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    軌交雜散電流對(duì)燃?xì)夤艿烙绊戭A(yù)測(cè)的LSTM模型

    2020-12-29 04:01:58詹淑慧
    煤氣與熱力 2020年12期
    關(guān)鍵詞:鋼質(zhì)雜散燃?xì)夤?/a>

    張 乾, 詹淑慧, 徐 鵬

    (北京建筑大學(xué)供熱、供燃?xì)?、通風(fēng)及空調(diào)工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100044)

    1 概述

    1.1 研究背景

    軌道交通在我國(guó)的一些大中型城市發(fā)展迅速,截至2017年末,中國(guó)內(nèi)地已開通地鐵的城市有34個(gè),運(yùn)營(yíng)線路總里程達(dá)5 033 km,城市軌道交通路線165條。與此同時(shí),隨著我國(guó)十三五規(guī)劃和清潔能源政策的大力推行,天然氣在一次能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的占比不斷增長(zhǎng),埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿莱霈F(xiàn)與軌道交通路線平行敷設(shè)、交叉穿越敷設(shè)的情況。

    1969年10月1日北京地鐵一期建成通車,投入運(yùn)營(yíng)后,其主體結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重腐蝕,隧道內(nèi)水管腐蝕穿孔,東段部分區(qū)段穿孔情況最嚴(yán)重,更換管道54處[1]。1999年廣州地鐵一號(hào)線開通后,中壓燃?xì)夤芫W(wǎng)腐蝕搶修量從2000年起迅速增長(zhǎng),且持續(xù)高發(fā)[2]。2010年廣州白云機(jī)場(chǎng)地鐵開通后,機(jī)場(chǎng)航油管道陰極保護(hù)系統(tǒng)出現(xiàn)癱瘓,嚴(yán)重威脅安全[3]。國(guó)內(nèi)諸多埋地管道都面臨雜散電流的危害,如何預(yù)測(cè)軌道交通雜散電流所產(chǎn)生的腐蝕風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)其進(jìn)行有效的預(yù)判和干預(yù)是實(shí)際生產(chǎn)中急需解決的問(wèn)題。

    軌交雜散電流的形成機(jī)理見圖1。電流由牽引變電所正極產(chǎn)生,大部分經(jīng)架空饋線、走行軌流回至牽引變電所負(fù)極,少部分從走行軌與地面絕緣不良位置泄漏入道床,經(jīng)道床流入土壤,最后流入埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿?,引起管道壁面的電化學(xué)反應(yīng),產(chǎn)生腐蝕。長(zhǎng)期累積的持續(xù)腐蝕會(huì)造成壁面穿孔等嚴(yán)重問(wèn)題[4]。

    圖1 軌交雜散電流的形成機(jī)理

    1.2 研究現(xiàn)狀

    隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,分析處理海量管道建設(shè)維護(hù)數(shù)據(jù)成為可能。近年來(lái),一些學(xué)者開始嘗試使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)雜散電流的成因、控制、抵消等加以研究,但對(duì)于雜散電流的預(yù)測(cè)研究較少。

    李威等人[5]提出用BP模型預(yù)測(cè)地鐵雜散電流腐蝕的危險(xiǎn)性。王少博[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法,進(jìn)行了接地網(wǎng)腐蝕率預(yù)測(cè)的應(yīng)用研究。但用于預(yù)測(cè)雜散電流的腐蝕速度,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度并不高。

    有學(xué)者使用故障樹評(píng)價(jià)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法和層次分析法等方法分析過(guò)燃?xì)夤艿里L(fēng)險(xiǎn)[7],但這些方法在學(xué)習(xí)時(shí)序性規(guī)律時(shí)準(zhǔn)確度欠佳。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)則基于對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘并學(xué)習(xí),因此相對(duì)于傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法,更能得到相對(duì)客觀的評(píng)價(jià)結(jié)果[8]。1997年,Hochreiter等人[9]提出長(zhǎng)短期記憶方法模型LSTM(Long Short-Term Memory)。2005年,Graves等人[10]進(jìn)行了模型的改進(jìn)和推廣。

