CN111401633A - 一种铁路沿线风场监测与预测方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种铁路沿线风场监测与预测系统，方法包括获取铁路沿线风场的属性数据并保存；建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，建立风速风向预测模型，将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据；输出风场数据并进行可视化显示。系统包括数据读取模块：用于获取铁路沿线风场的属性数据；数据存储模块：用于保存属性数据；数据处理模块：包括模型构建单元和数据处理单元，模型构建单元用于建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，以及建立风速风向预测模型；数据处理单元，用于将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据；数据显示模块：用于输出风场数据并进行可视化显示。本发明能够解决无法实时预报风向和风速的技术缺陷。

Description

一种铁路沿线风场监测与预测方法及其系统
技术领域
本发明涉及监测、预测领域，具体公开了一种铁路沿线风场监测与预测方法及其系统。
背景技术
强风是导致列车事故的主要气象灾害之一，强风已成为影响城轨交通线路运输组织和行车安全的最主要因素，一旦防控环节处置不当，都可能对高铁运输组织产生影响或者危及行车安全，在极端情况下甚至车毁人亡，后果不堪设想。同样，随着全国各大城市城轨的迅速发展，在远离城市中心地带的区域城轨列车处于明线运行状态，尤其是处于暴雨和强台风频发区域突发地区，列车将处在恶劣风雨条件下运行的工况，多次出现由强风造成的大面积晚点现象，风速、雨量过大时甚至停运，严重影响旅客的正常出行。
现在的风向风速数据多依靠与天气预报给出的数据，无法实时的对风向和风速的改变进行预报。
发明内容
本发明目的在提供一种铁路沿线风场监测与预测方法及其系统，以解决现有技术中存在的无法实时的对风向和风速的改变进行预报的技术缺陷。
为实现上述目的，本发明提供了一种铁路沿线风场监测与预测方法，包括以下步骤：
获取铁路沿线风场的属性数据并保存；
建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，建立风速风向预测模型，将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据；
输出风场数据并进行可视化显示。
优选地，在获取到属性数据后且将属性数据输入风速风向预测模型前需要对属性数据进行低通滤波预处理。
优选地，获取铁路沿线风场的属性数据的数据类型可扩展和/或可删除。
优选地，当获取铁路沿线风场的属性数据并保存、将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据以及输出风场数据并进行可视化显示中任一过程出现错误时，进行初始化处理或者过程重复操作。
依托于上述方法，本发明还提供了一种铁路沿线风场监测与预测系统，包括:
数据读取模块：用于获取铁路沿线风场的属性数据；
数据存储模块：用于保存属性数据；
数据处理模块：包括模型构建单元和数据处理单元，模型构建单元用于建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，以及建立风速风向预测模型；数据处理单元，用于将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据；
数据显示模块：用于输出风场数据并进行可视化显示。
优选地，数据处理单元还包括数据预处理单元，数据预处理单元用于在数据读取模块获取到属性数据后且数据处理单元将属性数据输入风速风向预测模型前需要对属性数据进行低通滤波预处理。
优选地，铁路沿线风场监测与预测系统还包括设备管理模块，设备管理模块用于对获取铁路沿线风场的属性数据的设备进行扩展和/或删除操作。
优选地，铁路沿线风场监测与预测系统还包括故障处理模块，故障处理模块用于当获取铁路沿线风场的属性数据并保存、将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据以及输出风场数据并进行可视化显示中任一过程出现错误时，进行初始化处理或者过程重复操作。
本发明具有以下有益效果：
本发明的一种铁路沿线风场监测与预测方法及其系统实现了轨道高架沿线的风场的实时监测与预测，完成远程监控预警功能。
下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明优选实施例提供的一种铁路沿线风场监测与预测方法流程图；
图2为本发明优选实施例提供的一种铁路沿线风场监测与预测系统结构图
