构建以地铁为代表的现代轨道交通运输体系是缓解各大中心城市地面交通压力的首选方案,亦是推动城市化发展进程的强劲动力。地铁车辆无一例外均采用电力作为牵引动力,但地铁直流牵引网在工作中极易发生威胁性大、损害性强的线路故障。受行车密度过大和车辆工况多变的影响,既有馈线保护误动作频繁发生,这无疑给地铁安全运输带来严峻的挑战。因此,有必要在分析牵引负荷特征的基础上,通过建立计及车辆的牵引供电系统开展实时仿真,构建新型馈线保护方案,完善直流牵引网馈线保护方法,这对保障轨道交通供电安全具有十分重要的现实意义。本文首先介绍了地铁牵引供电系统的组成结构及运行方式,并对馈线保护配置及其工作原理进行了分析。根据时序波形差异性,对短路故障电流和幅值大的特殊负荷电流区分,同时指出特殊负荷电流（振荡电流）是既有保护误动作的诱因并建立物理模型对其机理分析。利用全波傅氏算法、关联维数算法以及经验模态分解算法定性分析短路电流与非典型负荷电流的本质特征。其次,选定符合RT-plus实时仿真系统建模的逻辑元件模块;根据电力元件铭牌信息与等效电路,对仿真参数进行计算并将其配置到仿真模型中,搭建地铁牵引供电系统车网耦合模型,模拟不同运行情况并对仿真结果进行分析,充分还原现场实际情况,为新型馈线保护算法提供可靠的数据来源。最后,以能量熵与样本熵特征为切入点,构建基于变分模态分解多维熵与核极限学习机的新型地铁牵引网馈线保护方法。首先利用变分模态分解得到馈线电流模态分量,计算能量熵与样本熵并制定故障判据,然后构建特征向量传送至核极限学习机的诊断模型,完成直流牵引网状态分类。实验结果表明,基于变分模态分解的新型馈线保护方案具有自适应能力强、灵敏性高等特点,能够对地铁牵引供电系统中的非典型负载电流进行识别和分类,可为地铁直流馈线提供后备保护。