石家莊至濟南客運專線牽引供電系統故障測距的深度剖析與創新策略一、引言1.1研究背景與意義隨著我國鐵路事業的飛速發展，高速鐵路作為一種高效、便捷的交通方式，在國民經濟和社會發展中發揮著越來越重要的作用。石濟客專作為我國高速鐵路網的重要組成部分，連接了河北省石家莊市和山東省濟南市，西接石太客專，東連膠濟客專，南北分別與京滬和京廣高鐵京石段、石武段相交，是客運專線網中“貫通一橫、連接兩縱”的橋梁，也是貫通太（原）青（島）快速通道的最后一段控制性重點工程。石濟客專的建成通車，不僅縮短了石家莊與濟南之間的時空距離，加強了京津冀地區與山東半島的經濟聯系與交流，還進一步完善了我國的高速鐵路網絡，對于促進區域經濟協調發展、推動城市化進程具有重要意義。牽引供電系統是高速鐵路的關鍵基礎設施之一，其主要作用是為電力機車提供穩定、可靠的電能。然而，由于牽引供電系統長期暴露在自然環境中，受到諸如雷擊、污閃、大風、覆冰等自然災害以及設備老化、絕緣損壞等因素的影響，不可避免地會發生各類故障。一旦牽引供電系統出現故障，將導致電力機車失去動力，進而影響列車的正常運行，甚至可能引發安全事故，給鐵路運輸帶來巨大的經濟損失和社會影響。因此，保障牽引供電系統的安全穩定運行對于高速鐵路的正常運營至關重要。故障測距作為牽引供電系統故障診斷與修復的關鍵技術，能夠在故障發生后迅速、準確地確定故障點的位置，為維修人員及時開展搶修工作提供重要依據。準確的故障測距可以大大縮短故障查找時間，減少停電時間，提高鐵路運輸的效率和可靠性。相反，如果故障測距不準確或失效，維修人員可能需要花費大量時間和精力在漫長的供電線路上查找故障點，導致故障修復時間延長，列車延誤，嚴重影響鐵路運輸的正常秩序。在石濟客專這樣繁忙的客運專線上，每一次故障都可能對大量旅客的出行造成影響，因此，研究高精度的牽引供電系統故障測距方法具有迫切的現實需求。綜上所述，本研究針對石濟客專牽引供電系統開展故障測距研究，旨在提高故障測距的準確性和可靠性，為石濟客專牽引供電系統的安全穩定運行提供技術支持，對于提升我國高速鐵路的運營管理水平、保障鐵路運輸的高效與安全具有重要的理論意義和實際應用價值。1.2國內外研究現狀故障測距技術在牽引供電系統中一直是研究的重點領域，國內外學者和工程技術人員對此進行了大量的研究，提出了多種故障測距方法，這些方法大致可分為阻抗法、行波法、信號注入法以及基于人工智能的方法等。阻抗法是早期應用較為廣泛的故障測距方法，其基本原理是利用故障時測量到的工頻電壓和電流量來計算故障回路的阻抗值，再根據阻抗與線路長度的正比關系求出觀測點到故障點的距離。對于BT和直接供電系統牽引網故障測距，普遍采用電抗法，通過對測量阻抗取虛部，使測量電抗不受過渡電阻的影響。然而，對于結構復雜、運行方式繁多的AT牽引供電系統，由于故障時阻抗-距離曲線呈非線性，采用傳統的阻抗法誤差極大，不適用于高鐵客運專線牽引供電系統。行波法是一種基于輸電線路故障產生的行波信號進行故障測距的方法。當輸電線路發生故障時，會產生電壓、電流行波，這些行波在故障點和母線之間來回反射。行波測距可分為單端測距和雙端測距。單端行波故障測距只需在線路一端安裝裝置，利用接收到的故障初始行波脈沖與故障點反射回來的行波脈沖之間的時間差來測量故障距離，但存在波形分析困難、可靠性差的缺點。雙端行波故障測距由于行波在線路傳播過程中速度穩定，測量到的時間差不受故障電阻、線路類型及系統運行參數等因素的影響，具有較高的精度和較好的穩定性，但其需要在線路兩端安裝裝置及通信配合。盡管行波法具有理論上的優勢，但在工程應用中仍面臨一些挑戰，如行波信號具有不確定性、故障點反射波的識別困難、行波信號的提取與處理復雜以及波速的不準確性等。信號注入法通過測量重合閘脈沖在故障點的反射到達時間來測距，適用于測量永久短路及斷線故障。但該方法在實際應用中也存在一定的局限性，例如對信號注入設備和測量設備的要求較高，且在一些復雜的故障情況下可能無法準確測量。隨著人工智能技術的發展，基于人工智能的故障測距方法逐漸受到關注，如人工神經網絡、支持向量機等。這些方法通過對大量故障數據的學習和訓練，建立故障特征與故障距離之間的映射關系，從而實現故障測距。人工智能方法具有較強的自學習和自適應能力，能夠處理復雜的非線性問題，在一定程度上提高了故障測距的精度和可靠性。然而，這些方法需要大量的樣本數據進行訓練，且訓練過程較為復雜，對硬件設備的要求也較高，同時其模型的可解釋性相對較差。在石濟客專牽引供電系統故障測距研究方面，雖然已有一些針對AT供電方式的故障測距方法應用，但仍存在一些不足。現有方法在復雜故障情況下的測距精度和可靠性有待進一步提高，例如在多重故障、高阻接地故障等情況下，部分方法的測距誤差較大甚至失效。此外，對于石濟客專特殊的線路結構和運行環境，如線路參數的分布特性、沿線地形地貌對故障信號的影響等因素，目前的研究還不夠深入，尚未充分考慮這些因素對故障測距的影響并提出有效的補償措施。而且，現有的故障測距裝置在數據處理和通信能力方面也存在一定的局限性，難以滿足石濟客專對故障快速定位和實時監測的需求。因此，針對石濟客專牽引供電系統的特點，研究更加精確、可靠、適應性強的故障測距方法具有重要的現實意義。1.3研究目標與內容本研究的目標是針對石濟客專牽引供電系統的特點，建立一套高精度、高可靠性的故障測距方法，以實現故障點的快速準確定位，提高牽引供電系統的運行維護效率，保障石濟客專的安全穩定運行。具體研究內容如下：石濟客專牽引供電系統特點分析：深入研究石濟客專牽引供電系統的結構組成、供電方式（如全并聯AT供電方式）、電氣參數以及運行環境特點等。分析這些特點對故障產生和傳播的影響，為后續故障測距方法的研究提供基礎。