地铁牵引供电系统的可靠性研究
发布时间：2021-06-16 06:58
随着我国经济的快速发展和城市化进程的不断加快,城市轨道交通作为有效缓解交通拥堵的有效方式,在城市发展中起着越来越重要的作用。而地铁供电系统是城市轨道交通的重要环节,负担着为地铁车辆提供电能的任务,其供电系统一旦发生故障,不仅会造成地铁线路的瘫痪影响市民的正常出行,甚至会危及乘客的安全造成极大的社会影响。因此,对地铁牵引供电系统进行可靠性研究,提高系统的可靠性水平具有重要的现实意义。本文首先介绍了可靠性分析的基本方法和城市轨道交通供电系统的基本组成,并根据广州地铁某牵引变电所的主接线和接触网系统的组成分别构建了故障树模型。其次,提出了故障树—贝叶斯网络模型的转化方法,研究改进了多重串联系统的优化方法和基于贝叶斯网络多态模型修正了断路器二态模型;采用贝叶斯网络的联合树推理算法对牵引变电所正常运行方式和非正常运行方式下展开推理,得到不同工况下牵引变电所各节点后验概率排序;结合牵引变电所和接触网的贝叶斯网络模型建立地铁牵引供电系统某段供电分区的可靠性模型,比较了不同供电方式下系统的可靠性参数,为地铁牵引供电系统的设计与维护提供理论参考。最后,建立双边供电方式下牵引供电系统的动态贝叶斯网络模型,...
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
牵引变电所的贝叶斯网络其中，贝叶斯网络模型中各个节点与基本事件的对应关系如表4.3所示
4基于贝叶斯网络牵引供电系统的可靠性分析硕士学位论文44表4.3续编号事件名称编号事件名称X16隔离开关2012X33电动隔离开关2141X17整流变压器1X34电动隔离开关2124根据广州地铁某线路多年的故障数据以及设备厂家和相关文献提供的可靠性参数，可以得到各主要设备故障数据，如表4.4所示；同时，图4.7是以节点M1为例根据故障树—贝叶斯网络的转化规则在GeNIE中设置的条件概率表，其它逻辑门转化为节点条件概率表的设置方式与节点M1类似。表4.4牵引变电所各元件的故障数据设备名称故障率（次/年）平均修复时间（h）失效率35kV进线电源0.8111.005E-335kV母线0.133.425E-5断路器0.1234.110E-5电动隔离开关0.0832.740E-5隔离开关0.01535.137E-6电流互感器0.015101.712E-5整流变压器0.09303.082E-4整流器0.09202.055E-4直流母线0.065107.420E-5直流断路器0.1234.110E-5图4.7节点M1条件概率表4.2.2牵引变电所可靠度计算及模型修正在确定了牵引变电所贝叶斯网络的拓扑结构、节点先验概率和条件概率后，对牵引变电所贝叶斯网络模型进行计算，得到该牵引变电所不能对上行接触网正常供电的概率为0.011009308%。同时考虑到断路器的扩大型故障状态，通过对牵引变电所的主接线分析可知：正常运行状态下两段母线分列运行，断路器110处于分闸状态，故断路器110、102的扩大型故障对正常运行的牵引供电部分造成的影响很小；对于断路器101、121、123的扩大型故障其影响范围是35kV母线，当扩大型故障发生后跳开相邻的断路器，故障元件被隔离以后进入维修状态，其它跳开的断路器在条件允许的情况下可重新合闸
硕士学位论文地铁牵引供电系统的可靠性研究45恢复供电；对于直流断路器201、202、212、214的扩大型故障其影响范围是直流母线，其扩大型故障后的处理过程与交流侧断路器基本一致。因此，在利用贝叶斯网络事件多态性建模的优势进行修正时，可近似将断路器的状态分为正常工作（N）、非扩大型故障（F）、扩大型故障（Fa）三种状态，其修正模型如图4.8所示。图4.8牵引变电所的贝叶斯网络修正模型图4.8是分别经过串联贝叶斯网络优化和断路器多态模型修正后的牵引变电所贝叶斯网络修正模型，根据修正后的贝叶斯网络结构设置各节点的先验概率及条件概率，其中部分节点的设置过程如图4.9所示。然后采用联合树推理算法对该系统顶事件的故障概率进行计算，得到牵引变电所不能对上行接触网正常供电概率为0.015686644%，计算结果如图4.10a）所示。图4.10b）分别是修正前后系统可靠度随时间变化的曲线。
【参考文献】：
期刊论文
[1]地铁牵引变电所主接线可靠性研究[J]. 徐浩. 控制与信息技术. 2018(05)
