本发明涉及轨道交通供电，具体为一种轨道交通供电系统检测方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、轨道交通是指运营车辆需要在特定轨道上行驶的一类交通工具或运输系统。它包括城市轨道交通、城际轨道交通和铁路等多种类型，其中城市轨道交通又包括地铁、轻轨、有轨电车等。除此之外，还有其他新型的轨道交通方式，如磁悬浮轨道系统和单轨系统等。
2、城市轨道交通供电系统是为城市轨道交通运营提供所需电能的系统，不仅为城市轨道交通电动列车提供牵引用电，而且还为城市轨道交通运营服务的其他设施提供电能，如照明、通风、空调、给排水、通信、信号、防灾报警、自动扶梯等。应具备安全可靠、技术先进、功能齐全、调度方便和经济合理等特点。城市轨道交通供电系统一般包括外部电源、主变电所（或电源开闭所）、牵引供电系统、动力照明供电系统、电力监控系统。其中，牵引供电系统包括牵引变电所和牵引网，动力照明供电系统包括降压变电所和动力照明配电系统。
3、供电系统可能在一些条件下受到影响，例如当电力资源缺乏，电力在高峰时段供给不足，电力运行存在安全问题时，或者在环境条件产生异常时，都可能会影响供电系统正常运行的因素。
4、在申请号为202110812242.0的中国发明专利中，公开了一种轨道交通供电系统设备状态智能检测方法，基于相关地铁公司的历史数据，以构建城市轨道交通供电系统故障监测和健康管理(phm)体系方法，以保障供电系统安全、评估供电系统状态、实现预测维护为总目标，开展对供电系统外部环境系统与电气设备内部系统二类不同系统多参数信息数据的实时状态监测；建立多信息参数关键系统动态实时故障诊断、可靠性评估和安全预警平台；形成集快速诊断、有效预警、综合管理于一体的供电系统phm管理方法。
5、以上申请所记载的技术方案中，侧重于提高轨道车辆系统运营安全、降低维修和保养成本、提高运行效率，但是在供电系统所处的环境条件产生异常时，例如，供电系统内的设备，特别是供电设备在不断的车辆行驶带来的震动及产热的条件下时，在对供电系统进行故障检测时，直接给出的检测方法很难具有高针对性，检测的效率也较低。
6、为此，本发明提供了一种轨道交通供电系统检测方法、系统及存储介质。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种轨道交通供电系统检测方法、系统及存储介质，通过建立环境条件集合，并由环境条件集合生成条件系数，分割并获取若干个等面积的子区域，对子区域内的设备的运行状态进行检测，建立设备运行状态集合并进而生成子区域内的异常系数，以从若干个子区域中筛选出异常区域；进行多重线性回归分析，关联生成影响度，若其超过影响阈值，使用训练后的状态预测模型对异常系数进行预测；对供电系统的运行状态进行预测并获取预测值，若预测值中存在异常，从预先搭建的故障检测方案库内为子区域匹配故障检测方案；确定出各个子区域或各个异常区域检测的优先级，使该故障检测过程能够有序的高效的实现，从而解决了背景技术中提出的技术问题。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
5、一种轨道交通供电系统检测方法，包括如下步骤：将供电系统所覆盖的区域确定为检测区域，有车辆经过时，对该区域供电系统内设备的运行状态进行检测，建立环境条件集合，并由环境条件集合生成条件系数con(h,s)，若该条件系数con(h,s)超过条件阈值，发出预警；包括：
6、由环境条件集合建立供电系统当前环境的条件系数con(h,s)，其生成方式如下：将设备振幅sz及环境温度ht做线性归一化处理后，将对应的数据值映射至区间中：
7、