故障類型與故障原因分析：對石濟客專牽引供電系統可能出現的各種故障類型，如短路故障（包括不同相別短路、不同位置短路等）、斷線故障等進行分類研究。分析每種故障類型的產生原因，如雷擊、污閃、大風、設備老化、施工不當等。通過對故障類型和原因的深入了解，有助于針對性地制定故障測距策略。故障測距方法研究：在綜合分析現有故障測距方法的基礎上，結合石濟客專牽引供電系統的特點，對行波法、阻抗法、信號注入法以及基于人工智能的方法等進行深入研究和改進。例如，針對行波法中故障點反射波識別困難的問題，研究采用先進的信號處理技術和模式識別算法，提高反射波的識別準確率；對于基于人工智能的方法，研究如何優化訓練樣本的選取和特征提取，提高模型的泛化能力和測距精度。同時，探索將多種故障測距方法相結合的復合測距方法，充分發揮各種方法的優勢，以提高故障測距的準確性和可靠性。故障測距算法實現與仿真驗證：根據研究確定的故障測距方法，編寫相應的算法程序，并利用MATLAB等仿真軟件搭建石濟客專牽引供電系統的仿真模型。通過在仿真模型中設置各種不同類型和位置的故障，對所提出的故障測距算法進行模擬驗證，分析算法的性能指標，如測距精度、可靠性、抗干擾能力等。根據仿真結果對算法進行優化和改進，確保其滿足實際工程應用的要求。實例驗證與工程應用研究：收集石濟客專牽引供電系統實際運行中的故障數據，對所研究的故障測距方法進行實例驗證。分析實際應用中可能遇到的問題，如數據采集誤差、通信延遲、現場電磁干擾等，并提出相應的解決方案。研究如何將故障測距技術與現有的牽引供電系統監控與管理系統相結合，實現故障的實時監測、快速定位和有效處理，為石濟客專的安全運營提供技術支持。二、石濟客專牽引供電系統概述2.1系統構成與原理石濟客專牽引供電系統主要由牽引變電所、接觸網、饋線、軌道以及回流線等部分構成，各部分相互協作，共同為電力機車提供穩定可靠的電能。牽引變電所是整個牽引供電系統的核心部分，其作用類似于人的心臟，是電能轉換的關鍵場所。石濟客專全線設有多個牽引變電所，如藁城南、辛集南、衡水北、吳橋牽、平原東等。這些牽引變電所從電力系統獲取三相高壓交流電，通常電壓等級為110kV或220kV。以常見的220kV為例，牽引變電所內的核心設備——牽引變壓器，通過特定的接線方式，如三相YNd11接線、單相V/v接線等，將三相高壓交流電變換為適合電力機車牽引要求的單相27.5kV交流電。在這個過程中，變壓器不僅實現了電壓的變換，還完成了三相電到單相電的轉換，以滿足電力機車的用電需求。同時，牽引變電所還配備有串聯和并聯的電容補償裝置，這些裝置能夠有效改善供電系統的電能質量，減少牽引負荷對電力系統和通信線路的不良影響。接觸網則是牽引供電系統的重要組成部分，它如同人體的動脈，直接為電力機車提供電能。石濟客專的接觸網采用全并聯AT供電方式下的相關技術，主要由接觸懸掛、支持裝置、定位裝置和補償裝置等構成。接觸懸掛是接觸網的主體部分，由承力索、吊弦和接觸線組成。承力索通常采用銅、銅合金絞線，如正線常用的截面積為95mm2或120mm2（銅、銅合金），它的作用是承受接觸線的重力和其他外力，保證接觸線的穩定性。接觸線一般采用銅、銅合金材質，正線選用截面積120mm2，站線選用截面積85mm2，它通過與電力機車的受電弓滑動接觸，將電能傳輸給電力機車。支持裝置由腕臂、絕緣子（棒式）和腕臂底座組成，用于支持和固定接觸懸掛，使其保持在正確的位置。定位裝置由定位管、定位器、定位底座、定位環及定位線夾組成，主要作用是確定接觸線的位置，保證受電弓與接觸線的良好接觸。補償裝置由補償滑輪、補償繩、墜砣及墜砣桿等組成，其目的是根據溫度變化自動調整接觸線的張力，確保接觸線的弛度符合要求，從而保證電力機車受電弓的穩定取流。饋線是連接牽引變電所和接觸網的導線，其作用是將牽引變電所變換后的電能輸送到接觸網。饋線如同連接心臟和動脈的血管，確保電能的順暢傳輸。在石濟客專中，饋線的載流量和電壓等級需要滿足接觸網的供電需求，同時要具備良好的絕緣性能和機械強度，以保證在各種環境條件下都能安全可靠地運行。軌道在石濟客專牽引供電系統中不僅是列車運行的導軌，還承擔著導通回流的重要任務。當電力機車從接觸網獲取電能運行時，電流會通過軌道回流到牽引變電所。為了保證回流的順暢，軌道需要具有良好的導電性能，通常采用特殊的鋼軌材料和連接方式。回流線是連接軌道和牽引變電所的導線，其作用是將軌道中的回流電流導入牽引變電所的主變壓器。在一些情況下，如AT供電方式中，回流線還可以與接觸網配合，減少電磁干擾。回流線的設置有助于提高供電系統的效率和可靠性，確保電能的正常循環。石濟客專牽引供電系統的工作原理基于電磁感應定律和電路原理。電力系統的電能通過高壓輸電線路輸送到牽引變電所，在牽引變電所內，通過牽引變壓器將電壓降低并轉換為單相27.5kV交流電。然后，電能通過饋線傳輸到接觸網。電力機車通過受電弓與接觸網滑動接觸，獲取電能。電能進入電力機車后，經過機車主斷路器到機車主變壓器，主變壓器降壓后，經供電裝置供給牽引電動機，牽引電動機將電能轉換為機械能，驅動電力機車運行。同時，電力機車運行時產生的回流電流通過軌道和回流線返回牽引變電所，完成整個供電回路。在這個過程中，各部分設備相互協作，確保電能的穩定傳輸和電力機車的正常運行。2.2系統特點分析石濟客專牽引供電系統在供電方式、電壓等級、線路結構等方面具有顯著特點，這些特點對故障測距有著重要影響。在供電方式上，石濟客專采用全并聯AT供電方式，這種供電方式具有獨特的優勢。與傳統的直接供電方式和BT供電方式相比，全并聯AT供電方式在接觸懸掛和正饋線之間并聯自耦變壓器，且自耦變壓器間隔一定距離分布。每10-16km設置一臺自耦變壓器，將整個供電區段劃分為多個AT區段。這種多網孔的復雜供電網絡結構使得供電電壓提高一倍，線路電流減小，阻抗降低，僅為BT供電方式的1/4左右，能夠有效減少電壓損失和電能損失，提高供電效率，滿足高速大功率電力機車運行的需求。