高速鐵路監(jiān)測系統(tǒng)大風(fēng)預(yù)警功能方案研究

姜 海

高速鐵路監(jiān)測系統(tǒng)大風(fēng)預(yù)警功能方案研究

姜 海

介紹了國內(nèi)外鐵路大風(fēng)預(yù)警情況，詳細(xì)闡述了大風(fēng)預(yù)警試驗前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、試驗方法及驗證方案，并例舉了某客運(yùn)專線大風(fēng)預(yù)警的試驗過程，得出應(yīng)盡早利用歷史數(shù)據(jù)，實施大風(fēng)預(yù)警的結(jié)論。

高速鐵路；大風(fēng)預(yù)警；試驗預(yù)測

0 引言

目前我國高速鐵路自然災(zāi)害及異物侵限監(jiān)測系統(tǒng)可以實現(xiàn)對監(jiān)測點的風(fēng)速監(jiān)測，但還不能實現(xiàn)大風(fēng)預(yù)警功能。大風(fēng)預(yù)警是指根據(jù)對既有氣象資料、現(xiàn)場地形地貌及風(fēng)監(jiān)測點的數(shù)據(jù)綜合分析提前一定時間進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測，當(dāng)預(yù)測風(fēng)速超過報警門限時，發(fā)出大風(fēng)報警信息。大風(fēng)預(yù)警功能對高速鐵路的行車安全是十分必要的。尤其是應(yīng)盡量提早通知進(jìn)入風(fēng)區(qū)的高速列車減速，以及防止剛剛解除大風(fēng)報警后的瞬間大風(fēng)對列車造成的危害。

1 高速鐵路大風(fēng)預(yù)警現(xiàn)狀

1.1 國內(nèi)外應(yīng)用情況

目前國內(nèi)高速鐵路的風(fēng)監(jiān)測功能中沒有實現(xiàn)實際意義上的大風(fēng)預(yù)警功能，開通運(yùn)營的鐵路客運(yùn)專線防災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)大風(fēng)報警所用數(shù)據(jù)為現(xiàn)場的“瞬時風(fēng)速”，風(fēng)速連續(xù)10 s超過報警閾值時產(chǎn)生限速報警。

國外高速鐵路中已有實際應(yīng)用的大風(fēng)預(yù)警功能，例如：法國地中海線應(yīng)用Topowind軟件，其預(yù)測模型利用風(fēng)監(jiān)測數(shù)據(jù)可預(yù)測未來幾分鐘內(nèi)的風(fēng)速和風(fēng)向；日本高速鐵路通過建立大風(fēng)事件的特定風(fēng)動態(tài)統(tǒng)計模型，將實時風(fēng)監(jiān)測數(shù)據(jù)與各大風(fēng)時間模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以實現(xiàn)大風(fēng)預(yù)警。

國內(nèi)普速鐵路領(lǐng)域已經(jīng)有大風(fēng)預(yù)警功能的應(yīng)用。青藏鐵路開通運(yùn)用大風(fēng)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，對自動實時采集的測風(fēng)站風(fēng)速時間序列進(jìn)行檢驗與處理，對沿線風(fēng)速進(jìn)行超前多步（多分鐘）預(yù)測計算。

1.2 國內(nèi)外風(fēng)預(yù)測主要模型

目前大風(fēng)預(yù)測的主要模型有以下幾種：N元自回歸模型；微小尺度模型；基于時間序列的人工神經(jīng)元（RBF）網(wǎng)絡(luò)模型；采用氣象統(tǒng)計原理結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行時間上的風(fēng)速預(yù)測；基于CFD的計算流體力學(xué)（ALL的風(fēng)流外推）。

2 大風(fēng)預(yù)測試驗

2.1 試驗?zāi)康?/p>

通過試驗驗證不同計算模型預(yù)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。評定各種計算模型的適用情況。通過對比驗證采用大風(fēng)預(yù)警對列車的安全性的貢獻(xiàn)。

2.2 試驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

（1）現(xiàn)狀數(shù)據(jù)搜集。包括：鐵路線路情況，鐵路線路彎曲角度及半徑，鐵軌距離地面的高度，鐵路沿線地形數(shù)據(jù)，地表粗糙度數(shù)據(jù)等。

