0 引言

信息交換技術(shù)、信息處理技術(shù)及信息存儲技術(shù)的快速發(fā)展，使得海量數(shù)據(jù)得以匯聚。超大規(guī)模數(shù)據(jù)隱含更真實(shí)的事物本質(zhì)和規(guī)律，其呈現(xiàn)出來的巨大價值正推動著各行各業(yè)的深刻變革。

順應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢，鐵路行業(yè)在信息化建設(shè)取得長足發(fā)展的基礎(chǔ)上，積極開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用研究。近幾年，在高速鐵路牽引供電領(lǐng)域，已開始逐步整合各類信息平臺數(shù)據(jù)，研制基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的跨平臺多源信息整合與分析系統(tǒng)，構(gòu)建多維信息共享、多元信息一體化的管理系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上做出了諸多有效嘗試，力求將高速鐵路牽引供電系統(tǒng)打造成高效、節(jié)能、環(huán)保、智能化的系統(tǒng)。本文主要介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)在高速鐵路牽引供電系統(tǒng)中的應(yīng)用。

1 數(shù)據(jù)源

高速鐵路牽引供電系統(tǒng)的數(shù)據(jù)具有來源廣、類別多的特征。

按照數(shù)據(jù)來源劃分，數(shù)據(jù)源可以分為牽引供電系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)、鐵路內(nèi)部其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)及鐵路外部數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源構(gòu)成和分類如圖1所示。牽引供電系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)主要來自供電SCADA系統(tǒng)、供電6C系統(tǒng)、供電調(diào)度運(yùn)行管理系統(tǒng)及供電運(yùn)維管理系統(tǒng)等；鐵路內(nèi)部其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要來自高速鐵路自然災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)、鐵路運(yùn)輸調(diào)度管理系統(tǒng)、高速鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)等；鐵路外部數(shù)據(jù)主要來自地方氣象預(yù)報(bào)公共服務(wù)系統(tǒng)。

按照數(shù)據(jù)類別劃分，數(shù)據(jù)源一般可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括預(yù)定義的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、電子表格文件等；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要有識別模式和自描述定義，支持語法分析的文本數(shù)據(jù)文件；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有固定的結(jié)構(gòu)，如文本文件、圖紙、圖像和視頻等。

圖1 高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)來源及分類

2 大數(shù)據(jù)管理

通過建立統(tǒng)一的具備高擴(kuò)展性的高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、存儲和處理，并提供面向高鐵供電領(lǐng)域多場景應(yīng)用的客戶端服務(wù)接口。高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺總體技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺架構(gòu)

2.1 數(shù)據(jù)采集

高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺提供流式數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)采集和文件數(shù)據(jù)采集3種數(shù)據(jù)采集方式。

流式數(shù)據(jù)采集用于采集高鐵牽引供電各類接口系統(tǒng)提供的流式數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、各類實(shí)時檢測監(jiān)測數(shù)據(jù)等，提供數(shù)據(jù)來源配置、傳輸通道配置、傳輸目的配置等功能。

數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)采集用于從各類牽引供電接口系統(tǒng)關(guān)系型歷史數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)管理平臺，提供抽取源、路徑、目標(biāo)、抽取規(guī)則、轉(zhuǎn)換規(guī)則等配置功能。

文件數(shù)據(jù)采集用于采集圖片、視頻、文本以及電子表格等文件中數(shù)據(jù)信息，提供文件校驗(yàn)規(guī)則、預(yù)處理規(guī)則等配置功能。

2.2 數(shù)據(jù)存儲

高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺采用分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及內(nèi)存式數(shù)據(jù)庫等多種存儲引擎，構(gòu)建易于擴(kuò)展的分布式大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，可隨數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大動態(tài)增加存儲節(jié)點(diǎn)，具有較強(qiáng)適應(yīng)性。

2.3 數(shù)據(jù)處理

高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺可根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景需求，處理不同規(guī)模、復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)，提供批處理、流處理、交互式處理等多種數(shù)據(jù)處理方式，并提供基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類、關(guān)聯(lián)、回歸、分類等多種大數(shù)據(jù)分析算法。

批處理方式用于復(fù)雜的批量數(shù)據(jù)處理，其時間跨度在幾分鐘到數(shù)小時之間。

流處理方式用于實(shí)時數(shù)據(jù)流的處理，其時間跨度在數(shù)百毫秒到數(shù)秒之間。

交互式處理用于基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢處理，其時間跨度在數(shù)十秒到數(shù)分鐘之間。

3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的在于發(fā)現(xiàn)知識、洞察規(guī)律并實(shí)現(xiàn)預(yù)測。高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠?yàn)楦哞F牽引供電系統(tǒng)的運(yùn)行、維護(hù)帶來高效、便捷和精準(zhǔn)的服務(wù)。目前，高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)的應(yīng)用形式大致可分為數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)融合、業(yè)備深度挖掘3種。

