时功鑫
贵州长辉电力建设有限责任公司麻江福能分公司 557600
摘要：接触网硬点是在高速铁路接触网运行中较为常见的一种病态，电力机车运行速度越高，此种病态爆发的概率就越大，受电弓损害亦越严重，同时还会影响受电弓的取流质量，降低接触网的运行品质。因此，准确把握接触网硬点成因并采取有效整治和防范措施，对于确保电力机车安全运用质量具有重要意义。基于此，本篇文章对大数据技术在接触网供电故障分析中的应用进行研究，以供参考。
关键词：大数据技术；接触网；供电故障；应用
引言
刚性接触网以结构紧凑、无断线隐患、安装维护方便、成本低等优点，成为我国城市轨道交通地下线路接触网首选的类型。
1相关概述
1.1大数据概述
大数据并非简单信息，而是一种企业资产。相较于传统意义上的资产，大数据主要具备以下特点。一是海量性。全球各行业每天都在生成大量数据信息，虚拟空间储存着庞大的数据。二是高速性。信息技术下的数据传输速度不断加快，不同区域市场主体可以在相同时间内获取相同的信息，高速传播打破了市场信息的滞后性，可以确保市场主体更快速准确地做出决策。三是多样性。大数据包括多种类型，可以在虚拟空间中形成共享信息。四是价值密度较大。少部分数据与金融活动相关，但经过不断积累后，最终会形成数据价值链。
1.2地铁供电系统接触网的组成形式
在接触网的供电模式下受电弓为关键的应用装置，其在接触网中行走，由此获得电能并向电客车输送。接触网的安全性将直接影响列车的运行效果。隧道内外的接触网悬挂形式存在差异，隧道内为架空Ⅱ型汇流排刚性悬挂的方式，隧道外选用架空柔性悬挂的方式。从悬挂特性的角度来看，接触网可分为多种形式，架空式接触网较为典型，在此基础上可分为柔性、刚性两种。悬挂装置按要求稳定在轨道上方的指定位置，配套汇流排夹线槽，接触导线可嵌入其中。
2接触网供电故障分析
2.1弓网故障
在电气化铁路接触网中，弓网负责持续向电力机车提供电能，以单边供电、越区供电和双区供电方式为主。其中，单边供电是在各供电分区中以一端进行牵引变电，快速获取与提供电能。越区供电是在无法牵引变电的条件下而开展的供电工作，接入其他区域的牵引供电系统，向故障区域电力机车进行供电。而双区供电是从两个分区同时进行牵引供电，以此提高供电可靠性，在出现一端牵引变电故障问题时，不会中断供电作业。此外，弓网故障问题主要表现为接触网参数异常变化或零部件脱落，从而导致供电不稳，在问题严重时还将中断牵引供电。而弓网故障的主要产生原因及具体表现形式为：①部件脱落。在接触网运行中，部分部件结构受到自震与外部环境影响，偶尔出现动荡现象。随着时间推移，逐渐出现零部件脱落现象，进而影响到牵引供电系统运行状态。②随着科技水平的不断提高以及铁路列车平均行驶速度逐年提升，这在提高铁路运营效率的同时，使得弓网承受较大运行压力，动态抬升量与导线磨损量均出现明显提升，受到外部环境影响，螺栓等零件的脱落故障出现概率有所提高。同时，在受电弓运行期间，锚段关节以及线岔等部位容易出现刮弓故障。③在弓网安装质量不佳时，在接触网使用期间，有可能出现弓网故障与部件脱落问题，如螺栓等零部件安装偏差过大。④在恶劣气候下，有可能出现弓网故障。例如，在冻雨气候下，弓网表面附着低温雨水，由于温度条件过于恶劣，容易出现跨越电力线断线以及弓网放电故障。
2.2电气联结故障
在电气化铁路工程中，接触网作为机电合一的供电设备，在运行期间，由于牵引供电系统出现运行波动，随着实际牵引运能的持续增加以及接触网设备老化程度的加快，容易产生电气烧伤故障。同时，在出现电气烧伤等电气联结故障时，不但会影响接触网运行质量与牵引供电效率，在问题严重时，还将使得电力列车运行不稳定，产生安全隐患。
3大数据技术在接触网供电故障分析中的应用
3.1大数据分析，开展分段寿命管理
由于弓网间的机械磨损、氧化磨损和电化学腐蚀磨损都作用于物质的微观层面，这类磨损累积对接触线造成损耗是一个缓慢的过程，当发生局部磨损烧伤后，弓网关系的恶化会进一步产生电弧烧蚀接触线，慢慢积累叠加形成局部磨耗。为了总结磨耗规律，对关键磨耗点、分段绝缘器等定期完成数据的统计更新，形成磨耗趋势大数据，通过大数据的对比预判出不同弓架次、不同运行环境下检修周期磨耗率，并设有红显预警警示，为检修提供指导性建议。例如表1为某分段绝缘器全寿命管理分析表，由数据分析可知：（1）该分段目前有一支滑道磨耗已达40.32%，且根据检修周期磨耗率，预计下个检修周期检修时的预计磨耗为2.9mm，磨耗率达47%，即此滑道无法保证在下个检修周期内可靠运行，故本次维护需对该滑道进行更换。（2）该滑道在本检修周期内磨耗率明显增加，说明弓网关系匹配不良，需要进一步优化分段参数，减少磨耗。
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3.2故障数据统计
在城市轨道交通运营里程逐步增加的背景下，接触网供电故障的发生概率随之增加，应用科学的方法探寻故障的成因并采取针对性的处理措施较为必要，可保证地铁交通的出行安全。大数据是现阶段信息技术领域的代表技术之一，文章以大数据技术为主，结合较为常见的35例接触网供电故障，对故障原因、故障数量、故障占比及专业占比加以分析。导致接触网供电故障因素复杂，可对其加以归类，发生位置的角度包含接触网本体（占比31%）、变电所（占比37%）及非供电设备（占比31%）三类。针对不同类型的故障对应的处理方法存在差异，对列车运行状态带来的影响有所差异，接触网本体故障产生的影响较大。在针对接触网供电故障的识别工作中，应根据掌握的情况采取针对性的应急措施，降低故障发生概率，减小故障带来的不良影响。
结束语
总而言之，针对地铁接触网故障应按照特定的思路分析与处理，重点考虑接触网、受电弓、区间限界的实际情况，合理调度人员，通过大数据的应用精准锁定故障源头，采取针对性的处理措施，恢复正常运营状态。
参考文献
[1]王洁瑜.唐山供电段牵引供电设备维修管理体系优化研究[D].燕山大学,2019.
[2]冯涛.基于大数据的牵引供电生产网络管理平台研究[D].华东交通大学,2019.
[3]翟小毛.高速铁路接触网检测关键技术及智能化检测研究[D].中国铁道科学研究院,2019.