基于大数据分析的地铁供电系统故障预测与预警模型研究

摘要

地铁供电系统常年处于高频启停与复杂负荷冲击之中，设备老化、环境侵蚀与运行波动叠加，极易在细微
变化中积累风险。一些看似不起眼的温升偏移、电流波动，往往正是故障形成的前兆，若仍依赖人工巡检与经验判
断，难以及时捕捉此类隐患。依托运行数据的连续记录与深度分析，可将分散信息转化为可识别的风险信号，使设
备状态变化被提前感知。围绕供电系统运行场景，构建涵盖数据采集、特征识别、模型预测与分级预警的技术路径，
将历史数据与实时状态相结合，逐步形成动态判断能力。实践表明，数据驱动模式不仅限于提高预测精度，又在于
让运维决策更有依据，使风险控制从被动应对走向主动干预，为地铁安全运行提供更加可靠的支撑。