一种接触线燃弧时间预测方法、系统、终端及介质

本发明涉及接触网，更具体地说，它涉及一种接触线燃弧时间预测方法、系统、终端及介质。

背景技术：

1、接触网是一种开放式的供电系统设备，并且其结构复杂，零部件众多和较为频繁地与机车受电弓接触，发生高速的相对摩擦，使得接触网在某些位置平凡地发生燃弧现象。燃弧现象加大了受电弓滑板和接触线的消耗，影响了机车的稳定运行。

2、接触网运营工作中，接触线的燃弧发生次数和时间的分析是非常重要一项工作。现有的燃弧分析工作，主要是依据、接触网运维人员的从业经验，通过简单的数据分析来实现。运维人员结合燃弧记录数据，通过一定的猜想和试验验证来确定发生燃弧的接触网区段和相应的燃弧时间。但是该方法有几点缺陷，第一，过度依赖运维人员的从业经验。第二，数据来源过于单一，导致接触线燃弧分析维度不够全面。第三，需要通过试验反复验证，成本过高。此外，现有技术中公开有针对潜供电弧的燃弧时间进行预测的方案，但由于潜供电弧的燃弧影响因素以及形成与接触线的燃弧均不相同，针对潜供电弧的燃弧预测无法应用于接触线的燃弧时间预测。

3、因此，如何研究设计一种能够克服上述缺陷的接触线燃弧时间预测方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。

技术实现思路

1、为解决现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种接触线燃弧时间预测方法、系统、终端及介质，可以同时输出燃弧发生的概率值、与燃弧发生情况相关性较强的内因因素以及接触线燃弧持续时间的预测值。

2、本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

3、第一方面，提供了一种接触线燃弧时间预测方法，包括以下步骤：

4、获取接触线燃弧的历史发生记录数据以及影响接触线燃弧发生的内因因素数据；

5、对所述历史发生记录数据和所述内因因素数据进行预处理后构建梯度提升树模型；

6、依据所述梯度提升树模型分析得到燃弧预测结果和表征燃弧相关性的内因因素排序表；

7、选取所述内因因素排序表中燃弧相关性最高的多个内因因素，并结合所述多个内因因素的第一因素数据构建燃弧时间回归模型；

8、从所述燃弧预测结果中提取燃弧发生概率大于设定概率阈值的燃弧位置，并从所述第一因素数据中提取所述燃弧位置的第二因素数据；

9、将所述第二因素数据输入所述燃弧时间回归模型，分析得到所述燃弧位置的燃弧持续时间。

10、进一步的，所述历史发生记录数据包括燃弧发生时间、燃弧发生地点和燃弧持续时间；所述内因因素数据包含设计因素、制造因素、施工因素、运维因素、环境累积因素以及剩余因素六个维度中的至少两个，每个因素均配置有因素相关值。

11、进一步的，所述历史发生记录数据和所述内因因素数据的预处理包括：

12、缺失值处理，删除各个因素中数据缺失量与对应字段数据总量的比值大于或等于处理阈值的数据字段，以字段均值替代对应因素中数据缺失量与对应字段数据总量的比值小于处理阈值的数据字段中的缺失值；

13、燃弧与内因匹配，以燃弧发生地点为关联字段获取对应的内因因素数据；

14、数据平衡处理，在发生接触线燃弧的第一位置数量与未发生接触线燃弧的第二位置数量的比值小于标准阈值时，将未发生接触线燃弧的位置所对应的数据进行混洗处理，并随机抽取未发生接触线燃弧的位置对应的数据与发生接触线燃弧的的位置对应的数据组成建模数据。

