高速铁路牵引网故障论文

2024-06-14

高速铁路牵引网故障论文（精选4篇）

高速铁路牵引网故障论文篇1

行波测距法通过检测初始行波与反射行波到达时刻差与行波波速,实现对故障点的准确定位。高速铁路牵引网线路正常供电电压为27.5 kV,故障发生时,线路产生的暂态行波频谱成分复杂,不便于对行波波头的准确识别,同时行波信号的频率对于行波波速也有一定的影响[1,2,3,4]。因此,若能在不影响行波信号波头特征的情况下,提取行波信号某一频段信号进行分析,将有助于减小行波波头到达时刻和行波波速的测量误差,提高故障点定位精度。

1 FFT频谱分析和FIR滤波技术基本原理

1.1 FFT技术基本原理

基于离散傅里叶变换的原理将时域中解决的问题转换到频域中进行分析。傅里叶变换的基本公式如下[5,6]:

F{f(x)}=F(u)=∫ $_{- \infty}^{+ \infty}$ f(x)exp(-j2πux)dx (1)

将其离散化得到离散的傅里叶变换:

u=0,1,2,…,N-1 (2)

为满足高速铁路故障判定快速、实时的要求,采用快速傅里叶变换对行波信号进行处理。FFT 的递推公式为:

F(u)=1/2(Feven(u)+Fodd(u)W(2M) (3)

F(u+M)=(1/2)(Feven(u)-Fodd(u)W(2M)u) (4)

其中:铰链因子W(N)=exp(-j2/N) 是一个常数;N=2M =2n。式(3)和式(4)表明一个N个点的变换,能够把原始数据分成每个点数为N/2的两部分,分别计算得到Feven(u)和Food(u)。奇数部分和偶数部分之和得到F(u)的前(N/2)各点的值,奇数部分和偶数部分之差得到后(N/2)个点的值。对于任何N=2M的DFT变换,可以通过计算m点的DFT来实现。可见,采用快速傅里叶算法可以大大降低算法的复杂度,节约运算量。

1.2 FIR滤波技术基本原理

有限长冲激响应滤波器(FIR)具有系统稳定好、易于实现线性相位、允许设计多通带(或多阻带)滤波器[7,8]等优点,故本论文采用FIR滤波器对故障行波数据进行分析。FIR滤波器的冲激响应h(n)具有有限长度,数学上M阶FIR滤波器可以表示为:

$y (z) = \sum_{i = 0}^{Μ - 1} h (i) x (n - i) (5)$

其系统函数为:

$Η (z) = \sum_{n = 0}^{Μ - 1} h (n) z^{- n} (6)$

FIR滤波器的设计问题实质上是确定能满足所要求的转移序列或脉冲响应的常数的问题,设计方法主要有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。本文采用窗函数法进行FIR滤波器的设计。窗函数设计法是一种通过截短和计权的方法使无限长非因果序列成为有限长脉冲响应序列的设计方法。

2 行波信号的检测

本文基于A型行波法原理,对高速铁路牵引网实际线路跳闸时的信号进行了多次测量。实验方案基本原理如图1所示。

如图1所示,MN表示实验线路,在M端安装行波传感器,当F点处发生故障时,引起线路跳闸。此时F点产生暂态行波信号,沿线路两端传播,其中沿M端传播的信号到达线路起始端时发生第一次反射,第一次反射信号行经故障点F处时,发生第二次反射。行波传感器记录下两次反射行波信号的波形。基于以上原理,本文在天津南仓变电站安装了多个传感器,对上海方向的217#馈线倒闸时的信号进行了监测,数据采样率为60 MHz,采样长度为262 144个点。以下对于行波信号主频率成分的分析以某次线路倒闸时的实测数据为例进行说明,信号波形如图2所示。

3 行波信号频谱成分的分析

3.1 行波信号的频谱分析

根据1.1节中所述快速傅里叶变换原理,设计算法对如图2所示行波波形数据进行分析。频谱分析结果如图3所示,横坐标表示频率值,单位Hz,纵坐标表示能量密度。

根据分析结果所示,行波信号频谱成分复杂,能量最高点对应频率为20.6 kHz,大部分能量分布在5 MHz以下的频段。对比实际测试信号与频谱分析结果可知,由于高速铁路牵引网线路跨度大,对应的测试数据长度较长,在初始行波与故障行波之间存在较多的噪声信号,因此,行波信号频谱分析结果中能量谱幅值最大点处对应的频率值并不一定为故障行波的频率。在此情况下,根据频谱分析结果,采用数字滤波技术对于频谱分析中的各主要频谱成份进行分析。

3.2 FIR滤波技术在行波信号频谱成分分析中的应用

根据1.2节所述FIR滤波器基本原理,本文选择阻带衰减高的凯泽窗进行FIR滤波器的设计,其具体实施步骤如下:

(1)确定滤波器技术指标。滤波器指标参数一般为通带截止频率ωρ、阻带截止频率ωs、实际通带波动Rp和最小阻带衰减As。根据技术指标计算归一化过渡带和滤波器阶数。归一化过渡带为: $Δ ω = \frac{ω_{s} - ω_{ρ}}{2 π}$ ,确定滤波器阶数为: $Μ \approx \frac{A_{s} - 7.95}{14.36 Δ ω}$ 。当As≥50时,β=0.110 2(As-8.7);当21≤As<50时,β=0.584 2(As-21)0.4+0.078 86(As-21)。根据图3所示对原始信号频谱分析结果,选择较大能量值点对应的频谱范围确定幅度响应和相位响应要求,采用带通滤波器实现选频操作。确定滤波器范围为:0～1 MHz、1 MHz～2 MHz、2 MHz～3 MHz、3 MHz～4 MHz、4 MHz～5 MHz,通带波动40 dB,最小阻带衰减40 dB。