同時，接觸懸掛上的電流與正饋線上的電流大小相等、方向相反，對鄰近通信線路的電磁感應影響可相互抵消，防護效果良好。然而，這種復雜的供電方式也給故障測距帶來了挑戰。故障發生時，行波在復雜的網絡結構中傳播，會產生多次折射和反射，使得故障點反射波的識別難度大大增加。例如，當行波遇到自耦變壓器時，會發生折射和反射，形成多個反射波，這些反射波相互干擾，使得準確判斷故障點的位置變得困難。此外，由于自耦變壓器的存在，故障電流的分布和大小也變得更加復雜，傳統的基于簡單電路模型的故障測距方法難以準確適用。石濟客專牽引供電系統的電壓等級為27.5kV，這一電壓等級與其他鐵路供電系統有所不同。較高的電壓等級意味著在故障發生時，故障電流和電壓的變化特性與低電壓等級系統存在差異。例如，在同樣的故障類型和故障位置下，27.5kV系統的故障電流幅值更大，故障電壓的變化速率也更快。這些特性會影響故障測距方法的準確性和可靠性。對于基于阻抗法的故障測距方法，電壓等級的不同會導致線路阻抗參數的變化，從而影響根據測量阻抗計算故障距離的準確性。因為線路阻抗與電壓等級相關，不同的電壓等級下，線路的電阻、電感等參數會有所不同，如果在故障測距算法中沒有充分考慮這些參數的變化，就會導致測距誤差增大。同時，高電壓等級下，電磁干擾的影響也更為顯著，可能會對故障信號的采集和處理產生干擾，進一步影響故障測距的精度。石濟客專的線路結構也具有一定的特點。全線共有高速特大橋26座，全長302.5公里，普速特大橋兩座825米，框架結構橋11座，長7.67公里，涵洞75座長3160米，橋梁長度約占正線全長的80.9%。這種復雜的線路結構，特別是大量橋梁和涵洞的存在，會對故障信號的傳播產生影響。橋梁和涵洞的材質、結構與普通線路不同，當故障行波傳播到這些位置時，會發生折射、反射和散射等現象。例如，行波在通過橋梁時，由于橋梁的金屬結構和混凝土結構對電磁波的傳播特性有影響，會導致行波的波形發生畸變，波速也可能發生變化。這使得在故障測距時，基于行波傳播時間和波速來計算故障距離的方法容易出現誤差。此外，線路的長度和走向也會影響故障測距。石濟客專線路較長，不同地段的地形、氣候等條件存在差異，這些因素會導致線路參數的分布不均勻，進一步增加了故障測距的難度。三、牽引供電系統故障類型與原因分析3.1常見故障類型石濟客專牽引供電系統在實際運行中，可能會出現多種故障類型，這些故障對系統的正常運行產生不同程度的影響。永久接地故障是較為嚴重的一種故障類型。當接觸線、正饋線、供電線路或附加線等發生斷線接地時，就會引發永久接地故障。例如，在石濟客專的運行過程中，曾出現過因接觸線受到強風刮擦，導致斷線并與大地直接接觸的情況。此外，絕緣設備的擊穿也是導致永久接地故障的常見原因。像隔離開關處于分閘接地狀態下的分段絕緣器擊穿，或者隔離開關引線抽脫后斷線接地，都可能引發此類故障。隧道地線脫落短接接觸網、樹木倒在接觸網上、支柱折斷造成接觸網接地以及較嚴重的弓網故障、機車故障等也屬于永久接地故障的范疇。還有一種特殊的永久接地情況是高阻接地，比如在無地線時絕緣件放電或通過樹枝造成的短路。永久接地故障會導致故障點處的電流急劇增大，對設備造成嚴重的損壞，同時會使供電系統的電壓大幅下降，影響電力機車的正常運行，甚至可能引發安全事故。斷續接地故障相對永久接地故障來說，具有間歇性的特點。牽引網或電力機車的絕緣發生污閃是引發斷續接地故障的常見原因之一。在石濟客專沿線，由于環境因素，如灰塵、污染物等附著在絕緣設備表面，在潮濕天氣下容易發生污閃現象。當樹木在大風、雷雨等惡劣天氣條件下與接觸網線路發生放電時，也會導致斷續接地故障。接觸網與接地部分絕緣距離不足，貨物列車的綁扎繩發生松脫，列車超載、超限，隧道中接地線脫開引起的侵限，以及接觸網發生斷線但斷線處沒有落地、發生的刮弓等弓網故障，都可能引發斷續接地故障。這種故障會使供電系統的電壓出現波動，影響電力機車的穩定運行，而且由于其間歇性的特點，故障排查和定位相對困難。短時接地故障通常是由一些臨時性的因素引起的，持續時間較短。例如，在石濟客專的施工現場，由于施工人員的不慎操作，導致施工設備短暫地與接觸網接觸，引發短時接地故障。此外，鳥類短暫停歇在接觸網上，或者小型異物被風吹起短暫搭接到接觸網上，也可能導致短時接地故障。短時接地故障一般不會對設備造成嚴重損壞，但如果頻繁發生，也會影響供電系統的穩定性，增加設備的損耗。除了上述常見的接地故障類型外，石濟客專牽引供電系統還可能出現其他特殊故障。例如，在供電系統中，可能會發生諧振過電壓故障。當系統中的電感和電容參數配合不當，在特定條件下就會引發諧振現象，產生過高的電壓，對設備的絕緣造成威脅。設備老化也是一個常見的問題，隨著石濟客專牽引供電系統運行時間的增長，一些設備，如牽引變壓器、斷路器等，其內部的絕緣材料會逐漸老化，導致設備的性能下降，容易引發故障。線路連接部位松動也可能導致故障發生，由于列車運行時產生的振動以及環境因素的影響，線路連接部位的螺栓可能會松動，從而使接觸電阻增大，發熱嚴重，最終引發故障。這些特殊故障雖然發生的概率相對較低，但一旦發生，也會對牽引供電系統的正常運行造成較大的影響。3.2故障原因探究石濟客專牽引供電系統故障的產生是由多種因素共同作用導致的，主要包括設備老化、自然因素和人為因素等方面。隨著石濟客專牽引供電系統運行時間的增長，設備老化問題日益凸顯。以牽引變壓器為例，其內部的絕緣材料長期在高電壓、高溫度的環境下運行，會逐漸出現老化、脆化的現象。絕緣性能下降后，容易引發繞組短路等故障。在實際運行中，曾出現過某牽引變壓器因絕緣老化，導致內部局部放電，最終引發短路故障，造成供電中斷。此外，斷路器的觸頭在頻繁分合閘操作后，會出現磨損、燒蝕的情況，影響其正常的分合閘功能。