（2）氣象歷史數(shù)據(jù)搜集。地方氣象站應(yīng)具備的條件：距線路監(jiān)測點50 km以內(nèi)、地理環(huán)境與線路相似、無障礙物影響風(fēng)流信息測量準(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)時間段為不少于10年，完整連續(xù)的觀測數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)種類及精度要求：a.日降水量：24 h內(nèi)降水量；b.日均氣溫：一天氣溫的平均值；c.最高氣溫：一天的最高氣溫；d.最低氣溫：一天的最低氣溫；e.10 min平均風(fēng)速序列；f.10 min平均風(fēng)向序列；g.日最大瞬時風(fēng)速序列；h.日最大瞬時風(fēng)速對應(yīng)的風(fēng)向。

2.3 試驗方法

在線路沿線選取不少于5處固定風(fēng)監(jiān)測點及1處移動數(shù)據(jù)監(jiān)測點，安裝風(fēng)速風(fēng)向傳感器（同時具有監(jiān)測氣溫、氣壓、溫度、濕度、降雨量等功能）。收集各監(jiān)測點相關(guān)氣象數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)建立各算法模型，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行記錄，通過與實際測量值進(jìn)行比較，判別不同模型的預(yù)測效果。

（1）既有數(shù)據(jù)預(yù)測法。從收集到的氣象數(shù)據(jù)中，抽取某一需預(yù)測時段的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)剩余數(shù)據(jù)對抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫，用于評定。

（2）現(xiàn)場數(shù)據(jù)預(yù)測法。將監(jiān)測點的實時數(shù)據(jù)傳送給各計算模型進(jìn)行計算，得出指定點（固定點或移動點）的未來某一時間間隔的平均風(fēng)速、風(fēng)向及最大風(fēng)速，將預(yù)測數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，用于評定。

2.4 試驗驗證方案

對于預(yù)測實驗數(shù)據(jù)采取預(yù)測數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)對比、多種模型之間互相對比等多種驗證方案。

（1）既有數(shù)據(jù)預(yù)測法的驗證。根據(jù)提前抽取的數(shù)據(jù)和各種模型計算出的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對。驗證各種模型預(yù)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和誤差率等。

（2）現(xiàn)場數(shù)據(jù)預(yù)測法的驗證。

a.時間預(yù)測數(shù)據(jù)的驗證。對任意風(fēng)監(jiān)測點，任意給定時間段內(nèi)的預(yù)測數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對。給定時間段包括不同的天氣狀況、晝夜?fàn)顩r、各個主導(dǎo)風(fēng)向等。

b.空間預(yù)測數(shù)據(jù)的驗證。由驗證人員任意抽取、預(yù)測覆蓋范圍內(nèi)的某一個或幾個具有代表性的監(jiān)測點（該監(jiān)測點已有移動風(fēng)監(jiān)測點記錄實時風(fēng)速數(shù)據(jù)），由計算模型現(xiàn)場計算預(yù)測數(shù)據(jù)，再按照“時間預(yù)測數(shù)據(jù)的驗證”方案進(jìn)行驗證。

根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計原理，利用均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為判別的標(biāo)準(zhǔn)。均值反應(yīng)了預(yù)測值與測量值總體偏差情況，標(biāo)準(zhǔn)差反應(yīng)了預(yù)測值與測量值之間的分散程度。誤差均值和誤差標(biāo)準(zhǔn)差越小，預(yù)測的性能越好。

2.5 模型之間互相對比

運(yùn)用以上多種方案，對不同模型下的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合比對，選出適合該線的最佳預(yù)測模型。

3 大風(fēng)預(yù)測試驗案例

本次試驗對某客運(yùn)專線風(fēng)速值較大的風(fēng)速監(jiān)測點的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有直觀的參考意義。

3.1 基于時間的大風(fēng)預(yù)測試驗

（1）預(yù)測模型的選擇。風(fēng)流預(yù)測模型是一個ARMA模型。模型中參數(shù)的取值與當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)流特性緊密相連，在不同的監(jiān)控點上模型的參數(shù)各不相同，為了建立與特定環(huán)境相適應(yīng)的預(yù)測模型參數(shù)，需要至少1年的該位置上的測風(fēng)數(shù)據(jù)積累。

