理运用了列车运行的网架电流信息具有一定的时序属性的特点，可实现区段牵引供电系统内故障事件传递的解耦,同时实现隐患源的可能性排序，有助于故障的准确诊断和分析。
Description
技术领域
本发明涉及电力检测技术领域，更具体地说是指基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法。
背景技术
牵引供电系统的关键设备是牵引变压器。由于牵引负荷具有极度不稳定、短路故障多、谐波含量大等特点，运行环境比一般电力负荷恶劣的多，这就要求牵引变压器过负荷和抗短路冲击的能力要强，这也是牵引变压器区别于一般电力变压器的特点。牵引变压器供电被称为高铁运行的“血液”，源源不断的给高铁机车提供运行的动力，一旦出现供电故障，电流不稳对整个车辆会产生很大的冲击，高速列车将无法运行，甚至威胁到乘客生命和财产安全。因此，牵引变压器是保障电气化铁路安全可靠运行的重要设备之一。牵引变压器监测较传统变压器而言，管理方法多采用分段集控管理，且状态受负荷影响较大，对多台牵引变压器异常状态定位，实现状态管理集控是牵引变压器状态管理的难点。但目前对牵引变压器的监测方法还不够完善，也不够准确，需要开发一些针对牵引变压器的异常状态辨识方法。
发明内容
本发明提供的基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法，其目的在于现有技术中存在的上述问题。
本发明采用的技术方案如下：
基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法,包括以下步骤：（1）、基于牵引供电系统的拓扑图搭建该牵引供电系统的Petri Net描述模型；（2）、基于该线路的铁路调度运行计划和步骤（1）所搭建的Petri Net描述模型,生成该线路监测区间的某个监测节点的理想动态时序图；（3）、实时采集该监测节点的实际运行状态时序信息，根据实际运行状态时序信息和理想动态时序图采用动态时序约束检查法对该线路进行实时监测和评估；（4）、若发现异常，则启动缺陷预警模块，触发异常状态。
进一步，所述步骤（1）中，搭建该牵引供电系统的Petri Net描述模型具体是，采用Petri Net建模技术，将牵引供电系统的拓扑图转化为基于事件起点的层次化加权模糊时序Petri Net。
进一步，所述步骤（2）中，读取该线路当前24小时该线路的铁路调度运行计划，并按时序将其细分为若干段，再结合步骤（1）所搭建的Petri Net描述模型生成每台牵引变压器当日的理想状态时序图。
进一步，所述步骤（3）中，动态时序约束检查法具体是：首先用趋势分析法对实际运行状态时序信息先进行数据分析，再将分析结果与理想动态时序图的正常分布值进行比较。
进一步，所述步骤（4）中，触发异常状态的同时，基于动态网络标志物算法对异常进行诊断，定位缺陷。
和现有的技术相比，本发明的优点在于：
牵引供电系统故障过程中，警报信息具有一定的时序属性，蕴含了丰富的故障相关信息，如果充分合理地运用这一属性，将有助于故障的准确诊断和分析。基于此，如何有效利用警报信息的时序属性对研究智能诊断方法具有重要的意义。本发明提出基于时间约束Petri Net的牵引供电系统预警信息处理及诊断方法, 充分地合理运用了警报信息具有一定的时序属性的特点，可实现系统内故障事件传递的解耦,同时实现隐患源的可能性排序。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。
如图1所示，基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法,包括以下步骤：
（1）、基于牵引供电系统的拓扑图搭建该牵引供电系统的Petri Net描述模型。
其中，搭建该牵引供电系统的Petri Net描述模型具体是，采用Petri Net建模技术，将牵引供电系统的拓扑图转化为基于事件起点的层次化加权模糊时序Petri Net。
（2）、基于该线路的铁路调度运行计划和步骤1所搭建的Petri Net描述模型,生成该线路监测区间的某个监测节点的理想动态时序图。具体地，读取该线路当前24小时该线路的铁路调度运行计划，并按时序将其细分为若干段，再结合步骤（1）所搭建的Petri Net描述模型生成每台牵引变压器当日的理想状态时序图。其中，监测区间指的是该线路上被监测的所有牵引供电变压器，某个监测节点则指的是其中一个牵引供电变压器。
（3）、实时采集该监测节点的实际运行状态时序信息，根据实际运行状态时序信息和理想动态时序图采用动态时序约束检查法对该线路进行实时监测和评估。
上述动态时序约束检查法具体是：首先用趋势分析法对实际运行状态时序信息先进行数据分析，再将分析结果与理想动态时序图的正常分布值进行比较。
（4）、若分析结果与理想动态时序图的正常分布值不同，则认为该监测节点的牵引供电变压器发现异常，进而启动缺陷预警模块，触发异常状态；同时，基于动态网络标志物算法对异常进行诊断，定位缺陷。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。
Claims (5)
1.基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法,其特征在于，包括以下步骤：（1）、基于牵引供电系统的拓扑图搭建该牵引供电系统的Petri Net描述模型；（2）、基于该线路的铁路调度运行计划和步骤（1）所搭建的Petri Net描述模型,生成该线路监测区间的某个监测节点的理想动态时序图；（3）、实时采集该监测节点的实际运行状态时序信息；根据实际运行状态时序信息和理想动态时序图，采用动态时序约束检查法对该线路进行实时监测和评估；（4）、若发现异常，则启动缺陷预警模块，触发异常状态。
2.根据权利要求1所述的基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法,其特征在于：所述步骤（1）中，搭建该牵引供电系统的Petri Net描述模型具体是，采用PetriNet建模技术，将牵引供电系统的拓扑图转化为基于事件起点的层次化加权模糊时序PetriNet。
3.根据权利要求1所述的基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法,其特征在于：所述步骤（2）中，读取该线路当前24小时该线路的铁路调度运行计划，并按时序将其细分为若干段，再结合步骤（1）所搭建的Petri Net描述模型生成每台牵引变压器当日的理想状态时序图。
4.根据权利要求1所述的基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法,其特征在于：所述步骤（3）中，动态时序约束检查法具体是：首先用趋势分析法对实际运行状态时序信息先进行数据分析，再将分析结果与理想动态时序图的正常分布值进行比较。
5.根据权利要求1所述的基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法,其特征在于，所述步骤（4）中，触发异常状态的同时，基于动态网络标志物算法对异常进行诊断，定位缺陷。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011052022.4A CN112198462A (zh) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011052022.4A CN112198462A (zh) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112198462A true CN112198462A (zh) | 2021-01-08 |