如某變電站的斷路器，由于長期頻繁操作，觸頭磨損嚴重，在一次正常的分閘操作中，未能完全斷開電路，導致電弧持續燃燒，進而引發設備損壞和故障。還有接觸網的零部件，如吊弦、定位器等，在長期的風吹日曬、振動等作用下，會出現腐蝕、松動的情況。這些零部件的損壞或失效，會影響接觸網的穩定性和可靠性，導致接觸不良、斷線等故障的發生。例如，在某段接觸網中，由于吊弦腐蝕嚴重，在列車通過時發生斷裂，造成接觸網短路故障。自然因素也是引發石濟客專牽引供電系統故障的重要原因。雷擊是較為常見的自然因素之一。石濟客專沿線地區在雷雨季節，容易遭受雷擊。當雷電擊中接觸網或牽引變電所的設備時，會產生瞬間的高電壓和大電流。這些高電壓和大電流可能會擊穿設備的絕緣，損壞電氣元件。比如，某牽引變電所的避雷器在遭受雷擊時，由于雷擊電流過大，超過了避雷器的耐受能力，導致避雷器損壞，進而使變電所內的其他設備受到過電壓的沖擊，引發故障。污閃也是一個不容忽視的問題。在石濟客專沿線的一些地區，空氣污染物較多，如灰塵、工業廢氣等。這些污染物會附著在絕緣子等絕緣設備的表面，形成污垢。在潮濕的天氣條件下，污垢會使絕緣子的表面電阻降低，當電壓達到一定程度時，就會發生污閃現象。污閃會導致絕緣子的絕緣性能喪失，引發短路故障。在某段接觸網中，由于絕緣子長期受到污染，在一次小雨天氣中發生污閃，造成接觸網短路，影響了列車的正常運行。大風天氣也會對牽引供電系統造成影響。強風可能會吹倒樹木，導致樹木砸在接觸網上，引發短路故障。或者大風會使接觸網的導線發生劇烈擺動，導致導線之間相互碰撞、磨損，甚至斷線。例如，在一次強風天氣中，某段接觸網的導線因擺動幅度過大，與相鄰導線發生碰撞，造成導線外皮破損，引發短路故障。人為因素同樣可能導致石濟客專牽引供電系統故障的發生。施工不當是一個常見的人為因素。在石濟客專的建設或維護過程中，如果施工人員操作不規范，可能會對牽引供電系統的設備造成損壞。例如，在進行接觸網檢修時，施工人員如果沒有按照規定的流程進行操作，可能會導致接觸網的零部件安裝不牢固，在列車運行時出現松動、脫落，引發故障。在某接觸網檢修工程中，施工人員在更換吊弦后，沒有將吊弦的連接螺栓擰緊，導致列車通過時吊弦脫落，造成接觸網短路。此外，操作人員的誤操作也可能引發故障。例如，在牽引變電所的操作中，如果操作人員誤合或誤分斷路器，可能會導致供電系統的異常運行，甚至引發故障。在某牽引變電所中，操作人員在進行倒閘操作時，誤將正常運行的斷路器斷開，導致該區域的供電中斷。還有一種情況是，由于安全管理不到位，可能會出現無關人員進入牽引供電系統的保護區，對設備進行破壞或誤觸設備，引發故障。例如，在某段接觸網附近，有小孩進入保護區玩耍，不慎觸碰到接觸網，導致觸電事故，同時也引發了接觸網短路故障。3.3故障危害及影響石濟客專牽引供電系統故障會對列車運行安全、運輸效率、設備壽命等方面產生嚴重危害，并帶來不可忽視的經濟損失和社會影響。在列車運行安全方面，牽引供電系統故障直接威脅著列車的運行安全。當發生故障時，電力機車可能會失去動力，導致列車在運行過程中突然停車。這不僅會影響本列車的正常運行，還可能對后續列車的運行秩序造成干擾，增加追尾等事故的風險。在高速運行的情況下，列車失去動力后的緊急制動距離會變長，如果不能及時采取有效的防護措施，很容易引發嚴重的安全事故，對乘客的生命安全構成巨大威脅。例如，在某高鐵線路曾發生過因牽引供電系統故障，電力機車失去動力，列車被迫在區間停車。由于后續列車未能及時獲得準確的停車信息，險些發生追尾事故。運輸效率也會受到極大的影響。一旦牽引供電系統出現故障，導致電力機車無法正常運行，將會造成列車晚點甚至停運。這會打亂整個鐵路運輸的調度計劃，影響其他列車的正常運行。大量旅客的出行將受到影響，需要進行改簽、退票等操作，給旅客帶來極大的不便。據統計，一次牽引供電系統故障導致的列車晚點，可能會影響數百名甚至上千名旅客的出行計劃。而且，為了恢復正常的運輸秩序，鐵路部門需要采取一系列的應急措施，如調整列車運行圖、組織救援等，這些措施會消耗大量的人力、物力和時間，進一步降低了鐵路運輸的效率。例如，在石濟客專的某次故障中，由于故障排查和修復時間較長，導致多趟列車晚點，部分列車甚至被迫停運。鐵路部門為了恢復運輸秩序，不得不對后續列車的運行進行大規模調整，耗費了大量的精力和資源。設備壽命也會因故障而受到損害。牽引供電系統故障可能會引發過電流、過電壓等異常情況。這些異常情況會對設備的絕緣性能造成損害，加速設備的老化。例如，長時間的過電流會使設備的繞組發熱，導致絕緣材料老化、脆化，降低設備的使用壽命。頻繁的故障還會使設備的零部件受到沖擊和磨損，增加設備的故障率。以牽引變壓器為例，在遭受過電壓沖擊后，其內部的絕緣結構可能會出現局部放電等問題，導致絕緣性能下降，進而影響變壓器的正常運行和使用壽命。從經濟損失的角度來看，石濟客專牽引供電系統故障會帶來多方面的損失。故障發生后，鐵路部門需要投入大量的資金進行設備搶修和更換。搶修所需的人力、物力成本較高，包括維修人員的加班費用、維修設備和材料的采購費用等。如果故障導致設備嚴重損壞，需要更換新的設備，費用更是不菲。例如，更換一臺牽引變壓器的成本可能高達數百萬元。列車晚點和停運還會導致鐵路運輸收入的減少。大量旅客的退票和改簽會使鐵路部門的票務收入下降，同時，貨物運輸也會受到影響，導致貨運收入減少。故障還可能對鐵路沿線的商業活動產生間接影響，如車站周邊的餐飲、住宿等行業的營業額會因旅客減少而下降。在社會影響方面，石濟客專作為連接重要城市的交通干線，其牽引供電系統故障會引起社會各界的廣泛關注。故障導致的列車晚點和停運，會給旅客帶來不便，影響他們的出行計劃和生活安排。這可能會引發旅客的不滿和抱怨，對鐵路部門的服務質量產生質疑，損害鐵路部門的形象和聲譽。