    1.3 研究?jī)?nèi)容

    本文對(duì)位于北京市的某段遭受軌道交通雜散電流影響的埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿涝谕晃恢眠M(jìn)行了連續(xù)監(jiān)測(cè),基于數(shù)據(jù)挖掘方法,運(yùn)用LSTM方法建立雜散電流對(duì)埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿栏g影響的預(yù)測(cè)模型,對(duì)一定時(shí)間的通電電位進(jìn)行監(jiān)測(cè),利用模型尋找其變化發(fā)展的規(guī)律,并將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證,從而為開發(fā)具有智能控制及反饋功能的排流設(shè)備打基礎(chǔ),達(dá)到防止雜散電流對(duì)燃?xì)夤艿喇a(chǎn)生持續(xù)性干擾的效果,減少腐蝕泄漏。

    2 LSTM模型的建立

    LSTM為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory),是一種時(shí)間序列模型。時(shí)間序列分析是數(shù)據(jù)處理分析領(lǐng)域中的重點(diǎn)分支之一,其基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和隨機(jī)理論過(guò)程,將相同時(shí)間間隔的樣本數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序排列,進(jìn)行分析的一種數(shù)據(jù)處理方法[11]。時(shí)間序列分析法最大特點(diǎn)是數(shù)據(jù)的連貫性和相關(guān)性,因此可以依據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)值。LSTM模型在處理時(shí)序性問(wèn)題時(shí)準(zhǔn)確度較高,應(yīng)用范圍廣,是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN),適合于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中間隔和延遲相對(duì)較長(zhǎng)的重要事件。所有RNN都具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重復(fù)模塊鏈的形式,其標(biāo)準(zhǔn)形式見圖2,A表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,圖2中有3個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,中間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊展示了其具體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊只有1個(gè)tanh層作為激活層,每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的tanh層的處理(以圖2的中間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊為例),是通過(guò)當(dāng)前輸入(xt)及上一時(shí)刻的輸出(ht-1)來(lái)得到當(dāng)前輸出(ht),利用上一時(shí)刻學(xué)習(xí)到的信息進(jìn)行當(dāng)前時(shí)刻的學(xué)習(xí),以此類推。

    圖2 標(biāo)準(zhǔn)RNN模型

    LSTM模型是在標(biāo)準(zhǔn)RNN模型基礎(chǔ)上豐富了內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)單元,將原本的1個(gè)網(wǎng)絡(luò)層(tanh層)擴(kuò)充為4個(gè)網(wǎng)絡(luò)層(1個(gè)tanh層、3個(gè)σ層),見圖3。圖3中每一個(gè)箭頭代表攜帶了一個(gè)向量,從上一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入;粉色圓圈代表逐點(diǎn)運(yùn)算,如矢量的加法、乘法等;黃色框代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,如tanh層、σ層;箭頭的合并代表連接,箭頭分叉代表其內(nèi)容被復(fù)制。xt表示輸入的向量,ht表示輸出的向量,ct表示其中的神經(jīng)元細(xì)胞的輸出的向量。LSTM通過(guò)“門”(gate)來(lái)控制遺棄或者添加信息,從而實(shí)現(xiàn)遺忘或記憶的功能?!伴T”是一種使信息選擇性通過(guò)的結(jié)構(gòu),由一個(gè)σ層和一個(gè)矢量的乘法操作組成。σ層的輸出值在[0,1]區(qū)間,0代表完全遺棄,1代表完全通過(guò)。在學(xué)習(xí)過(guò)程中,這代表了對(duì)學(xué)習(xí)到的信息的過(guò)濾,將無(wú)用的學(xué)習(xí)信息丟棄,更新并添加有用的學(xué)習(xí)信息。因此,LSTM可以較好地彌補(bǔ)RNN可能出現(xiàn)的梯度錯(cuò)誤、長(zhǎng)期數(shù)據(jù)記憶能力局限的弊端。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊A查看輸入xt并輸出ht,多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊依次相連接。因此LSTM以這種線性變換的形式,將信息以鏈?zhǔn)蕉鄬觽鬟f,最終輸出。LSTM模型的訓(xùn)練過(guò)程可概括為4個(gè)環(huán)節(jié):根據(jù)前向計(jì)算方法求出輸出值;反向計(jì)算每個(gè)LSTM單元的誤差項(xiàng);根據(jù)相應(yīng)誤差項(xiàng)計(jì)算每個(gè)權(quán)重的梯度;應(yīng)用基于梯度的優(yōu)化算法更新權(quán)重。本文在選取基于梯度的優(yōu)化算法時(shí),選擇了Adam算法,這種算法能對(duì)不同參數(shù)計(jì)算適應(yīng)性學(xué)習(xí)率并且占用較少的儲(chǔ)存資源。