(2)根据待求的五个带通滤波器的理想频率响应函数Hd(ejω),采用傅里叶反变换式求出理想单位脉冲响应hd(n): $h_{d} (n) = \frac{1}{2 π} \int_{- π}^{π} Η_{d} (e^{j ω}) e^{j ω} d ω$ 。

(3)计算滤波器的单位脉冲响应h(n)。它是理想单位脉冲响应和窗函数的乘积,即h(n)=hd(n)wd(n)。

(4)设计FIR滤波器,验算技术指标是否满足要求,如果不满足要求,可根据具体情况,调整窗函数类型或长度,直到满足要求为止。

(5)对给定数据进行滤波计算。

根据设定指标,采用FIR滤波器对天津南仓变电站现场测试数据进行滤波分析,结果如图4所示。

由图4(a)可见,在10 kHz～300 kHz频段,反射行波信号幅值较小,噪声信号幅值较大。整体波形在原点附近持续振荡,慢慢衰减到零,由此分析,振荡可能由于谐波分量引起。由图4(b)可见,在300 kHz～600 kHz频段,整体波形未发生明显的振荡,但在幅值较大的行波波头信号后,有较严重的拖尾峰存在,导致两次反射信号波形并不能较好的区分开。由图4(c)、(d)、(e)、(f)、(g)可见,从600 kHz开始,随着频率的增加,行波信号的幅值慢慢下降,但主峰幅值信号下降的速度明显低于其后振荡过程中信号幅值的下降速度,如图4(g)所示,主峰幅值约为2.2 V,其后振荡波形幅值约为0.2 V。此外,对比图4经滤波处理后的波形与图2所示的原始波形可见,原始波形中波头的信号极性特征经滤波处理后变得较不明显。

4 总结与展望

本文采用FFT与FIR技术,对高速铁路牵引网线路跳闸时的信号波形进行了分析。由分析结果可见,故障行波信号的噪声主要分布在600 kHz以下的频段,其特征类似于工频电信号的谐波分量。因此,利用行波信号的高频段进行分析可以较好的滤除噪声干扰,提高定位的准确度。但FIR滤波处理后的信号极性特征被明显消弱,不利于根据极性变化进行故障性质的分析。为准确获取行波波头到达时刻,在下一步工作中,可在本论文分析的基础上,采用小波变换算法结合模极大值理论等对于行波信号进行时域和频域的综合分析,以更准确的提取行波信号主频率成份,提高行波波头定位的准确性。

摘要：基于FFT频谱分析和FIR滤波技术原理对实际高速铁路牵引网馈线跳闸时的行波信号频谱进行了分析。结果显示:在(10～300)kHz频段,反射行波信号幅值较小,噪声信号幅值较大,整体波形在原点附近持续振荡;在(300～600)kHz频段,整体波形未发生明显的振荡,但在幅值较大的行波波头信号后,有较严重的拖尾峰存在。从600 kHz开始,随着频率的增加,行波信号的幅值慢慢下降,但主峰幅值信号下降的速度明显低于其后振荡过程中信号幅值的下降速度。

关键词：高速铁路牵引网,行波测距法,快速傅里叶变换,FIR滤波,频谱成份

参考文献

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[7]黄大卫.数字滤波器.北京:中国铁道出版社,1991

[8]刘和平,邓力.数字信号处理.北京:机械工业出版社,2007

高速铁路牵引网故障论文篇2

高速铁路牵引网输电线运送距离长,暴露在旷野,且故障多发生于盘山越岭、交通不便的山区丘陵地带。故障点的快速、准确定位这个铁路电力牵引部门的难题一直尚未解决。对牵引系统安全运行构成了较大的威胁,也给牵引网输电线路运行维修人员带来了繁重的负担。为此国内外提出了电气化铁道牵引网故障行波定位方法,利用故障产生的暂态行波信号进行故障检测和定位[1,2,3,4]。

牵引网输电线路故障单端行波定位准确度主要取决于2个参数[5]:时间参数和速度参数。牵引网输电线路故障产生广域频带的暂态信号,故障行波含有丰富的高频分量;行波传播具有色散特性,不同频率的行波信号具有不同的衰减特性,导致牵引网故障行波波头信号在传播过程中发生畸变,影响了对行波准确到达时间的判断和对行波波速的确定,降低了故障行波定位的准确度。

行波定位常规的方法是应用小波变换来换取时间参数,速度参数取光速,也就是说不计行波沿传输线路的传播色散的影响。本文提出的方法有望解决常规的测距方法的精度不高问题。本文将小波变换奇异性理论与相似性算法结合起来,用提取初始行波起始点前后波形的变化趋势及其特征作为判定条件来提取行波波头。提出了行波到达时间由自适应匹配法提取的行波特征点位置确定;行波的传播速度由模拟实验结果计算波速来确定。测距精度较高。

1 小波变换自适应匹配基本原理

1.1 小波变换理论

实现准确辨别故障行波的突变点,即行波到达的时刻,是提高故障定位精度的重要条件之一[6]。本文选用小波分析算法来对高速铁路牵引网故障行波信号进行处理。小波变换的数学表达式为:

$C (a, τ) = a^{- 1 / 2} \int_{- \infty}^{+ \infty} f (t) φ (\frac{t - τ}{a}) d t (1)$