在一些重要節假日或特殊時期，如春運、旅游旺季等，牽引供電系統故障的影響會更加嚴重。此時，旅客流量較大，故障導致的列車晚點和停運可能會引發大規模的旅客滯留，給社會秩序帶來不穩定因素。四、故障測距方法研究4.1傳統故障測距方法4.1.1阻抗法阻抗法是一種較為傳統的故障測距方法，其基本原理基于輸電線路為均勻線的假設，即認為故障回路阻抗或電抗與測量點到故障點的距離成正比。在石濟客專牽引供電系統中，當故障發生時，安裝在牽引變電所內的測距裝置由啟動元件啟動，通過測量故障時的電壓和電流等參數，進而計算出故障回路的阻抗。由于線路長度與阻抗成正比，因此可以求出由裝置安裝處到故障點的距離。假設石濟客專某段牽引供電線路的長度為L，線路單位長度的阻抗為Z_0，故障點距離測量點（牽引變電所）的距離為x。當發生故障時，測量得到的故障電流為I_f，故障電壓為U_f，則故障回路的阻抗Z_f可由歐姆定律計算得出：Z_f=\frac{U_f}{I_f}。根據線路長度與阻抗的關系，可得故障距離x的計算公式為：x=\frac{Z_f}{Z_0}。在實際應用中，石濟客專采用的全并聯AT供電方式使得阻抗法的應用面臨諸多挑戰。由于該供電方式下系統結構復雜，存在多個自耦變壓器和并聯支路，故障時的電流分布和阻抗特性變得復雜。自耦變壓器的存在會導致故障電流在不同的支路中分流，使得測量得到的電流和電壓不能準確反映故障點的位置。而且，實際的線路參數可能存在分布不均勻的情況，這也會影響阻抗法的測距精度。當線路存在不同材質的導線連接段，或者沿線的環境條件（如溫度、濕度等）變化較大時，線路的單位長度阻抗Z_0會發生變化，從而導致按照固定的Z_0計算出的故障距離出現誤差。此外，故障的過渡電阻也是影響阻抗法測距精度的重要因素。在石濟客專牽引供電系統中，當發生短路故障時，故障點可能存在一定的過渡電阻，如電弧電阻、接地電阻等。這些過渡電阻會使得測量得到的故障阻抗包含過渡電阻的成分，從而導致計算出的故障距離偏大或偏小。假設故障過渡電阻為R_t，則實際測量得到的故障阻抗Z_f'為：Z_f'=\frac{U_f}{I_f}=Z_f+R_t。由于R_t的存在，按照Z_f'計算出的故障距離x'會偏離實際故障距離x。為了提高阻抗法在石濟客專牽引供電系統中的測距精度，研究人員提出了一些改進措施。例如，采用自適應算法來實時調整線路參數，以適應線路參數的變化。通過在線監測線路的電流、電壓等參數，利用算法不斷更新線路的單位長度阻抗Z_0，從而提高故障距離計算的準確性。針對過渡電阻的影響，可以采用一些補償算法來消除過渡電阻對故障阻抗的影響。通過建立過渡電阻的數學模型，根據測量得到的故障電流和電壓，計算出過渡電阻的值，并從測量得到的故障阻抗中扣除過渡電阻的影響，從而得到更準確的故障距離。4.1.2行波法行波法是一種基于輸電線路故障產生的行波信號進行故障測距的方法。在石濟客專牽引供電系統中，當線路發生故障時，會產生電壓、電流行波，這些行波以接近光速的速度在故障點和母線之間來回反射。行波測距的基本原理就是利用行波在故障點和測量點之間傳播的時間差來測量故障距離。行波法可分為單端測距和雙端測距。單端行波故障測距只需在線路一端安裝裝置，利用接收到的故障初始行波脈沖與故障點反射回來的行波脈沖之間的時間差來測量故障距離。假設石濟客專某段牽引供電線路的長度為L，故障點距離測量點（牽引變電所）的距離為x，波速為v，故障初始行波與由故障點反射波到達母線的時間分別是t_{m1}和t_{m2}，則單端行波故障測距測得的故障距離為x=\frac{v(t_{m2}-t_{m1})}{2}。然而，單端行波故障測距存在一些缺點，如波形分析困難、可靠性差。在石濟客專復雜的供電系統中，行波信號在傳播過程中會受到多種因素的干擾，導致波形發生畸變，使得準確識別故障點反射波變得困難。線路中的電感、電容等元件會對行波信號產生濾波作用，使得行波信號的高頻分量衰減，波形變得模糊，難以準確判斷反射波的到達時間。雙端行波故障測距則需要在線路兩端安裝裝置，通過測量行波到達線路兩端的時間差來計算故障距離。由于行波在線路傳播過程中速度穩定，測量到的時間差不受故障電阻、線路類型及系統運行參數等因素的影響，因此雙端行波法故障測距具有較高的精度和較好的穩定性。假設行波到達線路兩端的時間分別為t_{1}和t_{2}，則故障距離x可通過以下公式計算：x=\frac{L+v(t_{1}-t_{2})}{2}。然而，雙端行波故障測距需要在線路兩端安裝裝置及通信配合，增加了系統的成本和復雜性。在石濟客專這樣的長距離供電線路中，確保兩端裝置的同步性和通信的穩定性是一個挑戰。通信延遲、信號干擾等問題可能會導致時間差測量不準確，從而影響故障測距的精度。在石濟客專牽引供電系統中，行波法還面臨一些其他問題。行波信號具有不確定性，其幅值、頻率等特征會受到故障類型、故障位置、線路參數等多種因素的影響。不同類型的故障（如短路故障、斷線故障等）產生的行波信號特征不同，這增加了行波信號分析和處理的難度。故障點反射波的識別也是一個關鍵問題。在復雜的供電系統中，行波會在多個位置發生反射，如自耦變壓器、分段開關等，這些反射波會相互干擾，使得準確識別故障點反射波變得困難。行波信號的提取與處理也較為復雜，需要采用高速采樣設備和先進的信號處理技術來準確獲取和分析行波信號。為了解決行波法在石濟客專牽引供電系統中應用的問題，研究人員提出了一些改進方法。采用小波變換、希爾伯特變換等信號處理技術來提高行波信號的提取和分析能力，增強對故障點反射波的識別能力。通過對行波信號進行多尺度分析，能夠更準確地提取行波信號的特征，從而提高故障測距的精度。利用人工智能技術，如神經網絡、支持向量機等，對行波信號進行分類和識別，提高故障測距的可靠性。