铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障识别方法研究

蒋忠浩

摘要：为了提高铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障的识别率，优化故障识别效果，开展了牵引变压器接触網断线接地故障识别方法的全方位深入研究。首先，采集代表铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障特征的模拟信号，基于EEMD原理，对采集到的故障信号进行去噪处理，获取故障信号IMF分量。其次，提取故障信号的频带局部能量特征。在此基础上，设计故障性质识别算法，识别牵引变压器接触网断线接地故障性质。实验分析结果表明，应用提出的故障识别方法后，6个线路区段的断线接地故障识别率均达到了98%以上，识别效果优势显著。

关键词：电牵引变压器；接触网；断线；接地故障；识别

0   引言

铁道供电牵引变压器在广义角度上，指的是向电力机车车头供电的变压器，为电力机车提供所需电源，以对保证电气化铁道牵引供电系统的稳定运行[1]。

铁道供电牵引变压器在运行过程中，受到运行环境条件、气象条件的影响，其运行存在一定的不确定性，接触网容易发生断线接地故障，降低牵引变压器运行的安全性与可靠性，导致铁道电力机车发生拒动或误动现象[2]。对此需要采用科学合理的接触网断线接地故障识别方法，实时对铁道供电牵引变压器的运行工况做出检测，识别其中潜在的断线接地故障隐患，及时根据故障识别结果，制定相应的故障解决方案[3]。

现阶段，传统的接触网断线接地故障识别方法多数采用文献[4]提出的方法。该方法在实际运行过程中，适用范围有限，当铁道供电牵引变压器供电结构复杂、供电分区较多时，该方法不能全方位地识别出故障隐患，故障位置难以确定，识别效率与准确率均较低[4]。为了改善这一问题，本文开展铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障识别方法的全方位深入研究。

1   变压器接触网断线接地故障识别流程

1.1   故障信号采集与去噪处理

1.1.1   故障信号采集

依据数字离散化信号采集原理，采集能够代表铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障特征的模拟信号[5]。将采集到的故障信号输入到滤波器中，初步过滤其中与故障信号无关的高频信号与低频信号。经过A/D转换作用，上传至故障监控中心[6]。

在此基础上，基于EEMD去噪原理，对采集到的接触网断线接地故障信号进行去噪处理，解决信号时频分析效果不佳问题，为后续故障信号频带局部能量特征提取奠定良好基础。

1.1.2   故障信号去噪处理

在采集到的铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障信号中，加入随机白噪声，设定加入的随机白噪声的总运行次数为，根据牵引变压器的实际运行工况特征，设置随机白噪声幅值[7]。

牵引变压器第次运行时，对应的混合信号计算公式如下：

（1）

其中：hi（t）表示第i次输入的白噪声。

使用EMD分解方法，对供电牵引变压器第次运行时的混合信号xi（t）进行分解，获取分解后的待分析故障信号，其表达式如下：

（2）

其中，uk（t）表示第k个故障信号IMF分量；K表示分解后获取到的故障信号IMF分量总和。

判断分解混合故障信号后的IMF分量，若k＜K，则重复上述步骤2与步骤3，每重复一次，k的值增加1，直至k=K，获取最终的故障信号IMF分量。

在运行M次后，总共加入了M次白噪声，计算故障信号去噪处理后的总体平均值，计算公式如下：

（3）

其中，u—k（t）表示去噪处理均值计算后的第k个故障信号IMF分量，将其作为铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障信号，用于后续研究。

1.2   故障信号频带局部能量特征提取

基于上述铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障信号采集与去噪处理完毕后，获取到断线接地故障信号。接下来，提取上述故障信号的频带局部能量特征。

首先，利用行波采集装置，对铁道供电牵引变压器接触网的行波数据进行全方位的采样，读取采集到的原始行波信号[8]。选定行波信号，利用小波包原理，对行波信号进行分解与重构，获取行波信号从低频到高频的小波包分解系数。在此基础上，求解小波包分解重构后接触网断线接地故障信号频带的局部能量，表达式如下所示：

（4）

其中，Ej表示第个故障信号频带的总能量；di（k）表示小波包分解后的故障信号频带重构系数；N表示故障信号采样点数目。对计算获取到的故障信号频带总能量进行归一化处理，表达式如下：

