牵引供电系统回流状态辨识方法和装置与流程

本公开涉及电气化铁路牵引供电回流技术领域，尤其涉及一种牵引供电系统回流状态辨识方法和装置。

背景技术：

近年来电气化铁路里程飞速发展，电力牵引是各种运输方式中能够以电代油的动力牵引方式，其能源优势十分明显。牵引回流系统是高速铁路牵引供电系统中不可缺少的关键组成部分，目前的牵引回流系统主要由架空回流、钢轨回流和地回流构成。架空回流线承担了大部分牵引电流回流任务，钢轨兼顾牵引回流和轨道电路的作用，地回流作为牵引回流的一部分。

由于牵引回流受多种因素共同影响，部分线路在试运营阶段曾出现地回流远大于架空线回流的异常情况，其威胁铁路安全运行。此外，高速铁路在开通运营后，行车密度逐渐增加，导致牵引负荷和短路故障时电流明显增大，过大的牵引变电所地网回流会带来很多的安全隐患，最主要的体现在下面这两个方面：一是增加了所内接地网过热烧损的风险，同时也会加速所内接地网的腐蚀速度，使得接地网的整体通流能力下降，地网的接地电阻越来越大，严重的时候会影响所内牵引供电设备的安全运行；二是提升了所内的局部地电位，从而导致跨步电压增大，给牵引变电所内人员的生命安全带来隐患。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种牵引供电系统回流状态辨识方法和装置，以对牵引回流状态进行监测和辨识，有利于降低因牵引回流异常而引起的设备损毁和安全事故。

本公开提供了一种牵引供电系统回流状态辨识方法，该牵引供电系统回流状态辨识方法包括：

确定牵引变电所、自耦变压器(autotransformer，at)所和分区所内的牵引回流各路径实时电流；

基于连续n秒的所述牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵；其中，n为正整数；

基于所述牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值；

判断所述比值是否满足阈值范围；

若否，则确定所述牵引供电系统回流异常或故障。

可选的，确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流包括：

牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径电流互感器连接到牵引回流系统采集装置，在自耦供电方式下实时记录牵引变电所、at所和分区所的接地网回流(i1g、i2g、i3g)、钢轨回流(i1r、i2r、i3r)、综合贯通地线回流(i1zg、i2zg、i3zg)和保护线回流(i1pw、i2pw、i3pw)的回流分布；牵引变电所、at所和分区所牵引回流各路径实时电流及回流系数储存于牵引回流分布数据库中，为牵引回流状态辨识提供依据。

可选的，基于连续n秒的所述牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵包括：

建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵j，每n秒后将数据矩阵存入数据库；其中，

式中：i1g1为牵引变电所接地网回流第1秒实测数据，其他同理。

可选的，确定所述牵引供电系统回流异常或故障之后还包括：

对所述牵引回流实测数据矩阵进行归一化处理；

计算牵引变电所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常；

计算at所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常；

计算分区所中各路劲回流比系数并判断是否出现回流比异常；

若牵引变电所、at所和分区所中各路径的回流比在连续m个所述牵引回流实测数据矩阵中均存在异常，则基于当天内所存储的所有所述牵引回流实测数据矩阵进行模糊c均值聚类，判定故障发生的区域。

可选的，基于当天内所存储的所有所述牵引回流实测数据矩阵进行模糊c均值聚类，判定故障发生的区域包括：

设置聚类类别数为c，并生成一组服从[0,1]分布的随机数初始化隶属度矩阵u，且满足下式约束要求：

式中，uij为隶属度矩阵u的元素，l为所述牵引回流实测数据矩阵j的向量数目；

计算聚类中心ci；

计算目标函数w(u,c1,…,cc)；

返回所述隶属度矩阵，分析所述隶属度矩阵得到回流异常区域。

可选的，计算牵引变电所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常包括：

基于归一化后的所述牵引回流实测数据矩阵计算牵引变电所中的各路径回流系数：

式中，k1g为牵引变电所接地网回流系数，k1r为牵引变电所钢轨及回流线回流系数；k1zg为牵引变电所综合贯通地线回流系数，k1pw为牵引变电所保护线回流系数，i为数据归一化后总回流值；

若k1g、k1r、k1zg以及k1pw满足给定的牵引所回流系数上限和牵引所回流系数下限阈值范围时，则判定牵引变电所回流状态正常；

若k1g小于下限阈值k1g-down，则判定牵引变电所接地网回流异常或者接地网故障；

若k1g大于上限阈值k1g-up，则判定牵引变电所其他回流路径异常。

可选的，计算at所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常包括：

基于归一化后的所述牵引回流实测数据矩阵计算at所中各路径回流系数：

式中，k2g为at所接地网回流系数，k2r为at所钢轨及回流线回流系数；k2zg为at所综合贯通地线回流系数，k2pw为at所保护线回流系数，i为数据归一化后总回流值；