图3为本发明优选实施例提供的数据存储功能过程示意图；
图4为本发明优选实施例提供的滤波处理结果示意图；
图5为本发明优选实施例提供的可视化展示示意图；
图6为本发明优选实施例提供的又一可视化展示示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明提供了一种铁路沿线风场监测与预测方法，参见图1，包括以下步骤：
获取铁路沿线风场的属性数据并保存；
建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，建立风速风向预测模型，将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据；
输出风场数据并进行可视化显示。
优选地，在获取到属性数据后且将属性数据输入风速风向预测模型前需要对属性数据进行低通滤波预处理。
优选地，获取铁路沿线风场的属性数据的数据类型可扩展和/或可删除。
优选地，当获取铁路沿线风场的属性数据并保存、将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据以及输出风场数据并进行可视化显示中任一过程出现错误时，进行初始化处理或者过程重复操作。
依托于上述方法，本发明还提供了一种铁路沿线风场监测与预测系统，参见图2，包括:
数据读取模块：用于获取铁路沿线风场的属性数据。
数据读取模块采用自研传感器，其数据结构如下表1所示。
表1
列名 数据类型 长度 说明
PID Int 4 数据标志
nDevice tinyint 1 设备编号
fWind float 4 风速数据
fDirect float 4 风向数据
CreateTime datetime 8 时间
自研传感器数据结构设计表包括五个属性：数据标志，设备编号，风速数据，风向数据，时间。数据标志：按照数据产生的先后顺序自动累加编号，定义为int类型，每一条记录的唯一编号；设备编号：有两台风速风向设备，分别编号为1，2；风速数据：采集的实时风速数据；风向数据：采集的实时风向数据；时间：记录每一条数据产生的时间。
数据读取模块亦可采用六合一传感器，其数据结构如下表2所示。
表2
列名 数据类型 长度 说明
PID Int 4 数据标志
nDevice tinyint 1 设备编号
Dn Int 4 最小风向
Dm Int 4 平均风向
Dx Int 8 最大风向
Sn float 4 最小风速
Sm float 4 平均风速
Sx float 4 最大风速
Ta float 4 温度
Ua float 4 湿度
Pa float 4 气压
Rc float 4 雨量
CreateTime datetime 8 时间
六合一传感器数据结构设计一共包括13个属性，数据标志、设备编号、最小风向、平均风向、最大风向、最小风速、平均风速、最大风速、温度、气压、雨量、时间。
数据存储模块：用于保存属性数据。
如图3所示，数据存储功能通过4个数据采集线程、1个数据存储线程完成，把数据采集和数据存储流程分开，保证采集的数据顺利存入数据库中。图3中的风速风向传感器为本实施例所述的自研传感器，六要素传感器为本本实施例所述的六合一传感器。
本系统一共采集4个设备的数据，单个设备的数据采集在对应的线程中完成，共有4个数据采集线程，数据采集完成后存入数据存储对列；在数据存储线程中，存储队列中的数据按照先后顺序存入数据库中。
数据处理模块：包括模型构建单元和数据处理单元，模型构建单元用于建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，以及建立风速风向预测模型；数据处理单元，用于将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据。数据处理单元还包括数据预处理单元，数据预处理单元用于在数据读取模块获取到属性数据后且数据处理单元将属性数据输入风速风向预测模型前需要对属性数据进行低通滤波预处理。
数据处理功能包含两个部分，分别为降噪滤波处理算法和风速风向预测算法，降噪滤波处理算法存储于所述数据预处理单元中，风速风向预测算法存储于数据处理单元中，风速风向预测算法的构建由模型构建单元完成。
采用巴特沃斯低通滤波算法，根据风速风向信号干扰的情况，调节滤波器的截止参数，使得低频信号能正常通过，而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。降噪滤波算法针对设备采集到的原始风场数据进行处理，降低列车运行以及其他噪声数据对风场数据的干扰。滤波效果对比结果如图4所示。
通过对现场测试数据的系统分析，分别建立BP和RBF神经网络模型进行时域学习，建立风速风向的预测模型，结合实时监测的风场数据，实现铁路沿线风场的预测。风速风向预测算法，根据设备周围的地形地貌情况、流场风场的结果以及风场历史数据，建立风场时程预测模型，对线路上的风速风向进行预测。