[2]基于动态贝叶斯网络的CTCS-3级ATP系统可靠性分析[J]. 张友鹏,杨金凤. 铁道学报. 2017(07)
[3]基于Markov模型的高速列车牵引传动系统可靠性评估[J]. 孟苓辉,刘志刚,刁利军,徐春梅,王磊. 铁道学报. 2016(08)
[4]基于FTA和贝叶斯网络的动车组制动系统故障分析[J]. 徐磊,王丹,宋德刚,宋龙龙,王太勇. 制造业自动化. 2016(02)
[5]轨道交通牵引供电系统综述[J]. 何洋阳,黄康,王涛,张葛祥. 铁道科学与工程学报. 2016(02)
[6]地铁供电接触网系统可靠性及主要故障分析[J]. 李想. 电子测试. 2015(23)
[7]轨道交通与城市协调同步规划问题探讨[J]. 郑建东. 铁道工程学报. 2013(09)
[8]我国地铁接触网检测现状及发展趋势[J]. 马金芳,于龙. 都市快轨交通. 2013(02)
[9]地铁接触网常见故障和问题分析及其应对方法[J]. 芮小刚. 科技信息. 2012(02)
[10]故障树分析法及其在系统可靠性分析中的应用[J]. 许荣,车建国,杨作宾,左晓勇. 指挥控制与仿真. 2010(01)
博士论文
[1]直流牵引供电系统回流安全关键技术研究[D]. 杜贵府.中国矿业大学 2017
[2]贝叶斯网络结构学习与应用研究[D]. 曹杰.中国科学技术大学 2017
[3]数控机床可靠性及维修性的模糊综合分配与预计[D]. 郝庆波.吉林大学 2012
[4]高速铁路供电系统RAMS评估的研究[D]. 杨媛.北京交通大学 2011
硕士论文
[1]数据驱动的牵引供电系统故障预测方法研究[D]. 秘佳利.华东交通大学 2018
[2]基于TOPSIS和贝叶斯网络的高速铁路客运站安全评价及风险管控研究[D]. 宋雨欣.北京交通大学 2018
[3]基于贝叶斯网络的地铁列车制动系统可靠性分析[D]. 郑姝婷.北京交通大学 2018
[4]刚性悬挂接触网实体建模及弓网动态特性研究[D]. 于金鑫.西南交通大学 2018
[5]故障树模块化分析方法及其在电网上的应用[D]. 杨太展.电子科技大学 2018
[6]高速铁路牵引变电所可靠性分析与风险评估[D]. 吴健.兰州交通大学 2017
[7]高速铁路牵引变电所可靠性分析与风险评估[D]. 王开铭.兰州交通大学 2017
[8]基于故障树和贝叶斯网络的发动机可靠性预计[D]. 王冠峰.山东大学 2017
[9]接触网可靠性分析与状态评估研究[D]. 朱雪龙.华东交通大学 2016
[10]基于GO法的智能变电站继电保护系统可靠性研究[D]. 赵一园.华北电力大学(北京) 2016
本文编号：3232603
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
牵引变电所的贝叶斯网络其中，贝叶斯网络模型中各个节点与基本事件的对应关系如表4.3所示
4基于贝叶斯网络牵引供电系统的可靠性分析硕士学位论文44表4.3续编号事件名称编号事件名称X16隔离开关2012X33电动隔离开关2141X17整流变压器1X34电动隔离开关2124根据广州地铁某线路多年的故障数据以及设备厂家和相关文献提供的可靠性参数，可以得到各主要设备故障数据，如表4.4所示；同时，图4.7是以节点M1为例根据故障树—贝叶斯网络的转化规则在GeNIE中设置的条件概率表，其它逻辑门转化为节点条件概率表的设置方式与节点M1类似。表4.4牵引变电所各元件的故障数据设备名称故障率（次/年）平均修复时间（h）失效率35kV进线电源0.8111.005E-335kV母线0.133.425E-5断路器0.1234.110E-5电动隔离开关0.0832.740E-5隔离开关0.01535.137E-6电流互感器0.015101.712E-5整流变压器0.09303.082E-4整流器0.09202.055E-4直流母线0.065107.420E-5直流断路器0.1234.110E-5图4.7节点M1条件概率表4.2.2牵引变电所可靠度计算及模型修正在确定了牵引变电所贝叶斯网络的拓扑结构、节点先验概率和条件概率后，对牵引变电所贝叶斯网络模型进行计算，得到该牵引变电所不能对上行接触网正常供电的概率为0.011009308%。同时考虑到断路器的扩大型故障状态，通过对牵引变电所的主接线分析可知：正常运行状态下两段母线分列运行，断路器110处于分闸状态，故断路器110、102的扩大型故障对正常运行的牵引供电部分造成的影响很小；对于断路器101、121、123的扩大型故障其影响范围是35kV母线，当扩大型故障发生后跳开相邻的断路器，故障元件被隔离以后进入维修状态，其它跳开的断路器在条件允许的情况下可重新合闸