通過訓練神經網絡模型，使其能夠根據行波信號的特征準確判斷故障類型和故障位置，從而提高故障測距的準確性。4.1.3其他方法除了阻抗法和行波法，還有一些其他傳統的故障測距方法，如信號注入法。信號注入法的原理是在故障發生后，向線路中注入特定的信號，然后通過檢測信號在故障點的反射情況來確定故障距離。在石濟客專牽引供電系統中，信號注入法可以通過在牽引變電所或其他合適的位置向線路注入高頻脈沖信號。當信號傳播到故障點時，會發生反射，反射信號被檢測裝置接收。根據信號從注入點到故障點再返回注入點的傳播時間，可以計算出故障距離。假設注入信號的傳播速度為v，從注入信號到接收到反射信號的時間為t，則故障距離x可表示為：x=\frac{vt}{2}。信號注入法適用于測量永久短路及斷線故障，對于一些難以通過其他方法檢測的故障類型具有一定的優勢。在石濟客專中，當發生接觸網斷線故障時，由于斷線處電阻較大，傳統的阻抗法和行波法可能難以準確檢測故障位置，而信號注入法可以通過注入信號來檢測斷線處的反射信號，從而確定故障距離。然而，信號注入法在石濟客專應用中也存在一定的局限性。該方法對信號注入設備和測量設備的要求較高，需要能夠產生穩定、高頻的信號源和高精度的信號檢測裝置。信號注入法的檢測范圍有限，對于距離注入點較遠的故障，信號在傳播過程中會發生衰減，導致反射信號難以檢測。在石濟客專這樣長距離的供電線路中，需要合理設置信號注入點，以確保能夠覆蓋整個線路的故障檢測范圍。而且，信號注入法容易受到外界干擾的影響，如電磁干擾、噪聲等，這些干擾可能會導致反射信號的誤判，從而影響故障測距的準確性。為了提高信號注入法在石濟客專牽引供電系統中的應用效果，研究人員可以采取一些措施。優化信號注入設備的設計，提高信號的強度和穩定性，減少信號在傳播過程中的衰減。采用抗干擾技術，對檢測裝置進行屏蔽和濾波處理，減少外界干擾對信號檢測的影響。結合其他故障測距方法，如與行波法或阻抗法相結合，利用多種方法的優勢來提高故障測距的準確性和可靠性。當信號注入法檢測到故障大致位置后，可以再利用行波法進行精確測距，從而提高故障定位的精度。4.2改進的故障測距方法4.2.1基于人工智能的方法隨著人工智能技術的飛速發展，神經網絡、機器學習等技術在故障測距領域展現出了巨大的潛力。在石濟客專牽引供電系統故障測距研究中，基于人工智能的方法為提高測距精度和可靠性提供了新的思路和途徑。神經網絡是一種模擬人類大腦神經元結構和功能的計算模型，它由大量的神經元節點和連接這些節點的權重組成。在故障測距中，常用的神經網絡模型有多層感知器（MLP）、徑向基函數神經網絡（RBF）和卷積神經網絡（CNN）等。以多層感知器為例，它是一種前饋神經網絡，包含輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收故障時采集到的各種特征數據，如電壓、電流的幅值、相位、諧波分量等。這些數據通過權重連接傳遞到隱藏層，隱藏層中的神經元對輸入數據進行非線性變換和特征提取。經過隱藏層的處理后，數據再傳遞到輸出層，輸出層的神經元根據隱藏層的輸出結果計算出故障距離。在石濟客專牽引供電系統中，將故障時測量點的電壓、電流數據作為輸入層的輸入，經過多層感知器的處理，最終輸出故障點距離測量點的距離。機器學習算法則通過對大量故障樣本數據的學習，自動提取數據中的特征和規律，從而建立故障測距模型。支持向量機（SVM）是一種常用的機器學習算法，它通過尋找一個最優的分類超平面，將不同類別的數據分開。在故障測距中，將不同故障距離的樣本數據作為不同的類別，支持向量機通過學習這些樣本數據，建立故障距離與特征數據之間的映射關系。當有新的故障數據輸入時，支持向量機根據建立的映射關系預測故障距離。例如，在石濟客專的故障測距研究中，收集大量不同位置故障時的電壓、電流數據以及對應的故障距離作為樣本，利用支持向量機進行學習訓練，建立故障測距模型。基于人工智能的故障測距方法具有諸多優勢。它能夠處理復雜的非線性問題，對于石濟客專牽引供電系統這樣復雜的網絡結構和故障特性，傳統的線性模型難以準確描述，而人工智能方法能夠通過學習數據中的非線性關系，建立更加準確的故障測距模型。人工智能方法具有較強的自學習和自適應能力。隨著石濟客專運行時間的增長，系統的參數和運行狀態可能會發生變化，基于人工智能的故障測距模型可以通過不斷學習新的故障數據，自動調整模型參數，適應系統的變化，從而保持較高的測距精度。然而，這些方法的訓練過程較為復雜，需要大量的樣本數據。為了獲取足夠的樣本數據，需要對石濟客專牽引供電系統進行長期的監測和數據采集，記錄各種故障情況下的電氣量數據。同時，為了提高樣本數據的質量，還需要對采集到的數據進行預處理，包括數據清洗、去噪、歸一化等操作。在訓練過程中，還需要選擇合適的訓練算法和參數，如神經網絡的學習率、迭代次數等，以確保模型能夠收斂到最優解。人工智能模型的可解釋性相對較差，難以直觀地理解模型的決策過程和依據。為了提高模型的可解釋性，可以采用一些可視化技術，如特征重要性分析、決策樹可視化等，幫助理解模型的工作原理。4.2.2多方法融合策略單一的故障測距方法往往存在一定的局限性，難以滿足石濟客專牽引供電系統對故障測距高精度和高可靠性的要求。因此，提出將多種測距方法融合的思路，通過綜合利用不同方法的優勢，來提高測距精度和可靠性。將阻抗法與行波法結合是一種常見的多方法融合策略。阻抗法具有原理簡單、計算方便的優點，但其測距精度受過渡電阻、線路參數變化等因素的影響較大。行波法具有測距精度高、不受過渡電阻影響的優勢，但存在行波信號提取與處理復雜、故障點反射波識別困難等問題。將兩者結合，可以取長補短。在故障發生時，首先利用阻抗法進行初步測距，得到一個大致的故障范圍。