（2）試驗段中的風(fēng)流預(yù)測實現(xiàn)內(nèi)容。在所選擇的測風(fēng)監(jiān)控點上建立與當(dāng)?shù)仫L(fēng)環(huán)境相適應(yīng)的不同預(yù)測提前量的預(yù)測模型（2、5、10 min）。在模型的建立過程中，還須考慮風(fēng)速上升期與強(qiáng)風(fēng)期的特征，因為這些情況是風(fēng)流最容易對列車運(yùn)行帶來風(fēng)險的時期。

（3）預(yù)測模型的誤差分析。預(yù)測總是存在與實際情況之間的誤差，因此需要明確誤差的計算方法：首先，應(yīng)該說明誤差是不能用每個時間點的瞬時值來進(jìn)行計算的，因為風(fēng)流本身的隨機(jī)波動特性是無法控制的。瞬時風(fēng)速本身就是一個不可預(yù)測的隨機(jī)變量。

如果取一個預(yù)測值做為一個樣本值，記為Vp，并獲得同期的實際測量值Vm，以2 min為預(yù)測量，那么這2個值都應(yīng)是2 min內(nèi)的平均風(fēng)速值。所以，誤差的計算式為

（4）數(shù)據(jù)記錄方式。

不建議采用現(xiàn)在的方式記錄數(shù)據(jù)：每10 s記錄一次，每次均為3 s平均值。這樣的記錄方式意味著每10 s內(nèi)有7 s的風(fēng)流信息被丟掉，而對于陣風(fēng)而言，7 s的時間已經(jīng)足夠出現(xiàn)一個風(fēng)速峰值。最好能夠存儲所有的3 s平均值。

（5）壓強(qiáng)和溫度對于預(yù)測模型的影響。在預(yù)測模型中是否引入壓強(qiáng)取決于具體的測風(fēng)點環(huán)境。而溫度在預(yù)測模型中并沒有用處，如果能夠獲取列車的標(biāo)準(zhǔn)CWC曲線，那么在進(jìn)行線路實際風(fēng)險分析的時候才會使用該信息。

（6）試驗測試內(nèi)容。完成預(yù)測部分工作所需的入口數(shù)據(jù)有：1 min的平均風(fēng)速值Vm1(i)、風(fēng)速最大值Vp1(i)、平均風(fēng)向值Dm1(i)、風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)偏差Vsd1(i)，大氣壓強(qiáng)P(i)。

選取全年各季度一天，共4天的預(yù)測數(shù)據(jù)與測量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，得出預(yù)測值與測量值的誤差均值及標(biāo)準(zhǔn)差值，詳見表1和表2。

表1 預(yù)測值與測量值的誤差均值表

表2 預(yù)測值與測量值的標(biāo)準(zhǔn)差值表

由表1和表2可見，預(yù)測值與測量值的誤差均值在1.49～7.12之間，標(biāo)準(zhǔn)差值在0.623～3.192之間，不同預(yù)測時間誤差均值和標(biāo)準(zhǔn)差值相差較大，但同一天的不同預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)下的誤差均值和標(biāo)準(zhǔn)差值相差不大。

3.2 基于空間的大風(fēng)預(yù)測試驗

選取固定監(jiān)測點A，B，C進(jìn)行試驗，在A，C兩處分別安裝2個風(fēng)監(jiān)測點，通過以上兩點數(shù)據(jù)，推算B點數(shù)據(jù)。

（1）試驗數(shù)據(jù)選取。采集的數(shù)據(jù)從2014年2—7月，對日最大風(fēng)速進(jìn)行統(tǒng)計，見表3。

表3 日最大風(fēng)速統(tǒng)計表

根據(jù)風(fēng)流外推理論：在一定風(fēng)速大小條件下風(fēng)流才能體現(xiàn)出較強(qiáng)的變化規(guī)律。由表3看出6月份2個固定點出現(xiàn)大風(fēng)的天數(shù)比較多，所以選取2014年6月份的數(shù)據(jù)作為風(fēng)流外推的基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)。

