基于分布式MBD的高铁牵引供电系统故障预警研究

The timely and efficient fault early warning of traction supply power system is very important for the safe operation of high-speed railway. Aiming at the demand of fault early warning for traction supply power system of high-speed railway, we propose a distributed MBD (Model-based Diagnosis) plan to early warn the fault, which is based on the distributed characteristic, the actual models and data of the devices & equipments in traction supply power system. The dignosis & early warning with the internal structure and behavior knowledge of large scale distributed system can avoid the the posterior disadvantage for the fault diagnosis with traditional methods, and realize the system's early warning. Based on the study of modeling methods, searching algorithms and diagnosis strategy of distributed MBD, the fault early warning for the traction supply power system can be realized. Taking some section of actual high-speed railway as the study object, the application frame on the fault early warning with the distributed MBD for the traction supply power system will be initially constructed, which can improve itself reliability and the safe operation of high-speed railway.

及时有效地对牵引供电系统进行故障预警可为高速列车的安全运行提供重要保障。针对目前高速铁路牵引供电系统故障预警方面存在的需求，基于牵引供电系统本身分布的特点，利用牵引供电系统中设备与装置的实际模型和实测数据，提出基于分布式模型诊断(MBD:Model-based Diagnosis)的故障预警方案。分布式MBD利用大规模分布式系统的内部结构与行为知识对系统故障进行诊断，弥补了传统故障诊断方法后验式诊断带来的弊端，并可以实现系统异常状态的预警。通过研究基于分布式MBD的建模方法、搜索算法、诊断策略及故障预警机理，以我国高速铁路实际线路某个区段为研究对象，研究分布式MBD在牵引供电系统故障预警中应用理论，提升牵引供电系统自身可靠性和列车运行安全水平。

牵引供电系统是高铁的动力来源，保障上万公里路网中上千列高速列车的安全可靠运营，需要保证牵引供电系统良好的运营状态，提升系统故障与异常状态预警的能力。因此，构建高效可靠的高铁牵引供电系统故障与异常状态预警系统是最为有效的途径，也是亟待研究的重大课题。针对目前高速铁路牵引供电系统故障预警方面存在的需求，基于牵引供电系统本身分布的特点，利用牵引供电系统中设备与装置的实际模型和实测数据，提出基于分布式模型诊断(MBD: Model-based Diagnosis)的故障预警方案。主要研究内容：以津京城际永乐段为例，建立了包括牵引变电所、牵引网以及AT所的元件模型，元件之间的拓扑连接关系等，完成牵引供电系统分布式MBD模型库的建立；利用多种群差分进化算法、蛛网算法、遗传-粒子群算法等启发式搜索算法对最小冲突集进行搜索，提高预警系统的实时性；对系统中信息缺失，或者漏报误报进行了评估，提出量测量N-1方法对传感器的故障进行检测；将MBD与其他方法，如模糊Petri网等结合，对复杂设备故障进行预警。重要结果：将一致性MBD和溯因MBD结合，解决了一致性MBD无法识别故障类型以及溯因MBD搜索效率低下的问题；建立牵引供电系统的一致性-溯因两层模型，获得牵引供电系统的分布式MBD模型；提出了RGA算法、启发式搜索算法以及基于贝叶斯概率的搜索策略，提高了预警系统的实时性能；将MBD与模糊Petri网结合，对牵引变压器的外部故障以及内部故障进行预警；建立了牵引变流器的非线性模型，实现了对牵引变流器的故障进行预警；开发了基于Maple的牵引供电系统故障诊断软件。科学意义：分布式MBD 利用大规模分布式系统的内部结构与行为知识对系统故障进行诊断，弥补了传统故障诊断方法后验式诊断带来的弊端，并可以实现系统异常状态的预警。通过研究基于分布式MBD 的建模方法、搜索算法、诊断策略及故障预警机理，以我国高速铁路实际线路某个区段为研究对象，研究分布式MBD 在牵引供电系统故障预警中应用理论，提升牵引供电系统自身可靠性和列车运行安全水平。

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