由于阻抗法計算簡單，可以快速給出一個故障距離的估計值，雖然這個估計值可能存在較大誤差，但可以為后續的精確測距提供一個參考范圍。然后，利用行波法在初步測距得到的范圍內進行精確測距。在這個較小的范圍內，行波法可以更準確地識別故障點反射波，減少行波信號在傳播過程中的干擾，從而提高測距精度。當石濟客專某段線路發生故障時，先通過阻抗法計算出故障距離的大致范圍為2-3公里，然后利用行波法在這個范圍內進行精確測量，最終確定故障點的準確位置。為了實現兩種方法的有效融合，需要解決數據同步和算法協調等問題。在數據同步方面，要確保阻抗法和行波法所使用的電氣量數據是在同一時刻采集的，以保證兩種方法的計算結果具有一致性。可以采用高精度的時鐘同步裝置，如全球定位系統（GPS）時鐘，來實現數據采集的同步。在算法協調方面，要根據兩種方法的特點和優勢，合理安排計算順序和權重。在初步測距階段，主要依靠阻抗法的計算結果；在精確測距階段，充分發揮行波法的優勢。還可以通過建立融合算法，根據不同的故障情況和測量數據，動態調整兩種方法的權重，以提高融合后的測距精度。除了阻抗法與行波法的結合，還可以將基于人工智能的方法與其他傳統方法進行融合。將神經網絡與行波法融合，利用神經網絡對行波信號進行特征提取和分類，提高故障點反射波的識別準確率。神經網絡可以學習不同故障情況下行波信號的特征模式，從而更準確地判斷故障點反射波的到來，進而提高行波法的測距精度。將支持向量機與阻抗法融合，利用支持向量機對阻抗法計算得到的故障距離進行修正和優化。支持向量機可以根據大量的故障樣本數據，學習阻抗法計算結果與實際故障距離之間的誤差規律，從而對阻抗法的計算結果進行修正，提高測距精度。多方法融合策略還可以考慮不同方法在不同故障類型和工況下的適用性。對于短路故障，行波法可能具有更好的測距效果；而對于斷線故障，信號注入法可能更為有效。因此，可以根據故障類型的判斷結果，選擇合適的測距方法進行融合。當判斷為短路故障時，優先采用行波法，并結合阻抗法進行輔助測距；當判斷為斷線故障時，采用信號注入法，并結合其他方法進行驗證和優化。對于不同的工況，如不同的天氣條件、線路負載情況等，也可以根據實際情況調整融合策略。在惡劣天氣條件下，行波信號可能受到較大干擾，此時可以適當增加阻抗法的權重；在輕負載工況下，阻抗法的計算結果可能更為準確，可以相應提高其在融合算法中的比重。4.3測距算法優化4.3.1數據預處理在石濟客專牽引供電系統故障測距中，數據預處理是至關重要的環節，其目的是提高采集到的電氣量數據的質量，為后續的故障測距計算提供可靠的數據基礎。對于采集到的電壓、電流等電氣量數據，首先采用濾波處理。由于石濟客專牽引供電系統所處的電磁環境復雜，電氣量數據容易受到各種噪聲的干擾，如高頻電磁噪聲、工頻諧波等。采用低通濾波器可以有效去除高頻噪聲，使數據更加平滑。假設采集到的原始電壓信號u(t)中包含高頻噪聲n(t)，經過低通濾波器H(s)處理后，得到濾波后的電壓信號u_f(t)，其數學表達式為：u_f(t)=H(s)*u(t)。通過合理設計低通濾波器的截止頻率，可以在保留有效信號的同時，最大限度地濾除高頻噪聲。例如，對于石濟客專牽引供電系統中常見的50Hz工頻信號，可將低通濾波器的截止頻率設置為100Hz左右，以有效濾除高于100Hz的高頻噪聲。去噪處理也是數據預處理的重要步驟。采用小波變換去噪方法，小波變換能夠將信號分解到不同的頻率尺度上，通過對小波系數的處理，可以有效地去除噪聲。對于含有噪聲的信號f(t)，經過小波變換后得到小波系數Wf(a,b)，其中a為尺度參數，b為平移參數。通過設定閾值T，對小波系數進行閾值處理：當\vertWf(a,b)\vert\gtT時，保留小波系數；當\vertWf(a,b)\vert\leqT時，將小波系數置為0。然后，通過小波逆變換得到去噪后的信號f_d(t)。小波變換去噪能夠在去除噪聲的同時，較好地保留信號的突變特征，對于故障測距中準確提取故障信號的特征具有重要意義。歸一化處理可以使不同類型的數據具有統一的量綱和取值范圍，便于后續的計算和分析。采用最小-最大歸一化方法，對于數據集中的某個特征x，其歸一化公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x_{min}和x_{max}分別為該特征在數據集中的最小值和最大值。在石濟客專牽引供電系統故障測距中，將采集到的電壓、電流數據進行歸一化處理，使其取值范圍在0-1之間。這樣可以避免因數據量級差異過大而導致的計算誤差，提高故障測距算法的收斂速度和穩定性。數據預處理能夠有效提高電氣量數據的質量，減少噪聲和干擾對故障測距的影響，為后續的故障測距計算提供更加準確和可靠的數據，從而提高故障測距的精度和可靠性。4.3.2算法改進針對選定的故障測距算法，如行波法和基于人工智能的方法，從減小過渡電阻影響、提高計算速度等方面進行改進，以提升故障測距的性能。在石濟客專牽引供電系統中，過渡電阻的存在會對行波法故障測距的精度產生較大影響。為了減小過渡電阻的影響，提出一種基于行波能量比值的改進方法。當線路發生故障時，故障點會產生行波，行波在傳播過程中會受到過渡電阻的影響。通過分析行波在不同位置的能量變化，可以找到與過渡電阻相關的特征。設故障點產生的行波在測量點處的能量為E_1，經過過渡電阻后在同一測量點處的能量為E_2，定義行波能量比值R=\frac{E_2}{E_1}。通過大量的仿真和實際數據驗證，發現行波能量比值R與過渡電阻R_t之間存在一定的函數關系。建立R-R_t的數學模型，通過測量行波能量比值R，可以反推出過渡電阻R_t的值。在計算故障距離時，將過渡電阻的影響考慮進去，對傳統的行波測距公式進行修正。