式(1)中,C(a,τ):原函数f(t)的小波系数;a:尺度(压缩或伸展)量;τ:位移量;φ( ):小波函数族。

就形式和实质而言,式(1)和FFT并无本质区别。小波变换之所以有“数学显微镜”的比喻,就因为尺度(压缩或伸展)量a和位移量τ:尺度(压缩或伸展)量a控制“数学显微镜”的镜头,a小,观察高频部分(频率分辨率低);a大,观察低频部分(频率分辨率高)。位移量τ控制“数学显微镜”在时间轴上的移动,以观察不同的时间部分。小波变换所以较适合瞬态高速信号,原因在于小波函数族φ( )。φ( )有别于正弦函数族。第一它是瞬态的而非连续不断的;第二它很“小”。对于高压电器故障行波的小波变换,用仿真试验可已证明,它有利于找到故障行波的突变点,有利于提高故障行波的时差测量精度。

对应于本文所分析的高速铁路牵引网故障行波信号而言,其具体的小波变换过程如下。行波传感器信号经采集系统模数转换后成离散形式:

$f_{n} (x) = \sum_{k \in z} α_{k}^{n} φ (2^{n} x - k) (2)$

对此类信号采用Mallat分解算法进行逐级分解,其基本思想是:设Hi-1f为能量有限信号在分辨率2j下的近似,则Hjf可以进一步分解为f在分辨率2j-1下的近似Hj-1以及位于分辨率2j-1与2j之间的细节Dj-1f之和,其分解过程如图1所示。

由于双尺度方程中系数hk、gk可以通过内积 $h_{m - 2 n} = \sqrt{2} < φ_{j - 1, n} φ_{j, m} > ‚ g_{m - 2 n} = \sqrt{2} < φ_{j - 1, n} φ_{j, m} >$ 来计算。因此设定:

${\begin{cases} Η_{j - 1} f (x) = \sum_{k = - \infty}^{+ \infty} α_{k}^{j - 1} φ (2^{j - 1} x - k) \\ D_{j - 1} f (x) = \sum_{k = - \infty}^{+ \infty} α_{k}^{j - 1} φ (2^{j - 1} x - k) \\ h_{1} f (x) = \sum_{k = - \infty}^{+ \infty} α_{k}^{j} φ_{j, k} (x) \end{cases} (3)$

通过推导可得分解过程系数表达式:

${\begin{cases} α_{1}^{j - 1} = \sum_{k \in z} \bar{h_{k - 2 l}} α_{k}^{j} \\ d_{l}^{j - 1} = \sum_{k \in z} (- 1)^{k} h_{1 - k + 2 l} α_{k}^{j} \end{cases} (4)$

小波变换过程是根据实际问题的需要对系数b $_{k}^{l}$ 作适当的修正,对于行波测距信号的小波变换主要用于去除噪声,因此将低频率范围内信号对应的系数α $_{l}^{j - 1}$ 或d $_{l}^{j - 1}$ 设置为0,则可得到修正后的小波系数;再利用修正后的小波系数进行重构,设重构后的信号值满足:

$f_{n} (x) = \sum_{k \in z} α_{k}^{n} φ (2^{n} x - k) (5)$

由式(3)可推导出重构过程的系数表达式为:

$α_{k}^{j} = \sum_{l \in z} h_{k - 2 l} α_{l}^{j - 1} + \sum_{l \in z} (- 1)^{k} \bar{h_{1 - k + 2 l}} d_{l}^{j - 1} (6)$

1.2 奇异性理论

高速铁路牵引网故障行波采集信号为一维离散数据,假设fw(x)是行波信号经变换后的小波函数,若在尺度s下,在x0的某一邻域S,对一切x有:

$| f_{w} (x) | \leq | f_{w} (x_{0}) | (7)$

则称x0为小波变换的模极大值点; fw(x0)为小波变换的模极大值。利用模极大值点创建新的波形函数fmax(x),小波变换模极大值应满足下式条件:

$| f_{\max} (x) \leq k s^{α} | (8)$

式(8)中fmax(x)为信号f(x)的小波变换模极大值函数;k为常数;s为分解尺度;α为Lipschitz指数。

小波变换的模极大值点与信号突变点是一一对应的[7,8]。小波变换模极大值极性表示突变点的变化方向,模极大值大小表示突变点的变化强度。当信号在某一点Lipschitz指数非负(如信号突变点),则小波模极大值随分解尺度的增大,保持不变或随之增大。当在某一点的Lipschitz指数为负(如白噪声),则小波模极大值随分解尺度的增大而很快衰减。根据故障行波噪声水平,通过调整k和α的值,求取小波模极大值点,可进一步抑制噪声信号,较准确地反映出信号奇异点的位置、极性等特征信息,表征故障信息。

1.3 自适应匹配法

本文在实际测试过程中采用的行波传感器灵敏度为1 mV对应于现场实际电压1 V。因为高速铁路牵引网工作电压为27.5 kV,当牵引网输电线路发生故障时,所产生的故障信号电压幅值经高压高频行波传感器采集转换后,可获得△U>20 V以上的电压幅值变化量,并且行波传感器易引起振荡谐波。因此,对于经小波变换模极大值提取后的数据波形函数fmax(x)再进行求导和绝对值运算,进一步滤除掉缓慢变化的振荡信号,以便于对行波头信息的提取。设经数据处理后的波形函数:

$f_{j} (x) = \sum_{n \in z} f (n) (9)$

数据采集系统进行采集时设定了一定的采集延时,延时数据包含采集系统硬件电路自身的噪声,取噪声最大值设为un。由x=0时开始,对fabs(x)的值与噪声信号进行比较。当fj(n0)>un时,确定此时点n0对应的采样时间为初始行波起始点t0。

提取初始行波起始点前后波形的变化趋势及其特征作为判定条件,根据实际情况可选择多个特征值,如:

${\begin{cases} m_{1} = \frac{f_{j} (n + 2) - f_{j} (n + 1)}{f_{j} (n + 1) - f_{j} (n)} \\ m_{2} = \frac{f_{j} (n) - f_{j} (n - 1)}{f_{j} (n + 1) - f_{j} (n)} \end{cases} (10)$