8、其中，参数意义为：n为大于1的正整数，，权重系数：，，且，为环境温度的标准参考值，为设备振幅的标准参考值；若是条件系数con(h,s)超过条件阈值，向外部发出预警信息；
9、接收到预警信息后，将检测区域分割并获取若干个等面积的子区域，对子区域内的设备的运行状态进行检测，建立设备运行状态集合并进而生成子区域内的异常系数y(rs)，依据异常系数y(rs)从若干个子区域中筛选出异常区域；
10、在异常数量多于预期时，选择自变量并以异常系数y(rs)作为因变量进行多重线性回归分析，获取自变量的回归系数后关联生成影响度，若其超过影响阈值，使用训练后的状态预测模型对异常系数y(rs)进行预测，在所获取的预测值较前值高时，发出故障检测指令；
11、采集数据并建立建模数据集合后，训练生成供电系统的设备状态预测模型，以其对供电系统的运行状态进行预测，获取供电系统内的各个设备及线路运行状态参数的预测值，若该预测值相对标准值存在异常，则将其作为异常特征，从预先搭建的故障检测方案库内为子区域匹配故障检测方案并作为参考方案输出。
12、进一步的，在确定轨道供电系统所覆盖的区域后，将其确定为检测区域，并依据供电系统内的设备分布设置若干个检测点；有车辆经过时，对各检测点处产生的震动进行检测，获取设备产生震动的幅度，生成设备振幅sz；对该点处当前的温度进行检测，获取环境温度ht；设置检测周期，使每个检测周期内车辆均会经过一次，沿着时间轴连续获取若干个检测周期内的环境温度ht及设备振幅sz，汇总后建立环境条件集合。
13、进一步的，接收到预警信息后，将检测区域分割并获取若干个等面积的子区域，获取供电系统在各个子区域内的设备信息及其位置，建立至少覆盖子区域的电子地图；对子区域内的设备的运行状态进行检测，其中，所检测的内容至少包括如下：在设备处于持续运行状态下时，获取设备当前运行的温度数据，生成运行温度rt，对设备的绝缘条件进行检测，生成绝缘值bio，对设备的阻抗条件进行检测，生成阻抗值bin；在每个检测周期内将以上数据至少分别获取一组，沿着时间轴连续若干组后，汇总建立设备运行状态集合。
14、进一步的，由设备运行状态集合生成设备当前检测周期内的运行状态系数rsa(t,on)，其生成方式如下：将运行温度rt、绝缘值bio及阻抗值bin做线性归一化处理后，将对应的数据值映射至区间中：
15、
16、其中，参数的意义为：，，且，为权重系数；
17、依照如下方式生成子区域内的异常系数y(rs)，其生成方式如下：
18、
19、其中，，为大于1的正整数，为运行状态系数的均值，m为大于1的正整数，为子区域内设备的数量；
20、若获取的异常系数y(rs)超过异常阈值，向外部发出报警信息，并将对应的子区域确定为异常区域；对子区域内的设备故障进行检测时，依据异常系数y(rs)超过异常阈值的程度，选择对应的检测频率，使两者呈正相关。
21、进一步的，获取各个异常区域与子区域的数量比，若是该比值大于预期，则获取归属于各个子区域内的环境温度ht、设备振幅sz以及相应的异常系数y(rs)，汇总若干组后建立分析历史数据集合；结合分析历史数据集合内的历史数据，以环境温度ht与设备振幅sz作为自变量，以异常系数y(rs)作为因变量，进行多重线性回归分析，并获取相应回归方程。
22、进一步的，从回归方程中获取与环境温度ht、设备振幅sz相对应的回归系数，别标记为及，在预设了权重系数后，依照如下方式影响度：
23、
24、其中权重系数，；在影响度超过预先设置的影响阈值时，向外部发出预测指令；
25、接收到预测指令后，结合历史数据集合内的历史数据，通过spss使用多重线性回归模型进行模型训练，并经过验证后，对模型进行优化，生成并输出状态搬运预测模型；使用训练后的状态预测模型，对各个子区域的异常系数y(rs)进行预测，若是获取的预测值较前值高，则发出故障检测指令。