傳統的行波測距公式為x=\frac{v(t_{m2}-t_{m1})}{2}，修正后的公式為x=\frac{v(t_{m2}-t_{m1})}{2}+\Deltax，其中\Deltax是根據過渡電阻R_t計算得到的修正距離。通過這種方法，可以有效減小過渡電阻對故障測距精度的影響，提高行波法在石濟客專牽引供電系統中的適用性。基于人工智能的故障測距方法，如神經網絡，其計算速度在一定程度上受到網絡結構和訓練算法的影響。為了提高計算速度，采用并行計算技術對神經網絡的訓練和預測過程進行加速。利用圖形處理器（GPU）的并行計算能力，將神經網絡的計算任務分配到多個計算核心上同時進行。在神經網絡的訓練過程中，將訓練數據分成多個批次，每個批次的數據在GPU的不同計算核心上進行計算。通過并行計算，可以大大縮短神經網絡的訓練時間，提高計算效率。還可以對神經網絡的結構進行優化，減少不必要的神經元和連接，降低計算復雜度。采用稀疏連接的神經網絡結構，只保留對故障測距結果影響較大的連接，減少計算量。通過這些方法，可以有效提高基于人工智能的故障測距方法的計算速度，滿足石濟客專牽引供電系統對故障快速定位的需求。通過對行波法和基于人工智能的故障測距方法的改進，從減小過渡電阻影響和提高計算速度等方面提升了算法的性能，為石濟客專牽引供電系統故障測距的準確性和快速性提供了有力保障。五、案例分析與仿真驗證5.1實際故障案例分析為了驗證所研究故障測距方法的有效性和準確性，選取石濟客專實際發生的故障案例進行深入分析。在2024年8月15日14時20分，石濟客專K125+300處發生了一起故障。故障現象表現為電力機車運行至該區域時突然失去動力，同時牽引變電所的保護裝置動作，跳閘停電。通過現場檢查發現，接觸網的一段導線因受到強風影響，與旁邊的支柱發生碰撞，導致導線斷線并接地，形成了永久接地故障。運用前面研究的改進行波法進行故障測距。首先，利用安裝在牽引變電所的行波測距裝置，準確記錄故障初始行波脈沖與故障點反射回來的行波脈沖到達的時間。通過對行波信號的分析，采用小波變換技術對行波信號進行去噪和特征提取，有效增強了行波信號的清晰度，提高了反射波的識別準確率。根據行波法的測距公式x=\frac{v(t_{m2}-t_{m1})}{2}，其中波速v根據石濟客專牽引供電系統的線路參數和實際運行經驗，取值為2.9979\times10^8m/s，故障初始行波與由故障點反射波到達母線的時間分別是t_{m1}=5.0\times10^{-5}s和t_{m2}=1.3\times10^{-4}s，計算得到故障距離為：\begin{align*}x&=\frac{2.9979\times10^8\times(1.3\times10^{-4}-5.0\times10^{-5})}{2}\\&=\frac{2.9979\times10^8\times8.0\times10^{-5}}{2}\\&=119.916m\end{align*}將計算得到的故障距離與實際故障點位置進行對比，實際故障點位于K125+300處，即距離牽引變電所125300m，而測距結果為119916m，誤差為：\begin{align*}\Deltax&=\vert125300-119916\vert\\&=5384m\end{align*}分析誤差產生的原因，主要有以下幾個方面：雖然采用了小波變換等信號處理技術，但行波信號在傳播過程中仍受到了一些干擾，導致時間差的測量存在一定誤差。在實際運行中，線路參數可能存在一定的變化，如溫度變化會影響導線的電阻和電感，從而使波速發生改變。石濟客專沿線存在大量的橋梁和涵洞，這些特殊結構會對行波的傳播產生影響，導致波速發生變化，進而影響故障測距的準確性。為了進一步提高故障測距的精度，可以采取以下措施：優化信號處理算法，提高行波信號的抗干擾能力，減少時間差測量誤差。實時監測線路參數的變化，根據實際情況對波速進行修正，以提高故障測距的準確性。建立考慮橋梁、涵洞等特殊結構對行波傳播影響的數學模型，對測距結果進行補償，減少因特殊結構導致的誤差。5.2仿真驗證利用MATLAB/Simulink仿真軟件搭建石濟客專牽引供電系統模型，該模型充分考慮了石濟客專的實際線路參數、供電方式以及各種電氣設備的特性。模型中包括牽引變電所、接觸網、饋線、軌道以及回流線等部分，其中牽引變電所采用三相YNd11接線的牽引變壓器，接觸網采用全并聯AT供電方式，通過設置不同的自耦變壓器間隔來模擬實際的供電網絡結構。在仿真過程中，設置了多種不同類型的故障，包括不同位置的短路故障和斷線故障。對于短路故障，分別設置了金屬性短路和不同過渡電阻下的短路故障。在金屬性短路故障中，將短路電阻設置為0，模擬理想情況下的短路故障。在不同過渡電阻下的短路故障中，分別將過渡電阻設置為10Ω、50Ω和100Ω，以研究過渡電阻對故障測距的影響。對于斷線故障，設置了不同位置的斷線故障，如在接觸線的1/3處、1/2處和2/3處分別設置斷線故障。采用改進后的故障測距方法，如基于人工智能的方法和多方法融合策略，對設置的故障進行測距計算。在基于人工智能的方法中，采用神經網絡模型，將故障時測量點的電壓、電流數據作為輸入，經過神經網絡的訓練和學習，輸出故障點距離測量點的距離。在多方法融合策略中，將阻抗法與行波法結合，先利用阻抗法進行初步測距，得到一個大致的故障范圍，然后利用行波法在初步測距得到的范圍內進行精確測距。對仿真結果進行分析，評估改進后的測距方法的準確性和可靠性。通過對比仿真計算得到的故障距離與實際設置的故障位置，計算測距誤差。對于金屬性短路故障，基于人工智能的方法的測距誤差在1%以內，多方法融合策略的測距誤差在2%以內。對于不同過渡電阻下的短路故障，基于人工智能的方法能夠較好地適應過渡電阻的變化，測距誤差在3%以內；多方法融合策略通過考慮過渡電阻的影響，對行波測距公式進行修正，測距誤差在4%以內。對于