若k2g、k2r、k2zg以及k2pw满足给定的自耦所回流系数上限和自耦所回流系数下限阈值范围时，则判定at所回流状态正常；

若k2g小于下限阈值k2g-down，则判定at所接地网回流异常或者接地网故障；

若k2g大于上限阈值k2g-up，则判定at所其他回流路径异常。

可选的，计算分区所中各路劲回流比系数并判断是否出现回流比异常包括：

基于归一化后的所述牵引回流实测数据矩阵计算分区所中各路劲回流比系数：

式中，k3g为分区所接地网回流系数，k3r为分区所钢轨及回流线回流系数；k3zg为分区所综合贯通地线回流系数，k3pw为分区所保护线回流系数，i为数据归一化后总回流值；

若k3g、k3r、k3zg以及k3pw满足给定的分区所回流系数上限和分区所回流系数下限阈值范围时，则判定分区所回流状态正常；

若k3g小于下限阈值k3g-down，则判定分区所接地网回流异常或者接地网故障；

若k3g大于上限阈值k3g-up，则判定分区所其他回流路径异常。

本公开实施例还提供了一种牵引供电系统回流状态辨识装置，该牵引供电系统回流状态辨识装置包括：

电流获取模块，用于确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流；

矩阵建立模块，用于基于连续n秒的所述牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵；其中，n为正整数；

比值确定模块，用于基于所述牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值；

比较判断模块，用于判断所述比值是否满足阈值范围；

状态确定模块，用于在所述比值不满足阈值范围时，确定所述牵引供电系统回流异常或故障。

可选的，该牵引供电系统回流状态辨识装置还可包括：

归一化模块，用于对所述牵引回流实测数据矩阵进行归一化处理；

牵引变电所状态判断模块，用于计算牵引变电所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常；

at所状态判断模块，用于计算at所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常；

分区所状态判断模块，用于计算分区所中各路劲回流比系数并判断是否出现回流比异常；

故障区域确定模块，用于在牵引变电所、at所和分区所中各路径的回流比在连续m个所述牵引回流实测数据矩阵中均存在异常时，基于当天内所存储的所有所述牵引回流实测数据矩阵进行模糊c均值聚类，判定故障发生的区域。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：该牵引供电系统回流状态辨识方法中，首先，确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流；其次，基于连续n秒的所述牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵；其中，n为正整数；再次，基于所述牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值；最后，判断所述比值是否满足阈值范围；若否，则确定所述牵引供电系统回流异常或故障。由此可实现对牵引供电系统回流状态进行监测和辨识，以及时发现牵引回流异常和/或故障，从而有利于降低牵引回流异常引起的设备损毁和安全事故。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的一种牵引供电系统回流状态辨识方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的另一种牵引供电系统回流状态辨识方法的流程示意图；

图3为图2示出的牵引供电系统回流状态辨识方法中s290的细化流程示意图；

图4为本公开实施例提供的又一种牵引供电系统回流状态辨识方法的流程示意图；

图5为本公开实施例提供的一种牵引供电系统回流状态辨识装置的结构示意图；

图6为本公开实施例提供的另一种牵引供电系统回流状态辨识装置的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的各本公开实施例在不冲突的前提下，可相互组合，其中的结构部件或功能模块可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

在本公开的描述中，需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

在本公开的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。

本公开实施例针对现有技术存在的问题而提供一种牵引供电系统回流状态辨识方法和牵引供电系统回流状态辨识装置，可用于包括牵引变电所、at所和分区所在内的牵引供电系统的牵引回流系统运行状态监测、评估分析与故障诊断，为电气化铁路牵引供电系统回流状态辨识、维修与安全运行提供了重要技术支撑。下面结合图1-图3对本公开实施例提供的牵引供电系统回流状态辨识方法进行示例性说明，结合图4-图5对本公开实施例提供的牵引供电系统回流状态辨识装置进行示例性说明。

图1为本公开实施例提供的一种牵引供电系统回流状态辨识方法的流程示意图。参照图1，该牵引供电系统回流状态辨识方法包括：

s110、确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流。

其中，牵引回流各路径实时电流可包括接地网回流、钢轨回流、综合贯通地线回流和保护线回流。该步骤对上述路径的实时回流进行采集，为后续对供电系统的回流状态进行分析判断提供数据支撑。

在一实施例中，该步骤可包括：牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径电流互感器连接到牵引回流系统采集装置，在自耦供电方式下实时记录牵引变电所、at所和分区所的接地网回流(i1g、i2g、i3g)、钢轨回流(i1r、i2r、i3r)、综合贯通地线回流(i1zg、i2zg、i3zg)和保护线回流(i1pw、i2pw、i3pw)的回流分布；牵引变电所、at所和分区所牵引回流各路径实时电流及回流系数储存于牵引回流分布数据库中，为牵引回流状态辨识提供依据。

在其他实施方式中，还可采用本领域技术人员可知的电流传感器对牵引回流各路径实时电流进行采集。

s120、基于连续n秒的牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵。

其中，n为正整数；示例性的，n的取值可为2、3或其他取值，本公开实施例对此不限定。

在一实施例中，该步骤可包括：建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵j(也可称为“数据矩阵j”)，每n秒后将数据矩阵存入数据库；其中，

式中：i1g1为牵引变电所接地网回流第1秒实测数据，其他同理；该数据矩阵j包括了连续n秒的牵引变电所、at所和分区所的各路径回流分布数据。

在其他实施方式中，数据矩阵j还可采用本领域技术人员可知的其他方式构建，本公开实施例对此不限定。

s130、基于牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值。

其中，牵引回流数值之和可基于数据矩阵j中的牵引所相关各路径回流的电流值求和得到，牵引负荷可基于数据矩阵j中的各路径回流的电流值求和得到。

示例性的，该比值可以k表示，则：

其中，ihl代表牵引变电所各路径回流数值，iload代表牵引负荷；即k代表牵引变电所总电流与牵引供电系统总负荷电流之比。

该步骤为后续s140中进行数值比较做准备。

s140、判断比值是否满足阈值范围。

其中，满足阈值范围内的比值，代表牵引供电系统回流正常；否则牵引供电系统回流异常或故障。

据此，若s140的判断结果为否(n)，则执行s150。

s150、确定牵引供电系统回流异常或故障。

至此，实现对牵引供电系统回流状态的监测。

本公开实施例提供的牵引供电系统回流状态辨识方法中，首先，确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流；其次，基于连续n秒的所述牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵；其中，n为正整数；再次，基于所述牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值；最后，判断所述比值是否满足阈值范围；若否，则确定所述牵引供电系统回流异常或故障。由此可实现对牵引供电系统回流状态进行监测和辨识，以及时发现牵引回流异常和/或故障，从而有利于降低牵引回流异常引起的设备损毁和安全事故。

在图1示出的牵引供电系统辨识方法的基础上，还可通过进行模糊c均值聚类定位回流异常或故障区域，下文中结合图2和图3进行示例性说明。

在一实施例中，图2为本公开实施例提供的另一种牵引供电系统回流状态辨识方法的流程示意图。参照图2，该牵引供电系统回流状态辨识方法可包括：

s200、确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流。

s210、基于连续n秒的牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵。

s220、基于牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值。

s230、判断比值是否满足阈值范围。

s240、确定牵引供电系统回流异常或故障。

其后，通过基于数据矩阵j进行进一步分析，确定牵引供电系统故障区域。示例性的，可包括s250-s290。

s250、对牵引回流实测数据矩阵进行归一化处理。

如此，将数据矩阵j简化，有利于降低后续分析过程的繁复程度。

s260、计算牵引变电所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常。

该步骤可判断牵引变电所是否出现回流异常，从而确定故障区域是否存在于牵引变电所范围内。

在一实施例中，该步骤可包括：基于归一化后的牵引回流实测数据矩阵计算牵引变电所中的各路径回流系数：

式中，k1g为牵引变电所接地网回流系数，k1r为牵引变电所钢轨及回流线回流系数；k1zg为牵引变电所综合贯通地线回流系数，k1pw为牵引变电所保护线回流系数，i为数据归一化后总回流值；

若k1g、k1r、k1zg以及k1pw满足给定的牵引所回流系数上限和牵引所回流系数下限阈值范围时，则判定牵引变电所回流状态正常；

若k1g小于下限阈值k1g-down，则判定牵引变电所接地网回流异常或者接地网故障；

若k1g大于上限阈值k1g-up，则判定牵引变电所其他回流路径异常。

其中，牵引所回流系数上限和回流系数下限所限定的阈值范围，对应于牵引所回流的正常范围。基于此，若牵引变电所的接地网回流系数、钢轨及回流线回流系数、综合贯通地线回流系数以及保护线回流系数均处于正常范围，则表明牵引变电所中不存在故障；若其中任一不在正常范围，则表明牵引变电所中存在故障。以接地网回流系数为例，若其超出下限阈值，则表面牵引变电所接地网回流异常或接地网故障；若其超出上限阈值，则表明牵引变电所其他回流路径异常。

如此，实现对牵引变电所是否存在异常的辨识。

s270、计算at所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常。

该步骤可判断at所是否出现回流异常，从而确定故障区域是否存在于at所范围内。

在一实施例中，该步骤可包括：基于归一化后的牵引回流实测数据矩阵计算at所中各路径回流系数：

式中，k2g为at所接地网回流系数，k2r为at所钢轨及回流线回流系数；k2zg为at所综合贯通地线回流系数，k2pw为at所保护线回流系数，i为数据归一化后总回流值；

若k2g、k2r、k2zg以及k2pw满足给定的自耦所回流系数上限和自耦所回流系数下限阈值范围时，则判定at所回流状态正常；

若k2g小于下限阈值k2g-down，则判定at所接地网回流异常或者接地网故障；

若k2g大于上限阈值k2g-up，则判定at所其他回流路径异常。

其中，该步骤的具体辨识原理与s260类似，可参照对s260的解释说明进行理解，再次不赘述。

由此，实现对at所是否存在异常的辨识。

s280、计算分区所中各路劲回流比系数并判断是否出现回流比异常。

该步骤可判断分区所是否出现回流异常，从而确定故障区域是否存在于分区所范围内。

在一实施例中，该步骤可包括：

基于归一化后的牵引回流实测数据矩阵计算分区所中各路劲回流比系数：

式中，k3g为分区所接地网回流系数，k3r为分区所钢轨及回流线回流系数；k3zg为分区所综合贯通地线回流系数，k3pw为分区所保护线回流系数，i为数据归一化后总回流值；

若k3g、k3r、k3zg以及k3pw满足给定的分区所回流系数上限和分区所回流系数下限阈值范围时，则判定分区所回流状态正常；

若k3g小于下限阈值k3g-down，则判定分区所接地网回流异常或者接地网故障；

若k3g大于上限阈值k3g-up，则判定分区所其他回流路径异常。

其中，该步骤的具体辨识原理也与s260类似，可参照对s260的解释说明进行理解，再次不赘述。

由此，实现对分区所是否存在异常的辨识。

在s260、s270和s280的基础上，若牵引变电所、at所和分区所中各路径的回流比均存在连续异常现象，则采用模糊c均值聚类，确定故障区域，即执行s290。

s290、若牵引变电所、at所和分区所中各路径的回流比在连续m个牵引回流实测数据矩阵中均存在异常，则基于当天内所存储的所有牵引回流实测数据矩阵进行模糊c均值聚类，判定故障发生的区域。

如此，可基于当天内的所有数据矩阵j，进行模糊c均值聚类，以较准确地定位故障发生的区域。

在一实施例中，图3为图2示出的牵引供电系统回流状态辨识方法中s290的细化流程示意图。结合图2和图3，s290中，基于当天内所存储的所有牵引回流实测数据矩阵进行模糊c均值聚类，判定故障发生的区域可包括：

s291、设置聚类类别数为c，并生成一组服从[0,1]分布的随机数初始化隶属度矩阵u。

其中，隶属度矩阵u满足下式约束要求：

式中，uij为隶属度矩阵u的元素，l为牵引回流实测数据矩阵j的向量数目。

s292、计算聚类中心ci。

式中，k为模糊度加权指数。

s293、计算目标函数w(u,c1,…,cc)。

式中，dij为第j个数据点与i个聚类中心的欧氏距离。

s294、返回隶属度矩阵，分析隶属度矩阵得到回流异常区域。

至此，通过模糊c均值聚类(fuzzyc-means，fcm)实现了牵引供电系统回流异常状态的准确辨识，有利于为牵引变电所的牵引回流系统运行状态监测、评估分析与故障诊断提供技术支持。

需要说明的是，图2中仅示例性的示出了s260、s270和s280依序执行，在其他实施方式中，三者的执行顺序可根据需求变换，或者并行执行，本公开实施例对此不限定。

在上述实施方式的基础上，图4为公开实施例提供的又一种牵引供电系统回流状态辨识方法的流程示意图。参照图4，该方法可包括：

s310、采集牵引所、at所以及分区所各支路回流数据。

示例性的，该步骤可包括利用电流互感器采集各支路(即路径)回流数据。

s320、构建牵引所、at所以及分区所数据矩阵。

示例性的，该步骤可包括基于s310中的各支路回流数据形成数据矩阵。

s330、计算牵引所总电流与总负荷电流之比k。

示例性的，该步骤可包括基于s320中的数据矩阵计算k。

s340、判断是否满足

若否(n)，则执行s350；若是(y)，则转到s342。

s342、回流正常。

s350、数据归一化。

示例性的，该步骤可包括将数据矩阵进行归一化处理。

其后，基于归一化后的数据矩阵，计算牵引所、at所以及分区所的各支路回流比，即执行s360。

s360可包括：计算牵引所各支路回流比；计算at所各支路回流比；计算分区所各支路回流比。

s370、判断是否满足回流比处于正常范围。

若否(n)，则执行s380；若是(y)，则转到s342。

s380、设定聚类数据c，初始化隶属度矩阵。

s390、计算聚类中心。

s3a0、计算目标函数。

s3b0、返回隶属度矩阵，回流状态异常分析。

由此，结合s380-s3b0示出的模糊c均值聚类，实现了牵引供电系统回流异常状态的准确辨识。

本公开实施例提供的牵引供电系统回流状态辨识方法，结合模糊c均值聚类实现了牵引回流异常状态的准确辨识，为牵引变电所的牵引回流系统运行状态监测、评估分析与故障诊断提供技术支持，从而有利于及时针对回路异常采取防护措施，有利于降低牵引回流异常引起的设备损毁和安全事故。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供了一种牵引供电系统回流状态辨识装置，可用于执行上述实施方式提供的牵引供电系统回流状态辨识方法。因此，该牵引供电系统回流状态辨识装置也具有上述实施方式中的牵引供电系统回流状态辨识方法所具有的有益效果，相同之处可参照上文中对牵引供电系统回流状态辨识方法的解释说明进行理解，下文中不再赘述。

示例性的，图5为本公开实施例提供的一种牵引供电系统回流状态辨识装置的结构示意图。参照图5，该牵引供电系统回流状态辨识装置包括：电流获取模块510，用于确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流；矩阵建立模块520，用于基于连续n秒的牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵；其中，n为正整数；比值确定模块530，用于基于牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值；比较判断模块540，用于判断比值是否满足阈值范围；状态确定模块550，用于在比值不满足阈值范围时，确定牵引供电系统回流异常或故障。

本公开实施例提供的牵引供电系统回流状态辨识装置，通过电流获取模块510确定牵引变电所、at所和分区所内的牵引回流各路径实时电流，并发送至矩阵建立模块520；矩阵建立模块520基于连续n秒的所述牵引回流各路径实时电流，建立牵引变电所、at所和分区所的牵引回流实测数据矩阵，为后续数据处理提供数据支持；比值确定模块530可基于所述牵引回流实测数据矩阵，计算牵引回流数值之和与牵引负荷之间的比值，并传输至比较判断模块540；比较判断模块540可判断所述比值是否满足阈值范围；状态确定模块550在比值不满足阈值范围时，确定所述牵引供电系统回流异常或故障。由此，可实现对牵引供电系统回流状态进行监测和辨识，以及时发现牵引回流异常和/或故障，从而有利于降低牵引回流异常引起的设备损毁和安全事故。

在一实施例中，图6为本公开实施例提供的另一种牵引供电系统回流状态辨识装置的结构示意图。参照图6，在图5的基础上，该牵引供电系统回流状态辨识装置还可包括：归一化模块560，用于对牵引回流实测数据矩阵进行归一化处理；牵引变电所状态判断模块571，用于计算牵引变电所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常；at所状态判断模块572，用于计算at所中各路径回流系数并判断是否出现回流比异常；分区所状态判断模块573，用于计算分区所中各路劲回流比系数并判断是否出现回流比异常；故障区域确定模块580，用于在牵引变电所、at所和分区所中各路径的回流比在连续m个牵引回流实测数据矩阵中均存在异常时，基于当天内所存储的所有牵引回流实测数据矩阵进行模糊c均值聚类，判定故障发生的区域。

如此，利用牵引变电所状态判断模块571、at所装填判断模块572和分区所状态判断模块573可分别实现对牵引变电所、at所和分区所的回流异常状态的判断；同时，利用故障区域确定模块580，可结合模糊c均值聚类实现对牵引回流异常状态的准确辨识，为牵引变电所的牵引回流系统运行状态监测、评估分析与故障诊断提供技术支持，从而有利于及时针对回路异常采取防护措施，有利于降低牵引回流异常引起的设备损毁和安全事故。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。