15、进一步的，所述随机抽取的数据数量为所述标准阈值与所述第二位置数量的乘积。

16、进一步的，所述梯度提升树模型的构建过程具体为：

17、对建模数据添加燃弧发生标签；

18、将所述内因因素数据作为自变量、所述燃弧发生标签作为因变量，结合决策树训练算法和提升算法，通过循环迭代方法训练得到梯度提升树模型。

19、进一步的，所述内因因素排序表的获得过程具体为：

20、依据建模数据中发生接触线燃弧的数据量和未发生接触线燃弧计算出梯度提升树模型中各个节点的基尼不纯度；

21、依据内因因素作为分支依据的分界值确定单一节点的内因因素重要性；

22、以内因因素在所有节点的内因因素重要性的算术平均值作为关联程度，

23、依据关联程度对内因因素进行降序排列后得到内因因素排序表。

24、进一步的，所述燃弧时间回归模型的建立过程具体为：

25、从所述第一因素数据中提取燃弧持续时间大于0的第三因素数据以及对应的燃弧持续时间；

26、对所述第三因素数据进行标准化和独热处理；

27、利用前馈神经网络构建所述燃弧持续时间与所述多个内因因素的回归模型，得到弧时间回归模型。

28、第二方面，提供了一种接触线燃弧时间预测系统，包括：

29、数据获取模块，用于获取接触线燃弧的历史发生记录数据以及影响接触线燃弧发生的内因因素数据；

30、第一模型模块，用于对所述历史发生记录数据和所述内因因素数据进行预处理后构建梯度提升树模型；

31、因素排序模块，用于依据所述梯度提升树模型分析得到燃弧预测结果和表征燃弧相关性的内因因素排序表；

32、第二模型模块，用于选取所述内因因素排序表中燃弧相关性最高的多个内因因素，并结合所述多个内因因素的第一因素数据构建燃弧时间回归模型；

33、数据提取模块，用于从所述燃弧预测结果中提取燃弧发生概率大于设定概率阈值的燃弧位置，并从所述第一因素数据中提取所述燃弧位置的第二因素数据；

34、预测分析模块，用于将所述第二因素数据输入所述燃弧时间回归模型，分析得到所述燃弧位置的燃弧持续时间。

35、第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的一种接触线燃弧时间预测方法。

36、第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的一种接触线燃弧时间预测方法。

37、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

38、1、本发明提出的一种接触线燃弧时间预测方法，针对接触线因高速的相对摩擦所引起的燃弧，通过对设计因素、制造因素、施工因素，运维因素、环境累积因素等多维度因素分析实现对接触网接触线燃弧发生区段和相应时间的预测，分析过程全面，细致，可以同时输出燃弧发生的概率值、与燃弧发生情况相关性较强的内因因素以及接触线燃弧持续时间的预测值；

39、2、本发明合理地对数据进行了预处理和量化分析，使用了通过提升算法和深度学习模型来训练燃弧现象的分析模型，使得分析过程更加合理、科学、准确，且模型可解释性较强。

40、3、本发明相比于基于业务经验方法的预测过程可描述性较差而言，该方案提供了一种基于树状结构的内因因素挖掘模型，模型可解释性较强。

技术特征：

1.一种接触线燃弧时间预测方法，其特征是，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种接触线燃弧时间预测方法，其特征是，所述历史发生记录数据包括燃弧发生时间、燃弧发生地点和燃弧持续时间；所述内因因素数据包含设计因素、制造因素、施工因素、运维因素、环境累积因素以及剩余因素六个维度中的至少两个，每个因素均配置有因素相关值。

3.根据权利要求1所述的一种接触线燃弧时间预测方法，其特征是，所述历史发生记录数据和所述内因因素数据的预处理包括：

4.根据权利要求3所述的一种接触线燃弧时间预测方法，其特征是，所述随机抽取的数据数量为所述标准阈值与所述第二位置数量的乘积。

5.根据权利要求1所述的一种接触线燃弧时间预测方法，其特征是，所述梯度提升树模型的构建过程具体为：

6.根据权利要求1所述的一种接触线燃弧时间预测方法，其特征是，所述内因因素排序表的获得过程具体为：

7.根据权利要求1所述的一种接触线燃弧时间预测方法，其特征是，所述燃弧时间回归模型的建立过程具体为：

8.一种接触线燃弧时间预测系统，其特征是，包括：

9.一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任意一项所述的一种接触线燃弧时间预测方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行可实现如权利要求1-7中任意一项所述的一种接触线燃弧时间预测方法。

技术总结
本发明公开了一种接触线燃弧时间预测方法、系统、终端及介质，涉及接触网技术领域，其技术方案要点是：获取历史发生记录数据以及内因因素数据；对数据进行预处理后构建梯度提升树模型；依据梯度提升树模型分析得到燃弧预测结果和内因因素排序表；选取内因因素排序表中燃弧相关性最高的多个内因因素，并结合第一因素数据构建燃弧时间回归模型；从燃弧预测结果中提取燃弧发生概率大于设定概率阈值的燃弧位置，并从第一因素数据中提取燃弧位置的第二因素数据；将第二因素数据输入燃弧时间回归模型，分析得到燃弧位置的燃弧持续时间。本发明可以同时输出燃弧发生的概率值、与燃弧发生情况相关性较强的内因因素以及接触线燃弧持续时间的预测值。

技术研发人员：占栋,张金鑫,黄瀚韬,熊昊睿
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13