接触网复合绝缘子污闪电压预测方法研究

通过人工污秽实验室中对接触网常用的11种复合绝缘子进行大量污秽实验,提出一种基于改进生物地理学算法优化BP神经网络的接触网复合绝缘子临界污闪电压预测模型。选取伞径Dm,爬电距离L,形状因数f及等值附盐密度ESDD作为模型的输入特征量。试验和对比分析表明,模型的预测效果良好,预测结果与试验结果基本一致。预测值可作为污闪试验的参考数据,能够有效降低污闪试验的工作量,为评估接触网线路的可靠性及对新建线路外绝缘的选型和维护提供一条新思路。     

一种接触网绝缘子污闪预测方法的研究

近年来接触网绝缘子污闪事故频发,严重威胁铁路运输安全生产。为了给防污闪工作提供科学高效的指导依据,本文提出对接触网绝缘子污秽等级和污闪概率进行预测。利用人工鱼群算法优化BP神经网络,建立绝缘子污秽等级预测模型。选取月降水量、月均风速、月均相对湿度、月降尘量等4个最具代表性的气象因子和绝缘子运行时间(月)作为输入特征量。输入上个月5个特征量的数据,预测当月绝缘子的污秽等级。建立基于绝缘子污秽等级的污闪概率预测模型,预测当月接触网绝缘子污闪概率,提前进行预警并建立接触网线路污闪短期预报响应机制。为评估接触网线路的可靠性和运维部门制定有效的防污闪策略以及对新建线路绝缘子的选型和维护提供一条新的思路。