    圖3 LSTM模型

    本文使用深度學(xué)習(xí)框架keras(由Python編寫的開源人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)),建立LSTM模型。模型參數(shù)的設(shè)置采用keras的默認(rèn)參數(shù)值,是框架通過(guò)多次調(diào)整參數(shù)確定的最優(yōu)結(jié)果,在設(shè)計(jì)框架時(shí)為通用數(shù)值。在模型訓(xùn)練中,設(shè)定訓(xùn)練值與測(cè)試值的損失函數(shù)為均方誤差損失函數(shù),均方誤差損失函數(shù)采用 L2 正則化,并將 L2 正則化權(quán)重設(shè)為 3。向后傳播參數(shù)的更新器采用adam,更新器的學(xué)習(xí)率lr=0.001, 動(dòng)量超參數(shù)分別為beta_1=0.9, beta_2=0.999。選擇滑動(dòng)窗口數(shù)值為4。

    對(duì)某地遭受雜散電流干擾的鋼質(zhì)燃?xì)夤艿涝谕晃恢眠M(jìn)行通電電位的持續(xù)監(jiān)測(cè),模型的輸入是一段時(shí)間內(nèi)的實(shí)際監(jiān)測(cè)值,模型的輸出是后一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。

    3 實(shí)例分析

    3.1 數(shù)據(jù)采集方法

    對(duì)某地遭受雜散電流干擾的鋼質(zhì)燃?xì)夤艿涝谕晃恢眠M(jìn)行通電電位的持續(xù)監(jiān)測(cè)。測(cè)試管道公稱直徑為800 mm,材質(zhì)為L(zhǎng)485鋼,采用3PE防腐層。依據(jù)GB/T 21246—2007《埋地鋼質(zhì)管道陰極保護(hù)參數(shù)測(cè)量方法》,選取推薦的準(zhǔn)確率較高的試片檢測(cè)法監(jiān)測(cè)管道通電電位。

    試片檢測(cè)法檢測(cè)原理見圖4。用導(dǎo)線連接埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿赖臏y(cè)試樁和一片與鋼質(zhì)燃?xì)夤艿啦牧舷嗤臉?biāo)準(zhǔn)測(cè)試片,形成電流通路。電流由埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿懒飨驑?biāo)準(zhǔn)測(cè)試片,使標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試片產(chǎn)生極化作用。在導(dǎo)線上安裝電流中斷器,通過(guò)操作中斷器的開關(guān),控制電路的通斷。

    圖4 試片檢測(cè)法檢測(cè)原理

    測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)見圖5。本文中論及的電位均相對(duì)于銅/飽和硫酸銅參比電極(CSE)。使用UDL-2型數(shù)據(jù)記錄儀在管道與埋設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試片充分極化的狀態(tài)下,對(duì)埋地管道測(cè)試點(diǎn)的通電電位進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間同步連續(xù)監(jiān)測(cè)。

    圖5 測(cè)試點(diǎn)測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)

    3.2 研究對(duì)象

    在測(cè)試管道上選取某點(diǎn)作為研究對(duì)象,對(duì)該處測(cè)試樁的通電電位進(jìn)行24 h數(shù)據(jù)采集。采集期為2018年3月31日10:00至2018年4月1日10:00,1 s采集一次數(shù)據(jù)。除去因斷電測(cè)量斷電電位的時(shí)間,共取得81 044個(gè)通電電位數(shù)據(jù),得到原始通電電位隨時(shí)間的分布見圖6。

    根據(jù)圖6可以看出:3月31日23:55左右至4月1日5:25左右,軌交停車不運(yùn)行,故該時(shí)段的通電電位近似為一條直線,保持在-1.2 V左右;其余時(shí)間段內(nèi),通電電位始終處于劇烈波動(dòng)中,波動(dòng)范圍為-1.4~-0.7 V,表明受雜散電流干擾非常嚴(yán)重。此外,通電電位的變化趨勢(shì)未形成明顯規(guī)律,用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析并預(yù)測(cè)是不妥的。但是數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔固定為1 s,且按照時(shí)間順序排列,具有連貫性,因此可以滿足LSTM模型的時(shí)序性分析,可以采用LSTM模型。