硕士学位论文地铁牵引供电系统的可靠性研究45恢复供电；对于直流断路器201、202、212、214的扩大型故障其影响范围是直流母线，其扩大型故障后的处理过程与交流侧断路器基本一致。因此，在利用贝叶斯网络事件多态性建模的优势进行修正时，可近似将断路器的状态分为正常工作（N）、非扩大型故障（F）、扩大型故障（Fa）三种状态，其修正模型如图4.8所示。图4.8牵引变电所的贝叶斯网络修正模型图4.8是分别经过串联贝叶斯网络优化和断路器多态模型修正后的牵引变电所贝叶斯网络修正模型，根据修正后的贝叶斯网络结构设置各节点的先验概率及条件概率，其中部分节点的设置过程如图4.9所示。然后采用联合树推理算法对该系统顶事件的故障概率进行计算，得到牵引变电所不能对上行接触网正常供电概率为0.015686644%，计算结果如图4.10a）所示。图4.10b）分别是修正前后系统可靠度随时间变化的曲线。
【参考文献】：
期刊论文
[1]地铁牵引变电所主接线可靠性研究[J]. 徐浩. 控制与信息技术. 2018(05)
[2]基于动态贝叶斯网络的CTCS-3级ATP系统可靠性分析[J]. 张友鹏,杨金凤. 铁道学报. 2017(07)
[3]基于Markov模型的高速列车牵引传动系统可靠性评估[J]. 孟苓辉,刘志刚,刁利军,徐春梅,王磊. 铁道学报. 2016(08)
[4]基于FTA和贝叶斯网络的动车组制动系统故障分析[J]. 徐磊,王丹,宋德刚,宋龙龙,王太勇. 制造业自动化. 2016(02)
[5]轨道交通牵引供电系统综述[J]. 何洋阳,黄康,王涛,张葛祥. 铁道科学与工程学报. 2016(02)
[6]地铁供电接触网系统可靠性及主要故障分析[J]. 李想. 电子测试. 2015(23)
[7]轨道交通与城市协调同步规划问题探讨[J]. 郑建东. 铁道工程学报. 2013(09)
[8]我国地铁接触网检测现状及发展趋势[J]. 马金芳,于龙. 都市快轨交通. 2013(02)
[9]地铁接触网常见故障和问题分析及其应对方法[J]. 芮小刚. 科技信息. 2012(02)
[10]故障树分析法及其在系统可靠性分析中的应用[J]. 许荣,车建国,杨作宾,左晓勇. 指挥控制与仿真. 2010(01)
博士论文
[1]直流牵引供电系统回流安全关键技术研究[D]. 杜贵府.中国矿业大学 2017
[2]贝叶斯网络结构学习与应用研究[D]. 曹杰.中国科学技术大学 2017
[3]数控机床可靠性及维修性的模糊综合分配与预计[D]. 郝庆波.吉林大学 2012
[4]高速铁路供电系统RAMS评估的研究[D]. 杨媛.北京交通大学 2011
硕士论文
[1]数据驱动的牵引供电系统故障预测方法研究[D]. 秘佳利.华东交通大学 2018
[2]基于TOPSIS和贝叶斯网络的高速铁路客运站安全评价及风险管控研究[D]. 宋雨欣.北京交通大学 2018
[3]基于贝叶斯网络的地铁列车制动系统可靠性分析[D]. 郑姝婷.北京交通大学 2018
[4]刚性悬挂接触网实体建模及弓网动态特性研究[D]. 于金鑫.西南交通大学 2018
[5]故障树模块化分析方法及其在电网上的应用[D]. 杨太展.电子科技大学 2018
[6]高速铁路牵引变电所可靠性分析与风险评估[D]. 吴健.兰州交通大学 2017
[7]高速铁路牵引变电所可靠性分析与风险评估[D]. 王开铭.兰州交通大学 2017
[8]基于故障树和贝叶斯网络的发动机可靠性预计[D]. 王冠峰.山东大学 2017
[9]接触网可靠性分析与状态评估研究[D]. 朱雪龙.华东交通大学 2016
[10]基于GO法的智能变电站继电保护系统可靠性研究[D]. 赵一园.华北电力大学(北京) 2016
本文编号：3232603
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