3.1 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可視化是大數(shù)據(jù)最基礎(chǔ)的應(yīng)用形式。簡單的數(shù)據(jù)展示已無法滿足高鐵牽引供電系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)能夠充分利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將海量數(shù)據(jù)信息直觀、生動、高效地展示給相關(guān)人員，使其及時準(zhǔn)確地了解各種信息。同時，通過可視化展示可將錯綜復(fù)雜、看起來無法解釋及關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)建立聯(lián)系和關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和特征。

例如，高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺可抽取供電6C系統(tǒng)數(shù)據(jù)，采用區(qū)域著色圖、折線圖（圖3）、餅圖（圖4）、數(shù)值與曲線綜合展示圖（圖5）等多種方式進(jìn)行可視化展示。

圖3 接觸網(wǎng)導(dǎo)高、拉出值、硬點(diǎn)等對比折線圖

圖4 接觸網(wǎng)缺陷分布餅圖及指示盤

圖5 接觸網(wǎng)缺陷分布與整改綜合展示圖

3.2 多維數(shù)據(jù)融合

通過高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺，將供電系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過關(guān)聯(lián)分析，可明晰牽引供電系統(tǒng)與其他外部因素之間的聯(lián)系，以更加全面地了解牽引供電系統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)營狀況和發(fā)展規(guī)律。當(dāng)前階段，面向高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型多維數(shù)據(jù)融合主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1）與綜合視頻數(shù)據(jù)融合。獲取綜合視頻圖形數(shù)據(jù)，并采用圖像識別技術(shù)，識別所亭內(nèi)開關(guān)狀態(tài)、復(fù)核安防報(bào)警、監(jiān)視操作及識別煙火等，通過與SCADA系統(tǒng)及安監(jiān)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，可實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場情況的多維感知及相互驗(yàn)證。

（2）與列車調(diào)度數(shù)據(jù)融合。獲取高鐵集中調(diào)度系統(tǒng)（CTC）中的行車數(shù)據(jù)，并與牽引供電相關(guān)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)相融合，實(shí)時掌握牽引供電與動車負(fù)荷的聯(lián)系，同時加入行車實(shí)時數(shù)據(jù)，更有利于故障跳閘原因分析及行車組織方案的優(yōu)化。

（3）與地理信息系統(tǒng)（GIS）融合。通過牽引供電系統(tǒng)數(shù)據(jù)與GIS數(shù)據(jù)的融合，以地理位置為基礎(chǔ)對各種牽引供電數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，使其具備空間屬性。同時，GIS的空間查詢及分析能力可為牽引供電系統(tǒng)的應(yīng)急搶修提供路線規(guī)劃。如圖6所示。

圖6 供電6C系統(tǒng)數(shù)據(jù)與GIS的融合

（4）與地方氣象預(yù)報(bào)公共服務(wù)數(shù)據(jù)融合。通過獲取長期的氣象數(shù)據(jù)及氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，可對牽引供電設(shè)備的健康狀態(tài)與外部氣象環(huán)境進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并可提早針對惡劣氣象情況制定預(yù)案。如圖7所示。

圖7 供電系統(tǒng)與氣象數(shù)據(jù)融合

3.3 業(yè)務(wù)深度挖掘

通過聚類分析、預(yù)測分析及關(guān)聯(lián)分析等大數(shù)據(jù)分析方法，從大量的、復(fù)雜的、不規(guī)則的、離散的數(shù)據(jù)中獲取隱含的、具備潛在規(guī)律的信息，對大數(shù)據(jù)的價值進(jìn)行深度挖掘，以此指導(dǎo)高鐵牽引供電系統(tǒng)的安全生產(chǎn)和運(yùn)營。

（1）故障預(yù)測與健康管理（PHM）。通過收集并管理設(shè)備的各種實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及非實(shí)時記錄數(shù)據(jù)，依據(jù)大量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)牽引供電系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備的故障預(yù)測、健康評估（圖8）、可靠性及風(fēng)險(xiǎn)評估和維修決策等（圖9），為牽引供電系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行及高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)維提供決策依據(jù)。

（2）廣域保護(hù)。高鐵牽引供電大數(shù)據(jù)管理平臺通過抽取供電SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以供電臂為單元，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)各負(fù)荷數(shù)據(jù)的擬合，通過數(shù)學(xué)模型自動分析電流分布異常情況，可精確定位故障位置及判斷故障性質(zhì)，快速切除故障區(qū)段。

圖8 牽引供電系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備健康評估

圖9 牽引供電系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備可靠性及風(fēng)險(xiǎn)評估和維修策略

4 結(jié)語

目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在高鐵牽引供電系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)融合及業(yè)務(wù)深度挖掘方面已經(jīng)展現(xiàn)初步成效。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在牽引供電領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和發(fā)展，其應(yīng)用價值也將不斷擴(kuò)展和提升；伴隨鐵路供電系統(tǒng)修程修制的改革，其必將成為推動鐵路供電系統(tǒng)發(fā)展和創(chuàng)新的有力工具。

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