電氣化鐵路接觸網系統運維模式探討

王昕彬

國網南京供電公司，江蘇南京，210000

0 引言

隨著我國老舊鐵路改造政策的推行實施，電氣化鐵路成為現代鐵路交通的重要組成部分，具備環保、高效、低噪音、低維護成本、適應性強和安全可靠等優勢。接觸網系統作為鐵路電力供應系統的核心組成部分，能夠為列車提供穩定、可靠的電力供應，是電氣化鐵路運行的關鍵設施之一。

為了應對復雜的運行環境，接觸網系統往往具備較高的設計可靠性，但受極端天氣、設備老化、外力破壞等影響，接觸網系統仍存在相當大的故障風險[1-3]。據統計，由接觸網引發的故障已經占據牽引供電系統總故障的80%，接觸網一旦發生故障，將直接影響列車運行時效及運行安全，帶來嚴重的社會經濟損失，甚至可能危及人員生命安全，因此，對接觸網系統進行維保及故障勘察十分重要。

傳統的接觸網運維以定期定點巡檢為主要方式，耗時久、投入成本高。近年來，隨著智能技術的發展及智慧鐵路建設的要求，接觸網系統運維正逐步向智能化、自動化和高效化發展。本文首先對接觸網系統組成部分進行介紹，總結接觸網系統常見典型故障，然后結合當前接觸網系統運維現狀，分析當前運維工作中存在的主要問題，最后提出接觸網系統運維未來發展的主要方向，推進接觸網系統運維智能化、自動化。

1 接觸網系統的常見故障

接觸網系統是電氣化鐵路系統的重要組成部分，用于為電力機車和電動列車提供動力，通過接觸線與列車上的受電弓接觸，將電能傳輸給列車，從而實現電力牽引，為列車提供穩定、高效的電力供應，使列車運行更加安全、快速和環保。然而，由于接觸網系統長期運行且處于室外環境中，受到天氣、污染等復雜因素的影響，容易出現故障和問題，導致列車運行中斷、能源浪費、安全隱患等嚴重后果，因此，對接觸網系統的預測和監測變得尤為重要。

圖1 接觸網

典型的接觸網系統組成部分一般包括：接觸懸掛、定位裝置、支持裝置、支柱和基礎等[4]。接觸懸掛是牽引變電所與電力機車之間的運輸媒介，將電能傳輸至電力機車；支持裝置通常用于支持接觸懸掛，并向支柱與基礎傳遞所承載的負荷；支柱與基礎是接觸網重要的輔助裝置，用于保證接觸網的穩定性，并承受其余三個部分的全部負荷，使得接觸網系統能夠安全地置于預設地點；定位裝置面向對象為接觸線，通過固定接觸線的橫向位置，提高弓網受流性能，防止事故的發生。

目前，接觸網技術趨于標準化，常見故障類型通常是外部環境變化引起的設備異常及設備老化故障[5-8]，根據異常類型可進一步分為：弓網故障、導線斷裂、參數異常、接觸網污染、接觸線松動等。接觸網常見故障可能原因及故障影響見表1。

表1 接觸網常見故障可能原因及故障影響

2 接觸網系統運維現狀

我國接觸網系統運維方式主要劃分為兩個階段：2010年以前，接觸網系統的維保工作主要依靠沿線設置維修點，定期對接觸網設備進行人工巡檢，檢查設備狀態、連接情況和電力供應等，并進行維保修復工作，該方式人員需求較大，單次維護耗時長；2010年后，6C接觸網安全監測系統逐步應用普及，能夠對接觸網設備進行全方位、全覆蓋的綜合監測，實現接觸網設備和弓網運行參數的檢測[9-11]，提高了設備維修的精準性，延長維修周期，一定程度上降低了維保成本。但在實際應用中，仍然存在以下問題。

（1）數據管理不規范

目前，數據由各子系統檢測設備離散采集傳輸，各部分的回傳數據分散存儲，存在信息孤島，沒有統一的智能數據管理系統，缺乏數據共享機制，無法對各個子系統數據進行整合，難以實現對數據的統一管理及智能分析。

（2）數據利用率低

運行數據分析的目標是指導進行預測性維修，但目前對檢測數據利用率較低。一方面，因缺少規范的數據管理，不同系統之間的數據被分散存儲，無法進行有效的整合和共享；同樣的數據在不同的系統或數據庫中存在多份副本，造成資源的浪費和數據更新的不一致；同時，由于數據存儲分散且不統一，數據難以共享，不同系統間獲取數據困難。另一方面，當前數據質量偏低，受數據傳輸因素的影響，當前回傳數據存在錯誤、缺失、重復等問題，導致數據的準確性和可信度降低，進而降低數據的利用價值。

