电气化铁路接触网系统运维模式探讨

王昕彬

国网南京供电公司，江苏南京，210000

0 引言

随着我国老旧铁路改造政策的推行实施，电气化铁路成为现代铁路交通的重要组成部分，具备环保、高效、低噪音、低维护成本、适应性强和安全可靠等优势。接触网系统作为铁路电力供应系统的核心组成部分，能够为列车提供稳定、可靠的电力供应，是电气化铁路运行的关键设施之一。

为了应对复杂的运行环境，接触网系统往往具备较高的设计可靠性，但受极端天气、设备老化、外力破坏等影响，接触网系统仍存在相当大的故障风险[1-3]。据统计，由接触网引发的故障已经占据牵引供电系统总故障的80%，接触网一旦发生故障，将直接影响列车运行时效及运行安全，带来严重的社会经济损失，甚至可能危及人员生命安全，因此，对接触网系统进行维保及故障勘察十分重要。

传统的接触网运维以定期定点巡检为主要方式，耗时久、投入成本高。近年来，随着智能技术的发展及智慧铁路建设的要求，接触网系统运维正逐步向智能化、自动化和高效化发展。本文首先对接触网系统组成部分进行介绍，总结接触网系统常见典型故障，然后结合当前接触网系统运维现状，分析当前运维工作中存在的主要问题，最后提出接触网系统运维未来发展的主要方向，推进接触网系统运维智能化、自动化。

1 接触网系统的常见故障

接触网系统是电气化铁路系统的重要组成部分，用于为电力机车和电动列车提供动力，通过接触线与列车上的受电弓接触，将电能传输给列车，从而实现电力牵引，为列车提供稳定、高效的电力供应，使列车运行更加安全、快速和环保。然而，由于接触网系统长期运行且处于室外环境中，受到天气、污染等复杂因素的影响，容易出现故障和问题，导致列车运行中断、能源浪费、安全隐患等严重后果，因此，对接触网系统的预测和监测变得尤为重要。

图1 接触网

典型的接触网系统组成部分一般包括：接触悬挂、定位装置、支持装置、支柱和基础等[4]。接触悬挂是牵引变电所与电力机车之间的运输媒介，将电能传输至电力机车；支持装置通常用于支持接触悬挂，并向支柱与基础传递所承载的负荷；支柱与基础是接触网重要的辅助装置，用于保证接触网的稳定性，并承受其余三个部分的全部负荷，使得接触网系统能够安全地置于预设地点；定位装置面向对象为接触线，通过固定接触线的横向位置，提高弓网受流性能，防止事故的发生。

目前，接触网技术趋于标准化，常见故障类型通常是外部环境变化引起的设备异常及设备老化故障[5-8]，根据异常类型可进一步分为：弓网故障、导线断裂、参数异常、接触网污染、接触线松动等。接触网常见故障可能原因及故障影响见表1。

表1 接触网常见故障可能原因及故障影响

2 接触网系统运维现状

我国接触网系统运维方式主要划分为两个阶段：2010年以前，接触网系统的维保工作主要依靠沿线设置维修点，定期对接触网设备进行人工巡检，检查设备状态、连接情况和电力供应等，并进行维保修复工作，该方式人员需求较大，单次维护耗时长；2010年后，6C接触网安全监测系统逐步应用普及，能够对接触网设备进行全方位、全覆盖的综合监测，实现接触网设备和弓网运行参数的检测[9-11]，提高了设备维修的精准性，延长维修周期，一定程度上降低了维保成本。但在实际应用中，仍然存在以下问题。

（1）数据管理不规范

目前，数据由各子系统检测设备离散采集传输，各部分的回传数据分散存储，存在信息孤岛，没有统一的智能数据管理系统，缺乏数据共享机制，无法对各个子系统数据进行整合，难以实现对数据的统一管理及智能分析。

（2）数据利用率低

运行数据分析的目标是指导进行预测性维修，但目前对检测数据利用率较低。一方面，因缺少规范的数据管理，不同系统之间的数据被分散存储，无法进行有效的整合和共享；同样的数据在不同的系统或数据库中存在多份副本，造成资源的浪费和数据更新的不一致；同时，由于数据存储分散且不统一，数据难以共享，不同系统间获取数据困难。另一方面，当前数据质量偏低，受数据传输因素的影响，当前回传数据存在错误、缺失、重复等问题，导致数据的准确性和可信度降低，进而降低数据的利用价值。

（3）实时状态难以获得

基于车辆运行安全性考虑，运行工况动态数据无法实时传输，车辆运行实时状态难以获得。由于车辆运行环境的复杂性和不可预测性，特别是在地形、天气、交通状况等方面的变化，接触网系统实时运行数据的采集和传输面临一定的技术挑战，同时，受传输带宽、传输信号等因素限制，部分动态数据无法实时传输；而非运营数据通常无法反映车辆运行的动态状态和运行参数，难以对列车运行实时状态进行有效分析。