26、进一步的，采集供电系统内设备、线路当前所处的环境参数，运行状态参数，性能及规格数据，将以上数据汇总后，建立建模数据集合；从建模数据集合中抽取部分数据，分别作为训练集和测试集，使用bp神经网络，选择相应的网络架构并初始化后，对该神经网络进行训练和测试，生成并输出训练后的供电系统的设备状态预测模型。
27、进一步的，使用供电系统的设备状态预测模型对供电系统的运行状态进行预测，获取供电系统内的各个设备及线路运行状态参数的预测值；依据预测值与相应标准值的差异，若该偏差比例超过预期，将该预测结果及偏差比例作为异常特征；
28、获取若干个针对供电系统的故障检测方案，汇总后建立故障检测方案库，依据异常特征与故障检测方案的对应性，为各个子区域匹配出对应的故障检测方案，将该故障检测方案作为参考方案输出，以该参考方案对各个子区域进行检测并获取检测结果。
29、一种轨道交通供电系统检测系统，包括：
30、预警单元、将供电系统所覆盖的区域确定为检测区域，有车辆经过时，对该区域供电系统内设备的运行状态进行检测，建立环境条件集合，并由环境条件集合生成条件系数，若其超过条件阈值，发出预警；
31、判断单元、将检测区域分割并获取若干个等面积的子区域，对子区域内的设备的运行状态进行检测，建立设备运行状态集合并进而生成子区域内的异常系数，以从若干个子区域中筛选出异常区域；
32、分析单元、在异常数量多于预期时，选择自变量并以异常系数作为因变量进行多重线性回归分析，获取自变量的回归系数后关联生成影响度，若其超过影响阈值，使用训练后的状态预测模型对异常系数进行预测；
33、预测单元、训练生成供电系统的设备状态预测模型，对供电系统的运行状态进行预测，获取预测值，若该预测值相对标准值存在异常，则将其作为异常特征，从预先搭建的故障检测方案库内为子区域匹配故障检测方案并作为参考方案输出。
34、一种存储有计算机指令的计算机可读存储介质，当所述计算机指令被一个或多个处理器执行时，使一个或多个所述处理器执行轨道交通供电系统检测方法。
35、（三）有益效果
36、本发明提供了一种轨道交通供电系统检测方法、系统及存储介质，具备以下有益效果：
37、1、以异常系数y(rs)对子区域内的诸多设备的运行是否产生异常进行判断，在若干个子区域中筛选出异常区域；在对供电系统进行故障检测时，能够依据子区域的异常性进行针对性检测，可以实现有序检测以提高故障检测效率，防止漏检或者误检的可能性，以利于降低风险发生的可能。
38、2、通过训练后的预测模型，在环境条件产生变化的前提下，对子区域的异常系数y(rs)进行预测，判断该异常程度是否会增加，从而实现对故障检测的紧迫性的判断，以预测值与前值的比值作为紧迫度时，能够确定出各个子区域或各个异常区域检测的优先级，使该故障检测过程能够有序的高效的实现。
39、3、使用bp神经网络建立供电系统的设备状态预测模型，在进行预测后，从预测结果中确定出异常特征，依据异常特征和预先收集的故障检测方案间的对应性，匹配出一个或者多个针对性的故障检测方案，在对供电系统进行检测时实现针对性检测，提高故障检测的针对性和效率性，能够避免由于检测方法不对带来的操作失误，能够对供电系统的正常运行起到保障。
1.一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种轨道交通供电系统检测方法，其特征在于：
9.一种轨道交通供电系统检测系统，应用有权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于：包括：
10.一种存储有计算机指令的计算机可读存储介质，其特征在于：当所述计算机指令被一个或多个处理器执行时，致使一个或多个所述处理器执行权利要求1-8中所述的轨道交通供电系统检测方法。