    3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理

    為研究通電電位隨時(shí)間的變化規(guī)律,在原始數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取一段時(shí)間的通電電位作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),本次選取的時(shí)間段為2018年3月31日15:14:42至15:20:09,1 s采集一次數(shù)據(jù),共取得327個(gè)通電電位數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤,檢查數(shù)據(jù)一致性,處理無(wú)效值和缺失值等[12],得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的分布見圖7。

    圖7 所選時(shí)間段內(nèi)原始電位數(shù)據(jù)隨時(shí)間的分布

    由圖7可知:在較短時(shí)間序列中,埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿赖耐婋娢浑S時(shí)間仍有較大波動(dòng),每1 s的波動(dòng)幅度不同、變化趨勢(shì)未形成明顯規(guī)律。將采集到的327個(gè)電位數(shù)據(jù),按時(shí)間順序以7∶3的比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,即前70%用于模型的訓(xùn)練,后30%用于訓(xùn)練后得到的預(yù)測(cè)進(jìn)行驗(yàn)證,得到前229個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,后98個(gè)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集。選擇模型的滑動(dòng)窗口大小為4,則訓(xùn)練集中共得到225組訓(xùn)練樣本,例如將2018年3月31日15:14:42—15:14:45采集到的數(shù)據(jù)輸入LSTM模型,LSTM模型的輸出為2018年3月31日15:14:46的電位,以此類推。驗(yàn)證集中共得到94組驗(yàn)證樣本,在預(yù)測(cè)時(shí),例如輸入2018年3月31日15:18:24—15:18:27的電位,則LSTM模型的輸出即為2018年3月31日15:18:28的電位,以此類推。

    3.4 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

    根據(jù)LSTM模型所得預(yù)測(cè)結(jié)果見圖8。由圖8可知,實(shí)測(cè)通電電位曲線和預(yù)測(cè)通電電位曲線的趨勢(shì)基本一致。

    圖8 LSTM模型預(yù)測(cè)結(jié)果

    采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)(PCC)和平均相對(duì)誤差(MAPE) 兩個(gè)指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估。二者都是評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型及深度學(xué)習(xí)模型最常用的評(píng)估指標(biāo)。PCC代表預(yù)測(cè)結(jié)果較真實(shí)結(jié)果的線性相關(guān)性系數(shù),MAPE代表預(yù)測(cè)結(jié)果較真實(shí)結(jié)果的平均偏離程度,計(jì)算公式[13]分別為:

    (1)

    (2)

    式中IPCC——皮爾遜相關(guān)系數(shù)

    N——樣本總數(shù),個(gè)

    i——第i個(gè)樣本

    Xi——第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值

    σX——樣本預(yù)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差

    Yi——第i個(gè)樣本的真實(shí)值

    σY——樣本真實(shí)值的標(biāo)準(zhǔn)差

    IMAPE——平均相對(duì)誤差

    真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的皮爾遜相關(guān)系數(shù)越大、平均相對(duì)誤差越小,準(zhǔn)確度越高。經(jīng)計(jì)算得到,經(jīng)過(guò)LSTM模型得到的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.966,平均相對(duì)誤差為2.43%,準(zhǔn)確度較高。LSTM模型應(yīng)用于智能排流設(shè)備,有助于實(shí)現(xiàn)及時(shí)整流,防止雜散電流對(duì)燃?xì)夤艿喇a(chǎn)生持續(xù)性干擾,減少腐蝕泄漏。

    4 結(jié)論

    ① 根據(jù)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)具有較好的數(shù)據(jù)連貫性及相關(guān)性、處理時(shí)序性問(wèn)題時(shí)準(zhǔn)確度較高的特點(diǎn),建立軌交雜散電流對(duì)燃?xì)夤艿烙绊戭A(yù)測(cè)的LSTM模型,該模型建模簡(jiǎn)單,易于操作。

    ② 對(duì)遭受雜散電流干擾的埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿劳婋娢辉谕晃恢眠M(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè),應(yīng)用LSTM模型對(duì)雜散電流作用于埋地鋼質(zhì)燃?xì)夤艿赖挠绊戇M(jìn)行了短期預(yù)測(cè),并與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,準(zhǔn)確度較高。

    ③ 利用LSTM模型對(duì)受到軌交雜散電流影響的燃?xì)夤艿罓顩r作出預(yù)測(cè),可以為研制開發(fā)更智能的具有反饋功能的排流裝置提供支撐和參考。

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