（5）

其中，ei表示故障信号频带局部能量特征；Ei表示故障信号频带局部能量特征向量。通过上述表达式，获取到故障信号频带局部能量特征，实现特征提取目标。

1.3   接触网断线接地故障性质识别算法设计

在上述故障信号频带局部能量特征提取完毕后，在此基础上，设计牵引变压器接触网断线接地故障识别算法，通过该算法，全方位、多维度地识别故障隐患。

本文设计的铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障性质识别算法流程，如图1所示。

如图1所示，首先，根据上述采集到的牵引变压器接触网断线接地故障行波数据，确定故障行波波头位置，进而初始获取故障行波波头与反射波头的极性。判断故障行波波头与反射波头的极性是否相同，若极性相同，且上述提取到的故障信号频带局部能量特征集中在第一频段，则说明牵引变压器接触网断线接地故障属于短路故障，完成故障性质识别[9]。

若故障行波波头与反射波头的极性不同，且上述提取到的故障信号频带局部能量特征未集中在第一频段，则说明牵引变压器接触网断线接地故障属于开路故障，完成故障性质识别。

2   实验分析

在提出的识别方法投入实际铁道供电工程使用前，需要对该方法的可行性及故障识别效果作出全方位、多维度的客观检验。确认该方法的识别效果能够达到预期要求后，方可投入实际工程使用。基于此，开展了如下文所示的实验测试分析。

2.1   实验准备

本文以某地区R铁道供电工程作为此次研究对象。R铁道供电工程采用有源配电网系统，其电源中性点不接地，总共布设了4条馈线，均采用架空线-电缆混合线路。

为了使实验测试流程较为简便，将铁道供电牵引变压器所带负荷设定为配电容量的80%，将功率因数设定为0.95，将供电牵引系统的拓扑结构网络划分为多个不同的区段。各个区段的具体参数如表1所示。

通过表1获取到该铁道供电工程中线路区段对应的参数。在6个线路区段的不同位置上，设置多个单相断线金属性接地故障点。利用上述本文提出的故障識别方法，在理想状态下，进行牵引变压器接触网断线接地故障突变点识别，开展实验测试。

2.2   结果分析

将上述本文提出的铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障识别方法设置为实验组，将文献[2]提出的基于智能融合终端的故障识别方法、文献[3]提出的基于正序电压差的故障识别方法，分别设置为对照组1与对照组2。模拟上述3种方法的接触网断线接地故障识别全过程，获取识别结果，并作出客观对比。以此种对比分析的形式，增强实验测试结果的说服力，避免单一的实验结果存在主观性。

选取牵引变压器接触网断线接地故障识别率作为此次实验测试的性能评价指标，其计算表达式如下：

（6）

其中，Q表示R铁道供电工程中牵引变压器接触网断线接地故障识别率；Rm表示被正确识别的牵引变压器接触网断线接地故障数目；R表示牵引变压器接触网断线接地故障总数目。越大，说明被正确识别的牵引变压器接触网断线接地故障数目越多，故障识别准确性越高，识别效果越好，反之同理。

利用MATLAB模拟分析软件，模拟上述3种故障识别方法运行的全过程，判断识别过程中是否存在异常问题，测定并计算6个牵引变压器线路区段接触网断线接地故障识别率，作客观对比。实验性能指标对比结果如图2所示。

通过图2的实验测试性能评价指标对比结果可以看出，本文提出的故障识别方法应用后，牵引变压器6个线路区段的断线接地故障识别率，始终高于另外两个对照组，均达到了98%以上，能够准确地识别出铁道供电牵引变压器接触网潜在的接地故障隐患提高铁道供电的安全性与可靠性，可行性较高，故障识别效果优势显著。

3   结束语

综上所述，为了提高铁道供电牵引变压器接触网断线接地故障的识别率，优化故障识别效果，本文开展接触网断线接地故障识别方法的全方位研究。

通过实验测试性能指标对比结果可知，应用本文提出的识别方法后，牵引变压器接触网断线接地故障识别率得到了显著提升，均达到了98%以上，能够准确地识别出接触网运行过程中潜在的断线接地故障隐患，对促进铁道供电牵引变压器的安全稳定运行具有重要研究意义。

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