为提取行波波头位置点,将求取m1,m2作为判定条件。然后,使用同样的方法求取起始点n0后数据对应的m值,如对于p点,计算

${\begin{cases} m^{'}_{1} = \frac{f_{j} (p + 2) - f_{j} (p + 1)}{f_{j} (p + 1) - f_{j} (p)} \\ m^{'}_{2} = \frac{f_{j} (p) - f_{j} (p - 1)}{f_{j} (p + 1) - f_{j} (p)} \end{cases} (11)$

同时定义:

$Δ m = \frac{m_{1}}{m^{'}_{1}} + \frac{m_{2}}{m^{'}_{2}} (12)$

当Δm<βθ时(其中θ为故障行波衰减系数,对于确定线路,根据实测标准波形数据预先确定,β为修正系数),确定此时函数fj(k)对应的时间为故障反射行波波头到达时间t1。则故障点k与起始点距离可由S1=v(t1-t0)计算得到。

2 基于小波变换自适应匹配的单端行波定位原理

2.1 行波到达时间辨别

行波波头到达时间辨别算法如图2所示。

如图2所示,小波函数db6对行波信号进行5尺度小波分解处理,对小波分解结构进行高频重构,获取5尺度分解重构高频行波信号;求取其模极大值点后,构建经数据处理后的行波波形,可以判断行波波头的大致位置。由于行波波头上升比较平缓,最大值出现与实际行波波头出现有一段时延,影响故障定位精度,因此为了进一步准确获取行波波头到达时刻,本文章在小波变换求模极大值基础之上,结合采用自适应匹配法。自适应匹配法:首先对行波信号求取反应行波波形变化的变化率和求绝对值运算;对于所获得新的数据,提取初始行波波头特征值信息;再利用初始行波波头特征进行自相似度分析判定条件,对整体故障行波数据进行扫描匹配,最终确定故障反射行波波头位置。由初始行波和经故障点反射回来的行波波头对应于采样数据上的采样点数差值和采样频率即可得出行波到达故障点的时间。

2.2 行波波速的确定

行波波速的确定与否直接影响着故障行波定位的准确度。由于行波传播速度的相对稳定性,因此本文章采用模拟实验方法求取行波波速,为后续现场实验数据分析提供参考。

由于模拟实验线路长度已知,可根据模拟实验结果计算波速。行波波速分析过程以北京恒通达公司固安厂房行2011/07/11日下午01:32:37测试数据为例进行说明,结果如图3所示。如图3(a)所示为模拟实验测试数据的原始波形,图3(b)为经算法处理后波形,在处理后的数据基础上,采用本文章行波波头到达时间辨别算法进行分析,确定故障点, 将故障点分别在原始波形和处理后的波形上进行标示,如图中圆圈所示。为了进一步提高行波波速度的准确度,对经波头到达时间辨别算法处理多组模拟实验数据所得的时间差求取平均值。

由已知线路长度为S=153 m,及时间差结果取平均值Δt=67.5/(2×60×106)=562 ns,计算得波速v=S/Δt=153 m/(562×10-9)s=2.72×108 m/s。

2.3 定位实现

如图4所示,本文方法的实现可分以下几个步骤:

(1)启动高速采集装置,在检测点检测初始行波信号和经故障点反射回来的行波信号。

(2)根据小波变换奇异性理论对获取的行波电压信号求取小波函数db6对行波信号5尺度分解重构高频信号的模极大值fw(x);利用模极大值点构建波形函数fmax(x)。

(3)对数据波形函数fmax(x)进行求导和绝对值运算,进一步滤除缓慢变化的振荡信号,有利于行波头信息的提取,并获取经处理后的波形函数为fabs(x);提取初始行波起始点前后波形的变化趋势及其特征,选取特征值。

(4)由相似性算法,对故障行波数据整体扫描匹配,识别出经故障点反射回来的行波波头位置;由初始波和反射波波头在采样数据上相对位置差及采样频率(本文现场实验采集卡频率为60 MHz)即可得出行波到达故障点的时间。

(5)利用模拟实验数据的行波传播波速分析结果为本文现场实验数据分析提供参考。

(6)根据单端行波测距法的原理,由行波信号在监测点与故障点间往返的时间差和模拟实验获取的参考波速即可定位出故障点位置。

3 现场数据示例分析

石家庄南新城变电所实验线路选择216#馈线,全程长度为22.19 km。对于现场数据的分析目的是为了验证本文所述方法在现场应用时的准确性和定位精度,并检验其对现场复杂环境的适应性。

因为石家庄南新城变电所216#馈线在实验检测点后方无线路上网点的反射情况,所以对216#馈线上所采集的行波数据的分析只需要关注现场实验线路合闸和分闸时末端的反射波信号。数据分析过程如下图5所示,以其波形为例进行分析说明。

如图5所示,对于实测现场三组数据的处理,首先采用小波变换自适应匹配算法对石家庄原始行波数据进行处理,根据处理后的数据波形,进行行波信号起始点和故障点的定位,然后将故障点的坐标映射到原始数据波形上,在分析结果图中以圆圈标示;再根据标示出的起始点和故障点的位置进行行波波头到达时间的辨别,确定出行波在检测点与故障点间的往返时间差。

运用同样处理方法,对南新城变电所216#馈线停送电时检测到的其他行波波形进行分析,定位其初始行波与线路末端反射行波起始位置点,并根据模拟实验时所测得波速计算实验设定的故障距离,结果记录到表1中。

已知石家庄216#馈线长度22.19 km,由表1所示,可知行波测距系统定位误差最大为(22 278-22 190) m=88 m,测距误差小于100 m;且不同次测试结果变化较大,分析其原因,可能是由于在不同的测试时间段内,外部环境的变化(如线路载荷、天气气候情况的变化等)对行波信号在输电线路上的传播过程产生了一定的负面影响。

