一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法及系统，该方法包括：获取重载铁路接触网历史雷击数据，并根据重载铁路接触网历史雷击数据，建立雷电发生模型；将连续发生雷电天气时段进行等间隔划分并排序，在每个时间段内，利用基于密度的聚类算法对落雷位置信息进行空间聚类，得到每个时间段的雷电聚类簇；结合雷电参数，对每个聚类簇内雷电发生较为密集的区域进行识别，进而通过前若干连续时间段的雷电聚类簇预测下一个时间段的落雷范围；结合预测的落雷范围和雷电发生模型，计算重载铁路接触网雷击故障概率；根据所述雷击故障概率，计算重载铁路接触网可靠度

【技术实现步骤摘要】
一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及牵引供电雷电防护及可靠性分析领域，具体涉及一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]接触网是电力机车的唯一动力来源，如若接触网发生跳闸或者断线，将导致牵引供电故障甚至整条线路瘫痪
。
雷电是一种严重的自然灾害，发生雷击时，接触线上产生雷电过电压，将导致接触网故障跳闸，严重时甚至还会引起断线
。
据统计，每年因雷击而引起的故障数超过接触网故障总数的
50
％，由此可知，雷电已经成为影响接触网安全可靠的主要因素
。
而重载铁路设备多处于高山和丘陵地区，沿线多铁矿石山，使得雷雨天气下其可靠性进一步下降
。
因此亟需研究雷电天气下重载铁路接触网跳闸概率和可靠性预测技术，解决雷电条件下的接触网可靠性预测问题，为重载铁路雷电天气下的预警和维修策略奠定理论基础
。
[0003]已有架空线路雷电故障跳闸研究基本可分为三大类：统计类
、
解析法以及模拟法
。
统计法研究：有
Doostan M.、Alvehag K.、Kankanala P.
等学者分别利用二项分布模型
、
时变故障率模型以及指数模型等研究了架空输电线路因雷电天气导致的故障的概率
。
解析法研究：电气几何模型
(EGM)
是一种经常被广泛应用的研究分析方法，被广泛应用于评估输电线路
、
配电线路和接触网线路等设施的防雷性能与可靠性
。
但该模型多使用于系统年平均雷击情形的雷击跳闸概率分析，对接触网雷击过程随机性欠缺考虑，也无法分析接触网雷击跳闸的时变特征
。
模拟法研究：
Lucca G
等使用了蒙特卡罗法对架空线路故障率进行计算，
Balijepalli N
等在利用
Bootstrap
方法对雷击参数进行建模的基础上，使用蒙特卡罗法针对雷击天气下的配电网可靠性指标进行了评估，而
Chen J
等在考虑雷击过程的随机性的同时，也结合了电磁暂态仿真和蒙特卡罗法计算得到了配电线路的雷电闪络概率
。
但是模拟法计算量大，且无法达到完全随机抽样的效果
。
[0004]因此，现有接触网雷电故障跳闸及可靠性预测方法存在预测准确度不高
、
可行性不高等问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是现有接触网雷电故障跳闸及可靠性预测方法存在预测准确度不高
、
可行性不高等问题
。
本专利技术目的在于提供一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法及系统，在对雷电发生概率进行建模的基础上，通过
DBSCAN
算法对雷击位置信息及雷电参数进行聚类分析，从而利用两个连续时间的雷电聚类对下一个时间段中的雷击发生次数和雷击范围进行预测；最后结合电气几何模型，计算接触网单组支柱的雷击跳闸概率，从而得到重载铁路变电所供电的接触网雷击跳闸概率，评估其可靠性
。
本专利技术方法具有较高的可用性与准确度，实际数据验证分析表明，该方法可用于实际的接触网雷电预警，提高重载铁路雷电故障防御水平
。
[0006]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法，该方法包括：
[0008]获取重载铁路接触网历史雷击数据，并根据重载铁路接触网历史雷击数据，建立雷电发生模型；
[0009]将连续发生雷电天气时段进行等间隔划分并排序，在每个时间段内，利用基于密度的聚类算法对落雷位置信息进行空间聚类，得到每个时间段的雷电聚类簇；
[0010]结合雷电参数，对每个聚类簇内雷电发生较为密集的区域进行识别，进而通过前若干连续时间段的雷电聚类簇预测下一个时间段的落雷范围；
[0011]通过建立重载铁路接触网电气几何模型，并结合预测的落雷范围和雷电发生模型，计算重载铁路接触网雷击故障概率；根据所述雷击故障概率，计算重载铁路接触网可靠度
。
[0012]进一步地，所述雷电参数包括雷电发生时间
、
雷电发生次数
、
落雷经度
、
落雷纬度
、
雷电流幅值
、
地闪密度
、
雷电流陡度
。
[0013]进一步地，根据重载铁路接触网历史雷击数据，建立雷电发生模型，包括：
