(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 20221082316 0.0 (22)申请日 2022.07.14 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114897197 A (43)申请公布日 2022.08.12 (73)专利权人 中铁电气化勘测设计 研究院有限 公司 地址 300000 天津市滨 海新区自贸试验区 （空港经济区） 中环西路3 6号125室 (72)发明人 皋金龙　李逢源　张芳志　杜智恒　 杨建兴　周玉杰　王正　陈凯　 李金龙　朱政　丁为民　李文祥　 (74)专利代理 机构 天津睿勤专利代理事务所 (普通合伙) 12225 专利代理师 孟福成 (51)Int.Cl. G06Q 10/00(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (56)对比文件 CN 113673582 A,2021.1 1.19 CN 113900116 A,202 2.01.07 CN 111402241 A,2020.07.10 CN 111667392 A,2020.09.15 CN 108398934 A,2018.08.14 CN 112393684 A,2021.02.23 CN 111582697 A,2020.08.25 CN 114610699 A,2022.06.10 CN 108872796 A,2018.1 1.23 CN 112819071 A,2021.0 5.18 CN 109142 978 A,2019.01.04 CN 111652395 A,2020.09.1 1 CN 208795275 U,2019.04.26 CN 114167217 A,202 2.03.11 (续) 审查员 刘津 (54)发明名称 基于缺陷统计和预测的接触网维修策略调 整方法 (57)摘要 本发明提供了基于缺陷统计和预测的接触 网维修策略调整方法， 包括以下步骤： 描绘以公 里标和时间为坐标轴的接触网实际缺陷分布图； 针对接触网实际缺陷分布图， 划分簇、 计算各簇 质心； 计算各簇所对应的实际风险度； 通过应用 长短期记忆神经网络对接触网缺陷进行概率学 预测， 得到接触网预测缺陷记录； 构建接触网预 测缺陷分布图， 计算得到簇划分结果及各簇对应 的预测风险度； 根据接触网预测缺陷记录和簇划 分结果及各簇对应的预测风险度， 调整维修策 略， 确定维修频率和维修重点。 本发明预测下一 个检修周期内接触网系统重点缺陷类型发生的 时间分布和高发位置， 显著提高运营维护策略与被运营线路特点的匹配性， 提高人员和资源利用 率。 [转续页] 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 114897197 B 2022.10.04 CN 114897197 B (56)对比文件 刘仕兵等. “接触网高压隔离开关的机 械故 障诊断新策略 ”. 《华东交通大 学学报》 .2019,第 36卷(第5期),王明辉.“基于聚类分析法对我国高速 铁路 网供电系统缺陷进行空间分布研究 ”. 《现代商贸 工业》 .2020,(第19期),2/2 页 2[接上页] CN 114897197 B1.基于缺陷统计和预测的接触网维修策略调整方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1： 将接触网实际现场收集的缺陷数据整合成接触网缺陷记录， 接触网缺陷记录的信 息包括时间和公里标， 将接触网缺陷记录逐一描绘于以公里标和时间为坐标轴的二 维平面 上， 得到接触网实际缺陷分布图； S2： 结合接触网业务， 给定簇划 分数K的范围为[K1,K2]， 针对接触网实际缺陷分布图， 对每一个K值的聚类结果分别计算各簇的轮廓系数， 选择轮廓系 数最大的聚类结果， 确定K 值； 使用KMeans聚类方法对接触网实际缺陷分布图进行时空划分， 得到簇划分结果 与各自质心 ； S3： 对于以各簇质心为圆心， 各簇内的数据点到对应簇质心的距离的中位数为圆半径， 作圆； 计算各个簇中在圆内点的个数占该簇的所有点的总个数的比例； 第i个簇所对应的实 际风险度 ， 其中 表示第i个簇在圆内数据点的个数， 表示第i个簇所有 点的总数； S4： 基于步骤S1的接触网缺陷记录， 通过应用长短期记忆神经网络对接触网缺陷进行 概率学预测， 提取历史缺陷记录学习模 型， 历史缺陷记录学习模型的纵坐标为缺陷频度， 横 坐标为时间或公里标， 预测 缺陷频度； 当预测 缺陷时间频度和预测缺陷公里标频度的几何 平均值超过 时， 定义为预测缺陷发生， 得到接触网预测缺陷记录； 接触网预测缺陷记录 的信息包括时间和公里 标； S5： 接触网预测缺陷记录按照步骤S1的方法构建接触网预测缺陷分布图； 再按照步骤 S2‑S3， 计算得到 簇划分结果及各簇对应的预测风险度； S6： 根据步骤S4的接触网预测缺陷记录和步骤S5的簇划分结果及各簇对应的预测风险 度， 调整维修策略， 确定维修频率和维修重点。 2.如权利要求1所述的基于缺陷统计和预测的接触网维修策略调整方法， 其特征在于： 步骤S2中， 轮廓系数 ， 其中， 为该条缺陷记录在分布平面上距离 同簇内其他缺陷记录的平均 距离， 该条缺陷记录在分布平面上距离其他簇内其他缺陷 记录的平均距离， 所有缺陷记录的轮廓系数的均值 为本次聚类结果的轮廓系数。 3.如权利要求1所述的基于缺陷统计和预测的接触网维修策略调整方法， 其特征在于： 步骤S2中， K1为2,K2为20 。 4.如权利要求1所述的基于缺陷统计和预测的接触网维修策略调整方法， 其特征在于： 步骤S5中， 为60%。 5.如权利要求1所述的基于缺陷统计和预测的接触网维修策略调整方法， 其特征在于： 步骤S6中， 根据接触网预测缺陷记录的数量确定维修频率； 某个簇的预测风险度数值越大， 说明在该簇对应的公里 标和时间的接触网缺陷发生的几率越大， 确定为维修重点。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114897197 B 3