采用RBF神经网络进行风速空间预测，首先通过构建输入和隐含层之间的映射关系，经过非线性的处理方法建立区域内大风监测点之间风速风向的映射关系，然后通过输出层对风速风向数据按照各监测点之间风速之间具有的线性关系进行处理，最终得到预测数据。
算法的程序逻辑，即详细描述模块实现的算法可采用：(1)标准流程图；(2)PDL语言；(3)N-S图；(4)PAD；(5)判定表等描述算法的图表的方式实现。
数据显示模块：用于输出风场数据并进行可视化显示。
可视化展示平台布置在远程中心，远程读取数据库中的数据，对风场的历史数据、风速风向统计数据、风场的空间分以及风速风向的时间预测进行展示。显示结果如图5和图6所示。
优选地，铁路沿线风场监测与预测系统还包括设备管理模块，设备管理模块用于对获取铁路沿线风场的属性数据的设备进行扩展和/或删除操作。
当串口打开时，按钮为绿色，串口关闭时，按钮为红色；在串口配置对话框中，可对串口的串口号和波特率进行相关的设置，从而配置新的传感器。
优选地，铁路沿线风场监测与预测系统还包括故障处理模块，故障处理模块用于当获取铁路沿线风场的属性数据并保存、将属性数据输入风速风向预测模型得到风场数据以及输出风场数据并进行可视化显示中任一过程出现错误时，进行初始化处理或者过程重复操作。
设备长时间运行服役过程中，难免会遇到一些故障，诸如断电、掉线、死机等不可控事件。根据通信协议，一旦收到故障类的信息，系统可以对这些故障进行诊断处理，比如断电重启、掉线能够自动重连；死机后可以进行重置重启；对一些未知的故障，发出维修维护提醒。
本系统涉及到数据采集设备、本地中控机和远程中心，之间存在大量的数据传输行为。因此制定通信，对通信的内容进行规范编码。协议包含4种：故障类、事件类、心跳包、采集数据。故障类、事件类通信协议包含包头、类型、设备编码、内容、包尾；心跳包通信协议包含包头、类型、内容、包尾；采集数据通信协议包含包头、类型、设备编码、采集数据内容、包尾。
系统投入使用前，需要进行测试，测试要点如下表3所示。
表3
Figure BDA0002410997680000051
Figure BDA0002410997680000061
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种铁路沿线风场监测与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取铁路沿线风场的属性数据并保存；
建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，建立风速风向预测模型，将所述属性数据输入所述风速风向预测模型得到风场数据；
输出所述风场数据并进行可视化显示。
2.根据权利要求1所述的一种铁路沿线风场监测与预测方法，其特征在于，在获取到所述属性数据后且将所述属性数据输入所述风速风向预测模型前需要对所述属性数据进行低通滤波预处理。
3.根据权利要求1所述的一种铁路沿线风场监测与预测方法，其特征在于，获取铁路沿线风场的属性数据的数据类型可扩展和/或可删除。
4.根据权利要求1所述的一种铁路沿线风场监测与预测方法，其特征在于，当获取铁路沿线风场的属性数据并保存、将所述属性数据输入所述风速风向预测模型得到风场数据以及输出所述风场数据并进行可视化显示中任一过程出现错误时，进行初始化处理或者过程重复操作。
5.一种铁路沿线风场监测与预测系统，其特征在于，包括:
数据读取模块：用于获取铁路沿线风场的属性数据；
数据存储模块：用于保存所述属性数据；
数据处理模块：包括模型构建单元和数据处理单元，所述模型构建单元用于建立BP和RBF神经网络模型并进行时域学习，以及建立风速风向预测模型；所述数据处理单元，用于将所述属性数据输入所述风速风向预测模型得到风场数据；
数据显示模块：用于输出所述风场数据并进行可视化显示。
6.根据权利要求5所述的一种铁路沿线风场监测与预测系统，其特征在于，所述数据处理单元还包括数据预处理单元，所述数据预处理单元用于在所述数据读取模块获取到所述属性数据后且所述数据处理单元将所述属性数据输入所述风速风向预测模型前需要对所述属性数据进行低通滤波预处理。
7.根据权利要求5所述的一种铁路沿线风场监测与预测系统，其特征在于，所述铁路沿线风场监测与预测系统还包括设备管理模块，所述设备管理模块用于对获取铁路沿线风场的属性数据的设备进行扩展和/或删除操作。
8.根据权利要求5所述的一种铁路沿线风场监测与预测系统，其特征在于，所述铁路沿线风场监测与预测系统还包括故障处理模块，所述故障处理模块用于当获取铁路沿线风场的属性数据并保存、将所述属性数据输入所述风速风向预测模型得到风场数据以及输出所述风场数据并进行可视化显示中任一过程出现错误时，进行初始化处理或者过程重复操作。
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