（4）数据挖掘分析不足

目前，接触网系统数据挖掘分析缺乏深度，难以推广应用[12]。首先，缺乏清晰的分析目标，目前数据分析主要针对故障数据，未能对接触网系统全生命周期数据进行建模及趋势分析，对现场维护指导有限。第二，当前对数据筛选预处理工作不完善，存在错误、重复数据，影响分析的准确性。第三，接触网系统运行环境复杂，数据中存在干扰信息，因此，需对数据特征及机器学习算法进一步对比选择，进一步筛选剔除冗余特征及不相关特征，在充分考虑不同类型数据的差异性及具体问题的基础上选择不同的诊断算法。第四，模型应用困难，因缺乏对模型进行充分的评估验证，模型泛化能力及诊断准确性难以评估，诊断结果可解释性低，无法将分析结果有效地转化为业务决策或实际应用。

3 接触网系统的运维发展方向

（1）建立健全的数据管理体系

明确接触网系统数据管理目标，将各检测模块数据分析整合，保障数据的有效性、提高数据使用率；制定统一的数据传输记录标准，保障各子模块间数据稳定回传，确保各子模块之间数据传输的稳定性和一致性，避免数据丢失或传输错误；建立统一的数据存储系统，将各模块数据规范存储，这有利于对数据进行管理和检索，提高数据的可访问性和利用效率，同时也能够确保数据的安全性和可靠性；数据质量监控管理，制定数据质量管理策略，包括数据清洗、去重、修正等步骤，定期检查评估数据质量，确保数据的有效性和完整性，提高数据的可信度和准确性。

（2）实时数据智能分析研究

利用智能分析技术对接触网实时数据进行处理分析，对于能够实时回传的数据，如电流、电压、温度、接触网状态参数等数据，建立实时数据监控分析平台，通过调用预先构建的数据统计分析及数据挖掘模型，对实时回传数据进行分析识别，根据分析结果对接触网系统运行状态进行评估，辅助进行维护决策。

对于无法实时回传的数据，一方面，通过引入多种车载传感器及数据采集设备等方式，建立多源数据采集平台，通过深入研究应用无线通信、物联网等技术，建立安全高效的实时数据传输通道；另一方面，开展边缘侧智能分析技术研究[13-14]，利用边缘计算技术，将数据处理和智能分析等任务从监控中心转移到车辆端，在车辆端实现数据的实时监控与智能分析，从而减少数据的传输延迟，提高响应速度，辅助车辆端的决策制定和问题解决。

（3）开展数据融合应用研究

接触网系统数据由各子系统检测设备离散采集，因此，需对各类数据进行融合应用研究，通过整合和利用多源信息数据，从中提取有价值的知识和洞见，以支持决策和问题解决。以基于统计信息方法、机器学习等技术，将各子系统数据进行融合，得到更全面、准确的数据，为后续的分析和应用提供更可靠的基础，为系统管理和维护提供更全面的支持。此外，还可以利用多源信息数据进行数据挖掘和知识发现。通过对多源信息数据的整合和分析，可以发现隐藏在数据中的模式和规律，提取出有价值的知识和洞见。例如，可以通过挖掘接触网系统各个子系统之间的关系，发现它们之间的依赖关系和影响因素，从而优化系统的运行和维护策略。

（4）预测性运维管理

通过对接触网系统的实时监测数据和历史运行数据进行分析和模型建立，实现对接触网系统未来可能出现的故障和问题进行预测和诊断，并采取相应的维护措施，以提前预防和避免潜在的故障和事故的发生，优化系统的运行维护策略。如基于接触网历史运行数据建立寿命预测模型，拟合生命周期曲线，制定预测性维护策略，对当前设备状态进行预测性评估，实现预测性维保，可以有效地提高接触网系统的可靠性和可用性，减少故障和事故的发生，降低维护成本，提高系统的运行效率和安全性。同时，还可以为运营商提供决策支持，优化资源配置和运维策略，提升整个接触网系统的运行水平。

4 结论

电气化铁路接触网系统运维模式是保障电气化铁路运行安全和效率的重要环节，随着科技的发展，未来运维需注重数据管理、实时数据智能分析和智能化运维等方面的研究。通过建立健全的数据管理体系、发展实时数据智能分析技术、开展数据融合应用研究及实施预测性维护管理，推进接触网系统的智能化和自动化运维，提升接触网系统的可靠性和运行效率，降低运维成本，为铁路运输的安全和高效提供有力支持。