【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于柔性直流牵引供电系统，具体涉及一种柔性直流牵引供电系统能量路由器维护决策支持方法。
技术介绍
1、近年来，城市轨道交通柔性直流牵引供电系统快速发展。为了整合柔性直流牵引供电系统内如新能源、储能或者低压400v系统，能量路由器成为一种柔性直流牵引供电系统的核心装备，其性能和可靠性对整个系统的稳定运行至关重要。传统的维护方法通常依赖于定期检查和故障响应，这不仅效率低下，而且无法预测和防止突发故障。此外，由于缺乏对实时数据的深入分析和智能化的维护决策支持，传统方法难以应对复杂、多变的运营环境和设备老化等问题。
2、随着技术的发展，尤其是在数据处理和机器学习领域的进步，提供了新的机遇来改进能量路由器的维护策略。然而，现有解决方案在集成实时数据分析、智能化决策支持和用户交互方面还存在不足。许多系统未能充分利用收集的数据来优化维护计划，也缺乏高效的方式来预测和管理设备的潜在故障风险。
3、因此，有必要研究一种新的方法，能够综合利用实时监测数据、高级数据处理技术和智能决策支持系统，以提高维护效率，降低运营成本，并提高整个牵引供电系统的性能和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种柔性直流牵引供电系统能量路由器维护决策支持方法，旨在解决城市轨道交通柔性直流牵引供电系统中能量路由器维护策略的局限性，特别是针对无法有效预测和防止设备突发故障以及缺乏实时数据分析和智能化维护决策支持的问题。该方法提高了维护效率，降低运营成本，同时提升整个牵引供电系统的性能和可
2、本专利技术通过以下技术方案实现该目的：
3、一种柔性直流牵引供电系统能量路由器维护决策支持方法，包括以下步骤：
4、s1：部署高级传感器网络系统实时监测、收集能量路由器关键性能指标和环境数据；
5、s2：应用基于时间序列的异常检测、趋势识别和性能衰退预测数据处理算法对实时数据流进行分析；
6、s3：基于实时运行数据和历史维护记录建立维护数据库；
7、s4：构建数据挖掘模型，采用数据挖掘技术分析维护数据库，识别维护活动与能量路由器系统性能之间的关联模式；
8、s5：设计并实施一种基于规则的推理系统，用于生成维护决策建议；
9、s6：将推理系统生成的维护建议与实时运行数据结合，生成具体的操作指南和维护计划，进行一项判断过程，以评估建议的可行性和对能量路由器系统运行的潜在影响，生成具体的操作指南和维护计划若可行，则继续下一步，否则返回执行步骤s3；
10、s7：应用故障模式和影响分析技术，对潜在的故障风险进行预测和管理；
11、s8：通过交互式用户界面展示操作指南和维护计划，并收集用户反馈；
12、s9：根据用户反馈和能量路由器系统运行数据，持续优化推理系统和维护计划；
13、s10：实施自适应学习算法，根据最新的系统运行状态和维护效果，不断调整完善维护数据库和数据挖掘模型，持续优化和调整维护策略。
14、进一步，所述步骤s1中能量路由器的关键性能指标包括机车负载波动、能效比和散热效率，环境数据包括环境温度与湿度。
15、进一步，所述步骤s1中部署的高级传感器网络系统还包括用于监测能量路由器电气特性的传感器，包括电流传感器、电压传感器和功率传感器。
16、进一步，所述步骤s4中应用的数据挖掘技术采用聚类分析或神经网络。
17、进一步，所述步骤s4构建的数据挖掘模型过程为：
18、s4.1：特征选择和提取：从收集的大量数据中选择设备性能指标、环境参数关键特征，应用主成分分析技术进行特征提取和降维；
19、s4.2：模式识别和关联分析：应用聚类或关联规则挖掘算法识别数据中的显著模式和相关性，识别能量路由器故障模式、性能趋势和环境因素之间的关系；
20、s4.3：预测建模：使用回归分析、时间序列分析或神经网络预测算法来预测能量路由器的未来状态和潜在风险，考虑环境变化和操作条件的影响。
21、进一步，所述步骤s4中的数据挖掘包括基于历史维护案例的相似性分析过程。
22、进一步，所述步骤s5中基于规则的推理系统采用决策树算法，推理系统构建具体为：
23、s5.1：规则系统的设计：
24、首先进行目标定义，确定推理系统的主要目标：生成能量路由器的维护决策建议；再进行规则构建，基于专家知识和历史维护数据，构建一组维护决策规则，规则涵盖不同的情景，具体情景包括特定类型的故障、性能下降、预测性维护需求；
25、s5.2：数据输入：
26、通过实时数据集成，将从高级传感器网络系统收集的实时数据输入到推理系统中，输入数据包括机车负载波动、能效比、散热效率、环境温度和湿度，同时输入历史数据作为参考；
27、s5.3：规则应用：