（2）風(fēng)流外推算法。

a.風(fēng)速數(shù)據(jù)的預(yù)處理。

固定點每秒鐘記錄一次瞬時風(fēng)速數(shù)據(jù)。風(fēng)流驗證時采用2、5、10 min的平均風(fēng)速值，轉(zhuǎn)換方法如下（以2 min為例）：

已知1 s風(fēng)速vs( )，1 s風(fēng)向為Φs( )。

設(shè)1 s風(fēng)速X方向矢量為vsX( )，1 s風(fēng)速Y方向矢量為vsY( )；2 min平均風(fēng)速為v2m，X方向矢量為v2mX，Y方向矢量為v2mY；2 min風(fēng)向為Φ2m。則：

vsX(i) =vs(i)×cosΦs(i)，將瞬時風(fēng)速按X軸方向分解；

vsY(i) =vs(i)×sinΦs(i)，將瞬時風(fēng)速按Y軸方向分解；

Φ2m= arctg(v2mY/v2mX)，求取2 min平均風(fēng)速的方向；

b.測量值與預(yù)測值的驗證方法。

通過A和C兩個固定點采集的同步數(shù)據(jù)，外推出2、5、10 min平均值，稱之為預(yù)測值。將B點采集的數(shù)據(jù)，計算2、5、10 min平均值，稱之為測量值。將測量值與預(yù)測值的大小進(jìn)行比較，求預(yù)測誤差。以2 min平均為例：

一天中2 min平均風(fēng)速序列表示為

一天中2 min平均風(fēng)速預(yù)測序列表示為

將一天中對應(yīng)時刻的2 min平均風(fēng)速相減得到預(yù)測誤差隨機(jī)序列：

預(yù)測誤差隨機(jī)序列的每一項都趨近于零時，風(fēng)速預(yù)測效果越好。

（3）驗證結(jié)果。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，得出預(yù)測誤差均值和標(biāo)準(zhǔn)差值，見表4和表5。

表4 預(yù)測值與測量值的誤差均值表（部分時間）

表5 預(yù)測值與測量值的標(biāo)準(zhǔn)差值表（部分時間）

由表4和表5可見，預(yù)測值與測量值的誤差均值在4.130～6.361之間，標(biāo)準(zhǔn)差值在0.919～2.717之間，不同預(yù)測日期的誤差均值、標(biāo)準(zhǔn)差值相差不大。

4 結(jié)論

根據(jù)上述試驗可知，基于時間的大風(fēng)預(yù)測值與實測值還是有一定差距的，預(yù)測的準(zhǔn)確率主要受歷史采樣數(shù)據(jù)量的多少及測點風(fēng)環(huán)境參數(shù)的準(zhǔn)確性影響。同樣，基于空間的預(yù)測結(jié)果同樣與實測值存在一定差距，預(yù)測主要受外推點地形、地貌、線路工程情況以及歷史數(shù)據(jù)的影響。實際應(yīng)用中，應(yīng)綜合考慮線路風(fēng)環(huán)境特點、采集數(shù)據(jù)特性，以此進(jìn)行方案選取。

大風(fēng)預(yù)警功能對于高速鐵路來說十分重要，國內(nèi)高速鐵路風(fēng)監(jiān)測數(shù)據(jù)積累已有數(shù)年，建議可以先采用既有數(shù)據(jù)通過本文提供的試驗方案、驗證方案，進(jìn)行大風(fēng)預(yù)警功能試驗，并盡早在高速鐵路中應(yīng)用。

[1] 徐超.高速鐵路綜合防災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)的研究[D].中國鐵道科學(xué)研究院，2010.

[2] 龔炯，王鵬.高速鐵路大風(fēng)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的研究[J].高速鐵路技術(shù)，2012，（1）.

The paper introduces the situations of strong wind warning for railways in home and abroad, illustrates in details the preliminary data preparation, testing method and verification scheme before strong wind warning test, demonstrates an example of testing process of strong wind warning for one dedicated passenger line, and a conclusion is obtained that it is necessary to implement the strong wind warning by application of historical data as early as possible.

High speed railway; strong wind warning; prediction of test

U231.96

：B

：1007-936X(2016)03-0043-04

2015-12-28

姜 海.中鐵電氣化局集團(tuán)有限公司設(shè)計研究院，助理工程師，電話：13811536398。