包云 李亞群 馬禎 陳中雷 白根亮

1.中國鐵道科學研究院集團有限公司電子計算技術研究所，北京100081；2.北京經(jīng)緯信息技術有限公司，北京100081

1 高速鐵路風監(jiān)測

風監(jiān)測報警是為了防御和降低大風對列車運行安全造成的影響。高速鐵路災害監(jiān)測系統(tǒng)通過在沿線大風重點發(fā)生區(qū)段（如山區(qū)埡口、峽谷、河谷、橋梁、高路堤等區(qū)段）設置風監(jiān)測設備，采集瞬時風速和風向信息。當風速監(jiān)測值超過報警閾值時進行報警，調(diào)度員根據(jù)運營管理規(guī)則發(fā)出行車限速或停車指令。監(jiān)測設備一般采用超聲波式風速風向計。為保證風監(jiān)測的連續(xù)性和穩(wěn)定性，在同一監(jiān)測點設置兩臺風速風向計，安裝于軌旁供電接觸網(wǎng)支柱上，風速風向計監(jiān)測面距軌面4 0000-100mm［1］。兩臺風速風向計同時采集風速、風向信息。監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性除定期進行風洞檢定外，現(xiàn)場一般較難核查，因此本文研究通過風速監(jiān)測異常數(shù)據(jù)的判識提高報警數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

高速鐵路風速監(jiān)測異常數(shù)據(jù)的判識可借鑒氣象要素質(zhì)量控制相關方法。地面氣象資料質(zhì)量控制以人機交互辨別的實時檢查為主。檢查方法包括氣候學界限值檢查、內(nèi)部一致性檢查、時間一致性檢查、空間一致性檢查等［2-3］。這些傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法對要素的變化缺乏靈敏性，已經(jīng)不能滿足質(zhì)量控制需求。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的發(fā)展，氣象部門也在探索基于數(shù)據(jù)挖掘的觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法，如支持向量機、粒子群、神經(jīng)網(wǎng)絡等［4］。本文以福平（福州—平潭）高速鐵路風速監(jiān)測數(shù)據(jù)為例，基于數(shù)據(jù)挖掘技術，研究異常數(shù)據(jù)的判識方法，以進一步提高風速報警的可靠性。

2 高速鐵路風速監(jiān)測數(shù)據(jù)特征分析

風具有局部、突發(fā)等特性，除龍卷風等極端情況外，風速的變化一般具有連續(xù)性，見圖1。風還具有季節(jié)性特點，一般春季（3—5 月）為大風的高發(fā)期。因此，可根據(jù)風速的連續(xù)性特點采用數(shù)據(jù)挖掘的方法進行異常數(shù)據(jù)判識。

圖1 福平鐵路某監(jiān)測點風速監(jiān)測數(shù)據(jù)（2020年10月）

2.1 兩臺風速風向計異常數(shù)據(jù)判識

現(xiàn)場監(jiān)測過程中存在兩臺風速風向計監(jiān)測數(shù)據(jù)差異較大的情況（圖2），需要對兩臺設備監(jiān)測數(shù)據(jù)進行判識，以排除異常數(shù)據(jù)。

圖2 兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)

兩臺風速風向計安裝于同一接觸網(wǎng)支柱的同一高度處，監(jiān)測數(shù)據(jù)具有相關性，因此采用相關性分析對兩臺風速風向計異常數(shù)據(jù)進行判識。相關系數(shù)的計算公式為

其中：s1、s2分別為兩臺風速風向計監(jiān)測的風速序列；Cov(s1，s2)為風速序列s1，s2的協(xié)方差；Var[s1]、Var[s2]分別為風速序列s1和s2的方差。

當相關系數(shù)不小于0.95時，認為兩臺風速風向計監(jiān)測數(shù)據(jù)正常，否則需要進行單臺風速風向計異常數(shù)據(jù)判識。

2.2 單臺風速風向計異常數(shù)據(jù)判識

單臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)為秒級時間序列。采用孤立森林法、支持向量機法等機器學習算法對異常數(shù)據(jù)進行識別，結果見圖3?？梢钥闯觯铝⑸址▽⒉糠诛L速的極大值判識為異常數(shù)據(jù)，支持向量機法將部分風速的極大值和極小值識別為異常數(shù)據(jù)。由于風具有突發(fā)特性，這兩種機器學習算法對風速異常數(shù)據(jù)的判識存在誤判，因此，采用統(tǒng)計分析方法識別風速異常數(shù)據(jù)。

圖3 兩種算法對正常風速監(jiān)測數(shù)據(jù)的判識結果

根據(jù)對高速鐵路風速監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析，風速一般不符合正態(tài)分布，但是瞬時風速差分之后符合正態(tài)分布，見圖4。因此，采用動態(tài)自適應差分閾值法［5-6］進行異常數(shù)據(jù)判識。

圖4 瞬時風速差分前后的分布

福平鐵路一監(jiān)測點風速v監(jiān)測數(shù)據(jù)差分結果見圖5?？梢钥闯觯簐＜10.8 m/s 時風速差分值在-1.9～1.6 m/s；v≥ 10.8 m/s 時風速差分值在-3.4～3.5 m/s。因此，可將風速分為不同等級，確定不同等級風速下差分閾值。根據(jù)當前風速監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)自適應選擇差分閾值的區(qū)間，進行異常風速的判識。