4 结语

本文利用小波变换自适应匹配的单端行波定位方法,可以有效提取牵引网输电线路故障行波信号特征,并消除行波色散等其它因素对故障点定位精度的影响,同时解决了如何辨别波头到达的时间和行波传播的参考波速的问题。大量测距结果证实,采用小波变换自适应匹配的单端行波定位法的定位结果的可靠性强、定位精度高,在单端行波定位法能够使用的条件下,定位精度能够满足现场运行对精确故障定位的要求。

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高速铁路牵引供电常见故障分析篇3

沪杭高铁地处高度发达地区, 客流量极大, 自2010年10月1日开通一年多以来, 在各方面努力及配合下, 平稳的度过了过渡期, 目前供电设备运用状况良好, 运输秩序井然, 特别是正常运营的情况下没有发生严重的牵引供电和弓网事故。本文从供电部门角度对沪杭高铁路开通初期及运营中供电方面常见故障作些分析及总结。

1 沪杭高铁供电常见故障原因分析及处理办法

1.1 牵引变电相关故障

牵引变电所最常见的故障是牵引变电所跳闸, 牵引变电所跳闸绝大多数情况不是牵引变电所内的故障而是牵引所以外的设备出现问题后引起的。

1.1.1 故障原因分析

在牵引所故障中断路器跳闸是最常见故障, 沪杭高铁在近一年多共计各类跳闸几十次, 跳闸的主要原因主要有以下几个方面:1) 雷击引起牵引所跳闸;2) 机车自身原因引起牵引所跳闸;3) 过负荷引起牵引所跳闸;4) 外界环境引起牵引所跳闸。

1.1.2 故障处理及应对办法

应对以上牵引所跳闸主要从以下几个方面:1) 沪杭高铁处于雷暴区不可能消除雷雨天气, 在每年的雷雨季节来临前对管内的避雷设施及接地系统进行全面检查。检查内容主要包括牵引所、AT所、分区所处的避雷针及上网点处的避雷器及其引线等, 保证这些避雷设备设施符合要求, 以限制雷电波的幅值, 从而减少跳闸次数。一旦雷击引起跳闸后要按要求去故障点巡视, 要找出雷击点并检查设备损坏程度, 进行相应处理;2) 对于机车自身原因引起的跳闸作为设备管理单位加强与机务部门的联系来获得更多的信息, 在确认为机车原因跳闸时对牵引所跳闸时机车所在位置进行检查, 避免因机车故障对接触网设备造成损坏;3) 对于过负荷引起的跳闸在沪杭高铁出现过多次, 特别是许村牵引所213、214断路器在2012年3月至5月频繁的出现跳闸现象。要解决这种问题从两个方面入手。首先, 从牵引所的整定值入手, 只要稍微调高牵引所的整定值即可解决。因为这种现象不是每天都发生, 而是间隔的发生, 说明最大负荷时刚好与牵引所的整定值相差不多。其次, 延长该供电臂区间的列车追踪间隔或者降低该区段的列车速度 (限制列车取流) ;4) 对于外部环境引起的牵引所跳闸如异物、鸟巢、树木、绝缘子污闪、临近线路施工等, 最有效手段就是利用监控系统尽早发现并处理, 防止事态扩大。

1.2 接触悬挂及接触网相关的故障

接触悬挂及接触网设备故障最常见的就是线间距及零部件松脱。接触悬挂线索与线索间以及线索与腕臂零部件间都会产生摩擦, 特别是受温度变化的影响可能导致某些线索与设备间距不足, 从而导致不同设备间摩擦或电气烧伤等一系列问题。

1.2.1 故障原因分析

接触悬挂及接触网常见的问题主要是关节及线岔处线间距不足, 主要发生在承力索、接触线、弹性吊索、吊弦及接触悬挂设备之间。对照沪杭高铁接触网主要技术标准, 在正常情况下不会出现故障, 但在随着外部环境的变化特别是温度的变化会导致线索发生物理变化。物理变化常见就是线索的热胀冷缩, 线索一旦发生这种变化原先接触网静态参数也会发生相应的变化, 这样就会导致故障的发生。另外, 施工过程中的疏忽也会导致接触网故障的发生, 如电连接压接不规范。

1.2.2 故障处理及应对办法

本着“精检慎修”的原则, 发现线间距不足的处所能够满足静态标准不能满足动态标准时, 主要采用在线索上加装绝缘护线条和加装等位线的方法处理, 并定期对所加的绝缘护线条进行监测。静态标准难以满足且已经相磨的处所, 制定方案对接触悬挂进行调整。对线索间距的变化规律还处在摸索阶段, 在掌握了变化规律后再进行调整, 这样不会因反复调整对设备造成损害。另外, 对于线岔及关节式分相定期测量, 一旦发现静态数据发生明显变化就要重点对该部位进行全面检查。

1.3 隔离开关相关的故障

隔离开关牵引供电系统中重要设备之一, 设置隔离开关的目的主要有:1) 通过隔离开关的开合将需要停电的设备或线路与电源可靠的隔离, 以保证检修等工作的安排。2) 当线路出现故障时改变供电方式, 如越区供电、迂回供电等。一旦隔离开关出现故障以上功能将不能实现。

1.3.1 故障原因分析

隔开开关常见的故障有以下几个方面:1) 机械方面故障要是隔离开关的刀闸的开合角不到位以、电机及整理部件损坏、螺栓力矩不够造成虚接导致电气烧伤;2) 远动方面故障主要表现在本地与电调综自系统显示不一致或非远动分合闸及远动无法操作, 其主要原因是综自系统故障;3) 电气方面故障主要表现为因铜铝过渡处没有按要求使用铜铝过渡板造成化学腐蚀;4) 隔离开关附属设备故障主要是固定在隔离开关支柱上的附加设备, 如PVC管等脱落造成故障。