28、开展规则匹配，根据输入的数据，推理系统将应用其规则库来识别符合当前情况的规则；执行决策逻辑，基于匹配的规则，推理系统生成维护决策建议；
29、s5.4：维护建议输出：
30、根据推理系统生成维护决策建议和匹配的规则，推理系统提出具体的维护操作建议，根据设备的具体情况和运行环境，对建议至少进行一轮细化，确保建议的实用性和可行性；
31、s5.5：系统验证和调优：
32、进行测试验证，在实际环境中测试推理系统的建议，验证建议的有效性和准确性；通过反馈循环机制，根据测试结果和用户反馈对规则进行调整和优化。
33、进一步，所述步骤s8中的交互式用户界面包含数据可视化工具，具体为图表和仪表盘。
34、进一步，所述步骤s9中持续优化的过程包括应用反馈回路。
35、进一步，所述步骤s10中应用于数据挖掘模型的自适应学习算法采用增强学习技术。
36、相对于现有技术，本专利技术具有的有益效果为：
37、首先，本专利技术通过高级传感器网络系统实时监控能量路由器在不同运行条件下的性能，包括在新能源和储能应用下的表现，以及在低压400v系统中的稳定性。这样的实时监控不仅提高了故障检测的准确性，也为预测性维护提供了可靠数据基础。
38、其次，本专利技术采用基于时间序列的数据处理算法，使得对于机车负载波动、能效比和散热效率等关键性能指标的分析更加精确，从而有效预测设备性能衰退，确保系统的高效运行。
39、此外，本专利技术利用数据挖掘技术从历史维护记录中提取模式，结合智能推理系统，为维护团队提供科学、合理的维护决策建议，大大提高了维护工作的针对性和效率。综合运用故障模式和影响分析技术，进一步提升了对潜在故障风险的管理能力，为城市轨道交通系统中的柔性直流牵引供电设备带来了更高的可靠性和安全性。
40、综上所述，通过上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种柔性直流牵引供电系统能量路由器维护决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中能量路由器的关键性能指标包括机车负载波动、能效比和散热效率，环境数据包括环境温度与湿度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中部署的高级传感器网络系统还包括用于监测能量路由器电气特性的传感器，包括电流传感器、电压传感器和功率传感器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中应用的数据挖掘技术采用聚类分析或神经网络。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4构建的数据挖掘模型过程为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中的数据挖掘包括基于历史维护案例的相似性分析过程。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S5中基于规则的推理系统采用决策树算法，推理系统构建具体为：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S8中的交互式用户界面包含数据可视化工具。
9.根据权
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S10中应用于数据挖掘模型的自适应学习算法采用增强学习技术。
...【技术特征摘要】
1.一种柔性直流牵引供电系统能量路由器维护决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中能量路由器的关键性能指标包括机车负载波动、能效比和散热效率，环境数据包括环境温度与湿度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中部署的高级传感器网络系统还包括用于监测能量路由器电气特性的传感器，包括电流传感器、电压传感器和功率传感器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s4中应用的数据挖掘技术采用聚类分析或神经网络。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s4构建...
【专利技术属性】
技术研发人员：马文雄，陈东阳，陈博宇，郭云飞，张晨阳，李渊，徐小舟，赵银柏，郑剑锋，何士玉，
申请(专利权)人：天津华凯电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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