圖5 福平鐵路一監(jiān)測點風速監(jiān)測數(shù)據(jù)差分結果

根據(jù)風速對列車運行和基礎設施的影響，將風速監(jiān)測數(shù)據(jù)劃分為v ＜10.8 m/s、10.8 m/s≤v ＜15.0 m/s、15.0 m/s ≤v ＜20.0 m/s、20.0 m/s ≤v ＜25.0 m/s、25.0 m/s ≤v ＜30.0 m/s、v≥ 30.0 m/s 6 個等級。對各等級風速進行差分得出每個等級風速下的差分閾值。各線路不同等級風速下的差分閾值根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得出。當前風速差分值超過對應等級風速下的差分閾值時，標記為可疑數(shù)據(jù)，進行人工判識。

3 風速異常數(shù)據(jù)原因分析

通過對兩臺和單臺風速風向計風速監(jiān)測異常數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，導致風速監(jiān)測數(shù)據(jù)異常的原因有風速風向計故障、隨機擾動和環(huán)境因素（如接觸網(wǎng)支柱遮擋、凍雨等）3種，見圖6。其中，紅色區(qū)數(shù)據(jù)異常。

圖6 風速監(jiān)測異常數(shù)據(jù)

4 工程驗證

選取京張（北京—張家口）高速鐵路2021 年3 月—5 月一個風季的風速、風向監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。京張高速鐵路沿線共設置40個風監(jiān)測點，對各監(jiān)測點的數(shù)據(jù)進行預處理，去掉無效數(shù)據(jù)。被去掉的數(shù)據(jù)不參與差分閾值計算。

4.1 兩臺風速風向計風速異常數(shù)據(jù)判識

對同一監(jiān)測點兩臺風速風向計監(jiān)測數(shù)據(jù)進行相關性分析，以監(jiān)測點K149 + 906 和K24 + 408 部分數(shù)據(jù)分析結果（圖7）為例，監(jiān)測點K149 + 906 兩臺風速風向計風速相關系數(shù)r達到0.976，r＞0.95，通過相關性檢驗，表明兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)正常。監(jiān)測點K24 + 408 兩臺風速風向計風速r為0.003，r＜0.95，未通過相關性檢驗，表明兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)異常，需要進一步對單臺風速風向計風速異常數(shù)據(jù)進行判識。

圖7 兩臺風速風向計風速相關性判識結果

4.2 單臺風速風向計風速異常數(shù)據(jù)判識

采用動態(tài)自適應差分閾值法分別對監(jiān)測點K24+408 兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。其中一臺風速風向計差分閾值設置見表1，可以看出各風速段閾值不同。20.0 m/s ≤v＜ 25.0 m/s 時閾值較小，是由于樣本較少，即一個風季內(nèi)20.0 m/s 以上的大風較少。該監(jiān)測點未監(jiān)測到25.0 m/s以上大風。

表1 差分閾值設置 m·s-1

該風速風向計風速的判識結果見圖8。由表1 和圖8 可以看出，監(jiān)測數(shù)據(jù)在正常的閾值范圍內(nèi)。采用同樣的方法對另一臺風速風向計進行異常數(shù)據(jù)判識，風速監(jiān)測數(shù)據(jù)也在閾值范圍內(nèi)。這說明現(xiàn)場兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)差異較大不是由于單臺風速風向計故障導致的。

圖8 單臺風速計異常數(shù)據(jù)判識結果

對風向數(shù)據(jù)進行分析，以確定異常數(shù)據(jù)是否由接觸網(wǎng)支柱遮擋所致。將風向監(jiān)測數(shù)據(jù)分為4個風向段（0°～ 90°、90°～ 180°、180°～ 270°、270°～ 360°），分析每個風向段內(nèi)兩臺風速風向計同一時刻風速監(jiān)測數(shù)據(jù)的差值（風速風向計2 監(jiān)測的風速-風速風向計1 監(jiān)測的風速）分布，結果見圖9。可見：風向為180° ～360°時，兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)差異較大。當風向為180°～270°，風速風向計2 的風速監(jiān)測數(shù)據(jù)大于風速風向計1的情況比較多，兩者之間的差值最大達15 m/s以上；當風向為270°～ 360°時，風速風向計2 的風速監(jiān)測數(shù)據(jù)小于風速風向計1 的情況比較多，兩者之間的差值最大達-15 m/s以上。

圖9 兩臺風速風向計風速差在4個風向段的分布

對風向為180° ～360°的兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)進一步分析，結果見圖10?？梢姡簩е嘛L速風向計2 的風速監(jiān)測數(shù)據(jù)大于風速風向計1 的風主要為西南風（風向225°～ 270°）；導致風速風向計1 的風速監(jiān)測數(shù)據(jù)大于風速風向計2 的風主要為東南風（風向270°～315°）。因此，可以判斷該時段兩臺風速風向計風速監(jiān)測數(shù)據(jù)差異較大與風向有關，說明存在接觸網(wǎng)支柱擋風的情況。

圖10 風向段重新劃分后風速差的分布

5 結論

1）提出采有相關性分析對兩臺風速風向計風速異常數(shù)據(jù)進行判識，采用自適應差分閾值對單臺風速風向計風速異常數(shù)據(jù)進行判識的方法。該方法不僅可以判識異常數(shù)據(jù)，結合風向還可以進一步對數(shù)據(jù)異常原因進行分析。

2）按照風速對列車運行和基礎設施的影響，將風速分為6 個等級，通過歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)得出各等級風速下的差分閾值，將實時風速差分值與各風速段對應的閾值進行比較，從而實現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的判識。

3）對京張高速鐵路風監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析表明，該方法可有效判識風速異常數(shù)據(jù)，計算量小，快速便捷。