数据驱动的牵引供电系统故障预测方法研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________硕士学位论文数据驱动的牵引供电系统故障预测方法研究学位申请人：秘佳利学科领域：电气工程指导导师：程宏波副教授副指导教师：王勋教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加

2、以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规

3、定，本论文无保密内容。本人签名____________导师签名__________日期___________摘要数据驱动的牵引供电系统故障预测方法研究摘要牵引供电系统是电气化铁路正常运行的能量保证，保持牵引供电系统良好的运行状态是铁路供电部门至为重要的工作。对牵引供电系统的故障情况进行预测有利于了解牵引供电系统未来可能的运行状况，为检修计划的制定提供依据，并为有针对性的采取预防措施提供参考。牵引供电系统的历史故障记录中蕴含有大量有用的信息，针对历史数据的挖掘将有助于对牵引供电系统状态规律的认识，为牵引供电系统

4、未来的运行提供指导。本文在所采集到的故障数据的基础上，把原始数据分为历史同期故障数据和历史近期故障数据两类，不仅考虑近期数据对预测结果的影响，同时考虑历史同期规律的影响，发挥历史同期记录数据的指导作用，采用三种改进的时间序列预测方法对牵引供电系统故障进行预测：改进的模糊时间序列预测方法通过利用三角模糊数把两类历史数据分别进行模糊处理，得到两组模糊数，然后把降低模糊度的不等式方程转化为线性规划方程求解，求解出两组模糊系数，将两组模糊系数计算得出的预测值分别分配一个权重得到最终的预测结果。利用某供电段11年的供电

5、系统故障统计数据进行验证，结果表明，实测值全部落在了预测区间内，模型具有一定的实用性。改进的指数加权移动平均（EWMA）预测方法，考虑到距离预测点不同远近的数据对未来预测结果影响的不同，针对两类不同历史数据，把两组数据都分别按照时间远近分配不同权重，时间近的数据比时间远的权重大。最后，利用两部分分配权重的数据进行最终预测。利用某供电段11年的供电系统故障统计数据进行验证，结果表明，实测值和模型预测值的结果相差不大，模型具有一定的实用性。改进的灰色预测方法分别利用两类历史数据建立相应的模型，把两部分的预测结果分

6、别分配一个权重综合到一起，得到最终的预测结果；最后从残差、相对误差和级比偏差三个方面对预测结果进行检验。利用某供电段11年的供电系统故障统计数据进行验证，结果表明，除了2012年7月的故障总数实测值和预测值相差较大以外，其余都相差很小，具有一定的准确性，可以作为参考。关键词：牵引供电系统，故障，改进的模糊时间序列预测方法，改进的指数加权移动平均预测方法，改进的灰色预测方法IABSTRACTResearchonFaultPredictionMethodofDataDrivenTractionPowerSuppl

7、ySystemABSTRACTTractionpowersupplysystemistheenergyguaranteeforthenormaloperationofelectrifiedrailway.Maintainingthegoodrunningstateofthetractionpowersupplysystemisanimportanttaskforrailwaypowersupplydepartment.Predictionofthefaultconditionofthetractionpowe

8、rsupplysystemisbeneficialtounderstandthepossibleoperationofthetractionpowersupplysysteminthefuture,providesthebasisforthemaintenanceplanformulation,andprovidesareferenceforthetargetedpreventivemeasures