АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЯГОВЫМИ СЕТЯМИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ: УПРАВЛЕНИЕ БЛУЖДАЮЩИМИ ТОКАМИ, СНИЖЕНИЕ ЭЛЕКТРОКОРРОЗИИ И ИНТЕГРАЦИЯ INDUSTRY 4.0
DOI:
https://doi.org/10.58420/ptk/2026.91.03.004Аннотация
В статье представлен системный анализ автоматизированных систем управления (АСУ) тяговыми сетями электроснабжения электрифицированных железных дорог с акцентом на физические механизмы возникновения блуждающих тяговых токов, их электрокоррозионное воздействие на подземные металлические сооружения и интеллектуальные методы их снижения. Рассматривается одноцепная схема тягового электроснабжения, характерная для железнодорожного и городского рельсового транспорта, в которой рельсы выполняют функцию обратного проводника, а утечка тока в землю является неизбежным следствием конечной проводимости системы «рельс–земля» при эксплуатационных нагрузках. На основе данных по тяговым нагрузкам для 17 типов подвижного состава, стандартизированных параметров шести категорий электрифицированного транспорта и публикаций, индексируемых в Scopus за 2019–2025 годы, разработан количественный аналитический аппарат, включающий три инженерные модели: модель величины блуждающего тока с учетом сопротивления «рельс–земля», тока тягового фидера и расстояния между подстанциями; модель распределения потенциала рельсов; а также индекс интеллектуальной интеграции АСУ тягового электроснабжения (AII). Предложена матрица параметров мониторинга для интеллектуальных платформ ACS-TSS, связывающая девять физических измерительных каналов с приложениями SCADA, IoT и predictive maintenance. Установлено, что системы тягового электроснабжения постоянного тока создают риск электрокоррозии в 100 раз выше по сравнению с эквивалентными системами переменного тока при одинаковой плотности токов утечки, что количественно определяет приоритет модернизации смешанной сети DC/AC железных дорог Казахстана. Показано, что интегрированная архитектура АСУ, объединяющая цифровые подстанции IEC 61850, GPS-синхронизированное моделирование нагрузок в реальном времени, машинное обучение для оптимизации катодной защиты и технологии цифровых двойников, позволяет снизить величину блуждающих токов на 35–55 %, а ежегодные затраты на устранение электрокоррозии — на 40–60 % по сравнению с традиционными пассивными методами защиты.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 D.A. Yessenaliyeva

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.