1.3.2 故障处理及应对办法

针对隔离开关常见故障处理方法为:1) 机械方面的故障是对烧损的静触头进行了更换。并定期检查隔离开关操作设备及分合角, 通过红外、紫外等先进设备进行监测以及测温片等手段加强监测;2) 远动方面的故障要求厂家定期对相应的数据采集模块进行检测, 发现问题进行更换;3) 对于因施工造成未安装铜铝过渡的处理办法要求施工单位对没有安装处所全部重新安装。4、隔离开关上附属设备脱落主要是固定附属设备时使用了塑料的绑扎带, 经长期日晒雨淋老化断裂, 造成附属设备脱落, 处理方法是用不锈钢丝固定并利用各种巡视方式加强监测。

1.4 分段绝缘器故障

本线采用的是吴江天龙DXF— (1.6) Ⅱ分段绝缘器, 这种分段以可靠性高被高速铁路广泛使用。

1.4.1 分段绝缘器故障

分段绝缘器故障有:1、绝缘滑道被打坏。2、销弧角断裂。3、本体电弧灼伤。4、表面碳粉堆积。

1.4.2 故障处理及应对办法

分段绝缘器主要布置在站场及线路所附近, 因此监测、检查稍微方便一些。在安装分段绝缘器前仔细检查分段绝缘器外观确保安装上去是个合格的分段绝缘器, 安装时严格安装标准安装, 然后安装一年两次检查基本能保证分段绝缘器正常使用。很多出现问题的分段绝缘器都是安装时存在一定问题, 使用很短一段时间后就暴露出了。对于使用频繁的分段绝缘器减少检测、检修间隔, 并清扫表面堆积的碳粉, 保证分段绝缘器绝缘性能良好。

1.5 避雷器

金属氧化物避雷器优点是产品体积小、重量轻、不易破损、运输安装方便, 因此避雷器本身很少出现问题。

1.5.1 避雷器常见故障

避雷器相关问题有:1、避雷器爆裂。2、避雷器脱离器损坏。3、计数器避雷器失效。4、避雷器接地极损坏或电阻过大。

1.5.2 故障处理及应对办法

避雷器一般安装在牵引所、AT所、分区所上网点上, 因此在监测、检测、检查这些重要部位的同时对应对避雷器进行同步进行状态确认。首先, 实验合格的避雷器不易发生爆裂, 在安装前确认检验合格, 正确的运输及储存, 定期对避雷器脱离器、计数器、接地极检查, 并对接地电阻进行测量, 发现问题及时处理。每年雷雨季节来临前全部检查到位, 做好相应的台账记录。

1.6 弓网故障

容易发生弓网故障的地方是线岔、电分相、曲线段及各类线夹处, 设计存在缺陷或者检修存在缺陷都会导致弓网故障。弓网故障是个综合性的故障, 接触网或受电弓出现问题都会造成弓网故障。这里仅对因接触网方面产生的弓网故障分析。

1.6.1 常见弓网故障

随着速度的提高, 高速接触网的动态变化显著增大, 受电弓与接触网之间会出现离线现象, 受电弓会因为磨损等产生划痕甚至损坏。常见弓网故障都是受电弓和接触网关系不良引起, 主要有:1) 脱弓、打弓、钻弓、抬弓;2) 机车自动降弓;3、拉弧。

1.6.2 故障处理及应对办法

消除弓网故障主要是做好接触网全面检查工作, 杜绝因失修造成接触网参数变化, 具体做法:

1) 加强对接触网设备的监测、检测、检修。对重点设备做好数据记录及分析, 各部螺栓的紧固达到要求力矩;

2) 严格按温度曲线安装、调整接触网设备, 保证补偿装置、支持装置、定位器、开关引线、电连接线在温度变化时不致影响受电弓取流或参数发生较大变化;

3) 加强外部环境的监管。做好线路添乘及巡视, 对上跨桥、上跨线、附近广告牌、塑料布、节庆气球等及时发现及时处理, 防止落到接触网上造成弓网故障;

4) 对下发的动检数据应足够重视, 仔细检查认真复测。

2 结论

高铁是近几年发展迅速, 没有一套成熟的运行检修模式, 高铁的运行检修都还处于摸索阶段。探索出一条既安全又高效的设备养修体现十分重要。为保障人身和设备安全, 设备管理单位采取了加强措施, 确保高铁接触网供电系统的安全稳定运行是我们努力的方向。

参考文献

[1]刘启明.最新电气化铁道接触网规划、设计、施工实用全书.1版, 中国电力出版社, 2004, 11.

[2]于万聚, 高速电气化铁路接触网.成都西南交通大学出版社, 2003.

[3]李群湛, 贺建闽.牵引供电系统分析.1版, 西南交通大学出版社出版发行社, 2007, 9.

[4]高速铁路接触网运行检修暂行规程.中国铁道出版社出版发行, 2011, 3.

[5]上海铁路局沪杭高速铁路技术规章文件汇编.上海铁路局总工程师室, 2010, 10.

高速铁路牵引网故障论文篇4

我国高速铁路动车组变流器均采用正弦脉宽调制(SPWM)技术,使得低次谐波含量大幅降低,但在开关频率偶数倍附近产生了不可忽略的高次谐波。高次谐波电流在牵引网传输过程中,得到了不同程度的畸变和放大。当牵引网参数和机车参数在某一频率下匹配时,即认为牵引网发生了谐波谐振,会引起避雷器、绝缘子、并联补偿装置的爆炸等［1-4］。牵引网中的谐波谐振分为并联谐振和串联谐振,2种谐振的特性并不相同,并联谐振产生节点过电压,串联谐振使回路中产生较大的谐波过电流,造成较大的线路电压损耗,并对周遭的环境产生较大的电磁干扰。从这个角度而言有必要针对牵引网串联谐振展开分析,从而对牵引网出现的谐波谐振危害,根据不同特性应具体分析,采取不同的抑制措施。

频谱分析法是当前唯一能准确识别谐振存在和确定串并联谐振频率的通用方法［5］,该方法是利用系统节点阻抗矩阵的频率扫描进行分析,从而使每个节点都含有系统所有的谐振信息,因此不能有效分析串联谐振。文献[6-7]提出了模态分析法和S域分析法:模态分析是通过分析节点导纳矩阵的特征根及特征向量的依频性质,得到相关的谐振信息; S域分析是将频域转化为复频域,通过建立节点电压输出与节点电流注入的传递函数进行分析,传递函数的极点即确定为并联谐振频率,其零点即可确定串联谐振频率。这些方法在分析节点过电压即并联谐振问题上已有统一的结论,但对串联谐振的分析仍然没有定论［8］。文献[9-10]提出使用支路法分析串联谐振,实际上非线性激励源仍是谐波电流源, 依然属于并联谐振范畴,而非串联谐振。文献[11]通过增加虚拟支路模拟谐波电压源,通过增加回路阻抗矩阵维数得到了与频谱分析法较一致的结论。若以频谱法作为串联谐振分析的检验标准,文献[11]提出的虚拟支路法将成为分析串联谐振又一有效的手段,但该方法对于复杂系统或多导体传输线路的阻抗矩阵建模难度较大,且维数较高。本文将谐波电压源及非线性负荷等效谐波阻抗转换为谐波电流源与导纳并联形式,利用由节点导纳矩阵得到的关联矩阵代替回路阻抗矩阵进行串联谐振分析,将虚拟支路法进行改进,使之成为分析串联谐振的有效手段。

1串联谐振分析方法比较

图1为简单的电路系统,其谐振分析电路可等效为图2。图2中,ZP为该电路系统等效阻抗;XT1为变压器阻抗;XT2为谐波源阻抗;XC为系统电容阻抗; Xsource为系统电源阻抗。

由图2可见,从谐波源看进去的系统阻抗为:

则串联谐振频率为:

并联谐振频率为:

可见,串联谐振主要与串联支路有关,而并联谐振是由相互并联的支路引起的。

利用频谱法对图1所示的电路进行分析,可得系统的节点阻抗分布如图3所示。图中,3.84 p.u.、 16.51 p.u. 等为并联谐振频率相对工频的标幺值。按照节点驱动点阻抗最大为并联谐振、最小为串联谐振的判据,由图3可见,该电路系统有3个并联谐振频率和6个串联谐振频率。分别利用模态阻抗回路法［8］、支路法［9-10］、虚拟支路法［11］对同一电路进行谐振分析,得到该电路的阻抗分布如图4所示。为便于和支路法比较,图4中虚拟支路法和模态回路法得到的阻抗值均乘以了10。

由图4可见,支路法和模态回路法得到了相同的串联谐振频率,且与频谱法得到的并联谐振频率相等,则可知其并非为串联谐振,只有虚拟支路法得到了与图3完全一致的分析结果。

虚拟支路法即假设在电路系统每一节点和参考节点之间增加一条连接支路,当分析到该支路短接情况下的回路阻抗矩阵时,则将该支路的阻抗置为0, 使其短路, 而分析其他支路短接时, 又将其置为无穷大,从而依次生成每一节点对参考节点短接时的节点阻抗,用模态分析其特征值,最后所得结果即可反映所有的串联谐振点位置和谐振频率［11］。然而,由于高速铁路牵引供电系统的多导体分布特性和电路拓扑结构的动态变化性,利用虚拟支路法对其进行谐波谐振分析仍然存在以下问题:对多导体分布参数的建模复杂且难以选取合理的独立回路;回路的选取多种多样,无法确定哪些回路对串联谐振的影响程度;实际中的谐波电压源并不是理想的,需要增加导纳支路。

2改进虚拟支路法

串联谐振可认为是由谐波电压源激励产生的, 即在极小的线路阻抗中产生较大的谐波电流。按非线性负荷的性质,可将谐波电压源等效为如图5所示的戴维南等效电路,且根据谐波电压源所在支路的形式不同［8，11-12］,可分别得到并联支路和串联支路的等效电路,如图5(a)和5(b)所示。图中,k=1,2,…,n。

考虑到非理想情况下非线性负荷的阻抗特性和谐波电压激励特性,若Ze趋近于0,则可认为该非线性负荷为理想谐波电压源;若Ze趋于∞,则可认为其为理想谐波电流源。实际中的谐波源并非理想的,故可将谐波电压源等效为Ze和Norton电路的组合,其中yr为极大数值(导纳极小),用于模拟电压源内阻抗, 可选取为纯电阻,如106S等。经笔者分析发现,当yr大于105S后,该电阻不会对谐振分析产生影响,该值越大,则分析精度越高,从而可按照导纳极小的原则, 将谐波电压源等效为Ze和Norton电路的组合,即对电路系统增加导纳支路。需要注意的是,Ze和Norton电路并不是简单的并联关系,Ze支路是对原谐波源阻抗的一种等效,而Norton电路是进行串联谐振分析所施加的激励源,Norton电路需分别与系统中的所有节点连接,如对系统中的节点i,Norton电路需分别与系统中的n个节点进行遍历,故图5中k=1,2,…, n。其物理意义与频谱法一样,不同的是该Norton电路是对节点进行短路处理,而频谱法是开路,这也是分析串联谐振与并联谐振的区别所在。

由上述等效电路,对于并联型等效电路,可修改系统的节点导纳矩阵为:

对于串联型等效电路的系统节点导纳矩阵可修改为:

其中,上标(k)表示将Norton电路依次连接在节点k(k = 1,2,…,n),每次均进行独立的计算,且当进行y（rk）的时候其他yr（·）均为0。

此时,需要关注的是支路的电流响应,而不是节点谐波电压响应。虚拟支路法为回路电流响应,实质上串联支路电流也等于唯一经过其的回路电流。在提取支路电流方法中,S域分析法和支路法均可达到这个目的,为计算方便,本文用支路法建立串联支路电流与注入电流之间的对应关系。

假设系统中的一待考察支路m(位于节点i与节点j之间,且yij≠0)的电压差为:

其中,cm为支路m的关联行向量,元素值cm，i= 1、cm，j= -1、cm，else= 0。

由矩阵Y的元素可获知节点之间的连接关系和耦合程度,假设有r条独立的串联支路,按照初始节点从小到大的顺序,对支路进行编号,则有:

或U′=Cr，nU

由式(6)、(7)可得串联支路m的电流Jm=-u′myij、导纳dm=-yij;同样,对于并联支路,导纳。

支路的导纳矩阵为:

此时支路电流向量为:

其中,支路电流向量J= [J1,J2,…,Jr]T;C为系统的电容矩阵。

结合式(7)和式(9),则有:

此时,可通过控制谐波电压接入向量Uf=[uf1,uf 2, …,uf N]T,实现对不同节点、谐波电压大小、相位的选择, 并改变频率值进行扫描,以确定J中各元素随频率的变化规律,在极大值点时即可认为发生了串联谐振。

由上可见,该方法对于系统节点导纳矩阵的建立相当于其他方法而言并没有增加难度,故考虑在n个节点中逐一添加谐波电压源,便可对系统进行对串联谐振分析,分析计算流程如图6所示。

利用该方法,对图1所示的电路系统进行分析, 可得到如图7所示的4.93 p.u.、7.56 p.u.等6个串联谐振频率,“IN# 节点1,OUT# 支路2”表示Norton支路连接到节点1,从而得到支路2的电流响应,其他类似。该结果与利用频谱法分析得到的图3所示的结论一致。

由图7可见,相邻2条支路均含有相同的谐振频率,但与其他节点的激励无交叉,如针对节点1激励可以激发支路1和支路2频率为4.93 p.u. 和22.84 p.u. 的串联谐振。这就很好地解释了为何分析串联谐振需要串入电压源,而不是电流源。频谱法只是从节点注入较大电流而节点电压相应最小(与并联谐振相反)对串联谐振进行界定,并不能从物理上解释串联谐振带来的问题,而改进虚拟支路法更加满足物理意义,符合实际。与虚拟支路法修改回路阻抗矩阵一样,改进虚拟支路法需要对节点导纳矩阵进行修改,文献[11]的回路阻抗矩阵维数为2 n维,而改进虚拟支路法为n维,且节点导纳矩阵易于建模,更适用于复杂系统分析。

3高速铁路牵引网串联谐振分析

对于采用SPWM技术的高速动车组而言,其交流侧网压是由调制波和直流侧电压决定的。由于变流器支撑电容可以较快地达到稳定,故变流器交流侧即为恒定的谐波电压SABUd［13］,其中Ud为动车组直流侧电压,SAB为三电平调制波。高速动车组的等效电路如图8所示,图中Zx为车载牵引变压器泄漏阻抗。可见,在牵引供电系统中有谐波电压源存在,满足串联谐振的激发条件。

为验证改进虚拟支路法的实用性,本文将该方法应用于某实际高速铁路牵引网的串联谐振分析。该高速线路主要采用CRH2B型动车组,牵引网为长度为30 km的AT网线路,外部供电系统等效为戴维南等效电路,输入电压Us= 55 k V ( 接触线与钢轨之间为27.5 k V,正馈线与钢轨之间为-27.5 k V),牵引变压器漏抗Zx= 0.1 + j 0.37 Ω,系统等效阻抗ZS= 10 + j18.5 Ω,AT漏抗zg= 1 + j 4.5 Ω,滤波器参数选择Lf= 400 m H、Cf= 2 μF。牵引供电系统等效电路见图9。

利用文献[14]的牵引网链式等效模型,建立分段牵引网等效模型。选择文献[9]中AT牵引网的电容Ctra与阻抗Ztra矩阵参数,可求取链式模型参数如式(11)和式(12)所示。

选取如图9所示的支路1 — 5,按照第2节的分析方法,可得到如图10所示的串联谐振分析结果, 图中纵轴为标幺值。

由图10可见,机车位置的变化对串联谐振影响较小,这是由于高速动车组的功率因数接近为1,可等效为纯电阻,因此对谐振影响较小。图10中出现了17.6次串联谐振,接触线和系统侧等支路的响应较大。图11为该高速铁路牵引网AT吸上线电流及其频谱,可见AT吸上线支路的18次谐波电流得到了严重的谐振放大,该次谐振频率与本文利用改进虚拟支路法计算所得的17.6次谐振频率较为接近,从而说明了该改进方法的准确性。

4结论

a. 本文在对比几种电路串联谐振分析方法的基础上,提出改进虚拟支路法,将非理想谐波电压源等效为等效阻抗和Norton支路,利用由节点导纳矩阵得到的关联矩阵代替回路阻抗矩阵进行串联谐振分析。

b. 利用改进虚拟支路法对一个简单电路系统的分析可见,该方法较文献[11]提出的虚拟支路法降低了电路阻抗矩阵的建模难度和矩阵维数,且把对复杂多导体电路的回路建模转变为节点导纳矩阵建模。

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