（3）實時狀態難以獲得

基于車輛運行安全性考慮，運行工況動態數據無法實時傳輸，車輛運行實時狀態難以獲得。由于車輛運行環境的復雜性和不可預測性，特別是在地形、天氣、交通狀況等方面的變化，接觸網系統實時運行數據的采集和傳輸面臨一定的技術挑戰，同時，受傳輸帶寬、傳輸信號等因素限制，部分動態數據無法實時傳輸；而非運營數據通常無法反映車輛運行的動態狀態和運行參數，難以對列車運行實時狀態進行有效分析。

（4）數據挖掘分析不足

目前，接觸網系統數據挖掘分析缺乏深度，難以推廣應用[12]。首先，缺乏清晰的分析目標，目前數據分析主要針對故障數據，未能對接觸網系統全生命周期數據進行建模及趨勢分析，對現場維護指導有限。第二，當前對數據篩選預處理工作不完善，存在錯誤、重復數據，影響分析的準確性。第三，接觸網系統運行環境復雜，數據中存在干擾信息，因此，需對數據特征及機器學習算法進一步對比選擇，進一步篩選剔除冗余特征及不相關特征，在充分考慮不同類型數據的差異性及具體問題的基礎上選擇不同的診斷算法。第四，模型應用困難，因缺乏對模型進行充分的評估驗證，模型泛化能力及診斷準確性難以評估，診斷結果可解釋性低，無法將分析結果有效地轉化為業務決策或實際應用。

3 接觸網系統的運維發展方向

（1）建立健全的數據管理體系

明確接觸網系統數據管理目標，將各檢測模塊數據分析整合，保障數據的有效性、提高數據使用率；制定統一的數據傳輸記錄標準，保障各子模塊間數據穩定回傳，確保各子模塊之間數據傳輸的穩定性和一致性，避免數據丟失或傳輸錯誤；建立統一的數據存儲系統，將各模塊數據規范存儲，這有利于對數據進行管理和檢索，提高數據的可訪問性和利用效率，同時也能夠確保數據的安全性和可靠性；數據質量監控管理，制定數據質量管理策略，包括數據清洗、去重、修正等步驟，定期檢查評估數據質量，確保數據的有效性和完整性，提高數據的可信度和準確性。

（2）實時數據智能分析研究

利用智能分析技術對接觸網實時數據進行處理分析，對于能夠實時回傳的數據，如電流、電壓、溫度、接觸網狀態參數等數據，建立實時數據監控分析平臺，通過調用預先構建的數據統計分析及數據挖掘模型，對實時回傳數據進行分析識別，根據分析結果對接觸網系統運行狀態進行評估，輔助進行維護決策。

對于無法實時回傳的數據，一方面，通過引入多種車載傳感器及數據采集設備等方式，建立多源數據采集平臺，通過深入研究應用無線通信、物聯網等技術，建立安全高效的實時數據傳輸通道；另一方面，開展邊緣側智能分析技術研究[13-14]，利用邊緣計算技術，將數據處理和智能分析等任務從監控中心轉移到車輛端，在車輛端實現數據的實時監控與智能分析，從而減少數據的傳輸延遲，提高響應速度，輔助車輛端的決策制定和問題解決。

（3）開展數據融合應用研究

接觸網系統數據由各子系統檢測設備離散采集，因此，需對各類數據進行融合應用研究，通過整合和利用多源信息數據，從中提取有價值的知識和洞見，以支持決策和問題解決。以基于統計信息方法、機器學習等技術，將各子系統數據進行融合，得到更全面、準確的數據，為后續的分析和應用提供更可靠的基礎，為系統管理和維護提供更全面的支持。此外，還可以利用多源信息數據進行數據挖掘和知識發現。通過對多源信息數據的整合和分析，可以發現隱藏在數據中的模式和規律，提取出有價值的知識和洞見。例如，可以通過挖掘接觸網系統各個子系統之間的關系，發現它們之間的依賴關系和影響因素，從而優化系統的運行和維護策略。

（4）預測性運維管理

通過對接觸網系統的實時監測數據和歷史運行數據進行分析和模型建立，實現對接觸網系統未來可能出現的故障和問題進行預測和診斷，并采取相應的維護措施，以提前預防和避免潛在的故障和事故的發生，優化系統的運行維護策略。如基于接觸網歷史運行數據建立壽命預測模型，擬合生命周期曲線，制定預測性維護策略，對當前設備狀態進行預測性評估，實現預測性維保，可以有效地提高接觸網系統的可靠性和可用性，減少故障和事故的發生，降低維護成本，提高系統的運行效率和安全性。同時，還可以為運營商提供決策支持，優化資源配置和運維策略，提升整個接觸網系統的運行水平。

4 結論

電氣化鐵路接觸網系統運維模式是保障電氣化鐵路運行安全和效率的重要環節，隨著科技的發展，未來運維需注重數據管理、實時數據智能分析和智能化運維等方面的研究。通過建立健全的數據管理體系、發展實時數據智能分析技術、開展數據融合應用研究及實施預測性維護管理，推進接觸網系統的智能化和自動化運維，提升接觸網系統的可靠性和運行效率，降低運維成本，為鐵路運輸的安全和高效提供有力支持。