[0014]利用非齐次泊松过程替代自然环境中雷电发生事件，将每段时间发生的雷击次数及雷电次数之间的时间间隔服从非齐次泊松分布，建立雷电发生模型
。
[0015]进一步地，其中，所述雷电发生模型的表达式为：
[0016][0017][0018]式中，
P{N(t)
＝
n}
为在时间
(0,t]内发生
n
次雷击的概率；
N(t)
为时间间隔
(0,t]内雷电发生次数；
V(t)
为雷击累计发生率；
n
为雷击次数；
f(t)
为
t
时刻雷击发生概率
。
[0019]进一步地，每个时间段的雷电聚类簇
C
tk
表示为
C
tk
(X
t
,Y
t
,
ε
t
,N
t
,P
t
)
，其中，
t
为
C
tk
所属时间段；
X
t
、Y
t
分别为雷电聚类簇
C
tk
中心点的经度坐标
、
纬度坐标；
ε
t
为雷电聚类簇的邻域半径；
N
t
为雷电聚类簇中落雷次数；
P
t
为时间段
t
中雷电落在雷电聚类簇
C
tk
中的概率；
[0020]雷电聚类簇
C
tk
中心点在时间段
t
上的经度坐标
、
纬度坐标，计算公式为：
[0021][0022]式中，
x
i
,y
i
分别为雷电聚类簇中落雷点
i
的经度坐标
、
纬度坐标；
[0023]ε
t
计算公式为：
[0024]P
t
为的计算公式为：其中，
S
表示雷电聚类簇
C
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法，其特征在于，该方法包括：获取重载铁路接触网历史雷击数据，并根据重载铁路接触网历史雷击数据，建立雷电发生模型；将连续发生雷电天气时段进行等间隔划分并排序，在每个时间段内，利用基于密度的聚类算法对落雷位置信息进行空间聚类，得到每个时间段的雷电聚类簇；结合雷电参数，对每个聚类簇内雷电发生密集的区域进行识别，通过前若干连续时间段的雷电聚类簇预测下一个时间段的落雷范围；结合预测的落雷范围和雷电发生模型，计算重载铁路接触网雷击故障概率；根据所述雷击故障概率，计算重载铁路接触网可靠度
。2.
根据权利要求1所述的一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法，其特征在于，所述雷电参数包括雷电发生时间
、
雷电发生次数
、
落雷经度
、
落雷纬度
、
雷电流幅值
、
地闪密度
、
雷电流陡度
。3.
根据权利要求1所述的一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法，其特征在于，根据重载铁路接触网历史雷击数据，建立雷电发生模型，包括：利用非齐次泊松过程替代自然环境中雷电发生事件，将每段时间发生的雷击次数及雷电次数之间的时间间隔服从非齐次泊松分布，建立雷电发生模型
。4.
根据权利要求3所述的一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法，其特征在于，其中，所述雷电发生模型的表达式为：于，其中，所述雷电发生模型的表达式为：式中，
P{N(t)
＝
n}
为在时间
(0,t]
内发生
n
次雷击的概率；
N(t)
为时间间隔
(0,t]
内雷电发生次数；
V(t)
为雷击累计发生率；
n
为雷击次数；
f(t)
为
t
时刻雷击发生概率
。5.
根据权利要求1所述的一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法，其特征在于，每个时间段的雷电聚类簇
C
tk
表示为
C
tk
(X
t
,Y
t
,
ε
t
,N
t
,P
t
)
，其中，
t
为
C
tk
所属时间段；
X
t
、Y
t
分别为雷电聚类簇
C
tk
中心点的经度坐标
、
纬度坐标；
ε
t
为雷电聚类簇的邻域半径；
N
t
为雷电聚类簇中落雷次数；
P
t
为时间段
t
中雷电落在雷电聚类簇
C
tk
中的概率；雷电聚类簇
C
tk
中心点在时间段
t
上的经度坐标
、
纬度坐标，计算公式为：式中，
x
i
,y
i
分别为雷电聚类簇中落雷点
i
的经度坐标
、
纬度坐标；
ε
t
计算公式为：
P
t
为的计算公式为：其中，
S
表示雷电聚类簇
C
tk
的面积
。6.
根据权利要求5所述的一种雷电天气下重载铁路接触网可靠性预测方法，其特征在于，通过前两个连续时间段的雷电聚类簇预测下一个时间段的落雷范围，具体为：通过前两个时间段
t
‑
2、t
‑1的雷电聚类簇中心点坐标，计算雷电移动趋势以及速度，获得相应的第一移动矢量
、
第二移动速度矢量；根据所述第一移动矢量和第二移动速度矢量，计算从时间段
t
到时间段
t+1
的过程中雷电聚类簇中心点的第三移动速度矢量；计算从时间段
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑞锋，陶凯，武帅，刘璐，罗旺春，
申请(专利权)人：成都智谷耘行信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：