Family
ID=74008528
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011052022.4A Pending CN112198462A (zh) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112198462A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116068983A (zh) * | 2021-11-03 | 2023-05-05 | 中移雄安信息通信科技有限公司 | 一种系统异常监控方法及装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107656176A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-02-02 | 华北电力大学（保定） | 一种基于改进贝叶斯Petri网的电网故障诊断方法 |
| US20180260561A1 (en) * | 2017-03-08 | 2018-09-13 | General Electric Company | Generic framework to detect cyber threats in electric power grid |
| CN109459659A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-12 | 国网黑龙江省电力有限公司信息通信公司 | 一种用于预测电力系统故障的系统及方法 |
| CN111579731A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-08-25 | 华侨大学 | 一种基于组合模型的变压器早期缺陷预警方法 |
| CN111678557A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-09-18 | 卧龙电气银川变压器有限公司 | 一种电气化铁道牵引变压器智能监测系统及方法 |
-
2020
- 2020-09-29 CN CN202011052022.4A patent/CN112198462A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180260561A1 (en) * | 2017-03-08 | 2018-09-13 | General Electric Company | Generic framework to detect cyber threats in electric power grid |
| CN107656176A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-02-02 | 华北电力大学（保定） | 一种基于改进贝叶斯Petri网的电网故障诊断方法 |
| CN109459659A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-12 | 国网黑龙江省电力有限公司信息通信公司 | 一种用于预测电力系统故障的系统及方法 |
| CN111579731A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-08-25 | 华侨大学 | 一种基于组合模型的变压器早期缺陷预警方法 |
| CN111678557A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-09-18 | 卧龙电气银川变压器有限公司 | 一种电气化铁道牵引变压器智能监测系统及方法 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116068983A (zh) * | 2021-11-03 | 2023-05-05 | 中移雄安信息通信科技有限公司 | 一种系统异常监控方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105045256B (zh) | 基于数据对比分析的轨道交通实时故障诊断方法和系统 | |
| CN107054410B (zh) | 道岔转辙机的智能诊断系统及诊断方法 | |
| CN104020754B (zh) | 一种变电站一次主设备状态监测信息接入调控系统的方法 | |
| CN110764493A (zh) | 一种适用于高速铁路的phm应用系统、方法及存储介质 | |
| CN106199276A (zh) | 一种用电信息采集系统中异常信息的智能诊断系统及方法 | |
| CN103487749A (zh) | 高压断路器机械状态在线监测诊断系统及方法 | |
| CN102042909A (zh) | 机车故障诊断方法和系统 | |
| CN105044497B (zh) | 一种牵引变流器故障智能分析方法 | |
| US11740275B2 (en) | Method for intelligent fault detection and location of power distribution network | |
| CN113466597A (zh) | 一种轨道交通供电系统设备状态智能检测方法 | |
| CN101833324B (zh) | 胎面挤出过程智能故障诊断系统及其诊断方法 | |
| CN108398934A (zh) | 一种用于轨道交通的设备故障监控的系统 | |
| CN112987696A (zh) | 一种区域配电网设备管理平台及其运行方法 | |
| CN109308587A (zh) | 电动汽车充电桩的可靠性分析系统及其智能诊断方法 | |
| CN112198462A (zh) | 基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法 | |
| CN117150418B (zh) | 基于状态特征故障树的变压器运检周期制定方法和系统 | |
| CN109934759A (zh) | 一种机车监测数据分析方法及系统 | |
| CN118074314A (zh) | 一种输配电网动态脆弱性监测系统 | |
| GU et al. | Research on intelligent early warning algorithm for distribution network considering extreme climate conditions | |
| CN116879727A (zh) | 一种基于断路器分合闸线圈电流特性实时监测方法及系统 | |
| CN217425982U (zh) | 高铁信号系统的集中监控系统 | |
| CN110264585A (zh) | 公交售后诊断系统 | |
| CN115906350A (zh) | 一种微电网故障定位和诊断方法 | |
| Liu et al. | Research of prognostics and health management for EMU | |
| CN118091476B (zh) | 一种轨道交通供电系统检测方法、系统及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210108 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |