智能算法提升电气化铁路牵引供电系统可靠性

本篇硕士学位论文聚焦于电气化铁路牵引供电系统的可靠性研究。随着我国电气化铁路的快速发展，牵引供电系统的可靠性面临着更高的要求，然而实际运行中仍存在诸多挑战。作者首先从牵引供电系统的架构出发，将其划分为牵引变电所和接触网两个主要部分，并介绍了可靠性评估的关键指标和常用分析方法，如故障树分析法和最小割集理论。 文章以MATLAB/Simulink软件为核心，构建了一个详尽的电气化铁路牵引供电系统模型，涵盖了电源模块、牵引变压器、AT所、牵引网和机车模型。通过实际参数设定，该模型展示了良好的模拟验证性能，为后续可靠性分析奠定了基础。 针对牵引变电所和接触网的可靠性，作者运用故障树分析法构建了故障树模型，并进行了定性和定量的分析。其中，接触网的可靠性被发现对整体供电系统至关重要。通过PSO-LSSVM算法，结合接触网主要部件的失效率数据，作者计算并验证了接触网的平均寿命，强调了其在提升系统可靠性中的关键作用。 对于牵引变电所的电能质量问题，作者将研究焦点放在安全可靠性上，提出了结合K-means和PCA-K聚类算法进行电能质量等级评估。通过与其他评估方法的对比，本文方法显示出更高的精确性和实用性。针对不同电能质量等级下的超标情况，给出了针对性的治理改善措施。 总结来说，这篇论文深入探讨了电气化铁路牵引供电系统的设备和电能质量的可靠性，主张通过智能化算法的应用，不仅能够推动理论研究和工程实践的发展，还能简化可靠性研究过程。通过MATLAB的实施，作者揭示了提高牵引供电系统可靠性的关键路径和策略，为铁路系统的持续优化提供了有价值的理论支持。