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基于结构化支持向量机的泄洪联动设计

范文

徐朝辉++施丛丛++吕超贤++杨建业++郎新赟

摘要：国民经济的现代化建设离不开水利现代化的保障，而水利信息化是水利现代化的基本标志和重要内容。针对洪涝灾害这一问题，本文提出了用于泄洪的基于结构化支持向量机（Structured Support Vector Machine）的联动技术。通过历史的洪涝信息训练学习模型，并根据观测到的水文信息对洪涝灾害进行预测，生成各水泵的工作策略向量。并根据该向量通过远程监控系统进行水泵的控制与调度，尽可能预防洪涝灾害。

关键词：水泵；远程控制；物联网

中图分类号：TP391.41

文献标识码：A

DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.09.017

0 引言

由于我国的地理位置情况，我国的气候受季风影响较大，降水量的地区、时间分布不均匀，从而导致河流的流量和水位变化较大。以我国秦岭淮河以北、黄河流域下游地区为例，每年七八月份，由于亚热带季风影响，降雨量骤升，河流水量剧增，水位快速上升，从而会引发洪涝灾害，从而导致大量的生命、财产损失。产生洪涝的原因除了降雨之外，还有一些其他的气象和水文因素，例如：温度、湿度、降水间隔、水流流速、风速、风向等。而随着气象技术、传感器技术的发展与成熟，人类已经可以获取到持续的气象和水文数据；同时，随着大数据时代的到来，大数据处理和分析技术的成熟，对长期的气象、水文数据进行数据分析和挖掘已经成为了可能，从历史的信息中挖取和洪涝灾害有关的信息，从而进行防洪预警已经成为了当前的研究热点。

气象与水文是洪涝灾害的客观原因，同时，洪涝灾害往往也由一些人为原因造成，比如排水能力差，排水不及时，防洪工程响应不及时，质量不过关等因素。针对质量不过关等问题，政府需要加强对水利T程质量的监管力度。而针对响应不及时等问题，即可通过数据分析、预测方法配合防洪设备的远程控制等技术来解决。以泵站为例，可用本论文设计的泵站远程监控系统来实现水泵的远程启动与调整，调整排水量，从而减轻洪涝灾害的影响。

针对洪涝灾害这一问题，本文提出了基于结构化支持向量机（Structured Support Vector Machine）的泄洪联动技术研究。通过历史的洪涝信息训练学习模型，并根据观测到的水文信息对洪涝灾害进行预测，生成各水泵的工作策略向量。并根据该向量通过远程监控系统进行水泵的控制与调度，尽可能预防洪涝灾害。

1 基于结构化支持向量机的泄洪联动设计

防洪泄洪作为水利水文监控系统的重要功能需求之一，如何准确地进行洪涝信息的预测预警，实现其智慧化是目前国内外的研究热点。目前较为经典应用较广的洪水预测调度模型主要包括流域水文模型（如新安江模型）、河道演算水文学和水力学模型（如Muskingum Method、动力波演进模型）和据流域特制模型（如陕北模型、河北雨模型）。在“新安江模型”中检测站实时监测流域温度、相对湿度、河流径流量等；然后对所采集监测数据进行数据挖掘处理，通过各种拟合方法确定该地区植被覆盖面积、土壤渗透系数、饱和蓄水量等相关水文参数的置信区间；最后在已确立的模型基础上对水文数据（如降水量、水位等）进行演算，修正模型参数。目前来说，国外的河流代表模型有TOPMODEL模型（Topography BasedHydrological Model）和SWAT模型（Soiland WaterAssessment Tool）等。

结构化支持向量机（Structured Support VectorMachine）是一种机器学习算法，它泛化了机器学习中支持向量机（Support Vector Machine）的分类器（classifier），从而使得其可以预测复杂的结构。结构化支持向量机可以用于预测树状结构（Tree），有序表结构（Sequence），当然也可以用于预测向量（Vector）。在实际的水文信息分析中，往往需要考虑到众多的影响因素，比如上文提到的降雨量、降雨间隔、水位、湿度、温度等，这些影响因素也被成为分析问题的指标。

而对于气象和水文信息而言，这些指标往往存在以下两大特征：

指标规模庞大：

对于水文数据而言，由于每时每刻的气象和水文情况都在改变，即每时每刻都有新数据产生，数据规模庞大。而且对于气象和水文信息而言，一段较长时间内的数据才对分析工作有着重要作用，往往需要分析一年，十年甚至一世纪的数据才能得到有效分析结果，因此，对于指标而言，数据规模庞大是一个明显的特征。

指标之间存在重叠：

水文数据指标间往往不是独立的，而是存在重叠的，比如降雨指标会影响水位指标，也会影响湿度指标。这些重叠的指标一方面会导致分析问题变难，分析工作变重，也会导致大量的计算浪费。

针对以上问题，本文首先采用主成分分析法来降低数据的维度，即只选取关键的指标，从而减少重叠指标造成的影响，也可以显著的减少计算量，再引入结构化支持向量机进行联动处理。本方法旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。其步骤如下：

2 基于结构化支持向量机的泄洪联动技术实现

本文设计的泄洪联动技术主要涉及到以下两部分工作：1）通过主成分分析法对数据进行降维，从而减少计算量和由数据重叠问题造成的结果不准确；2）通过结构化支持向量机根据历史的气象、水文信息对水泵策略进行预测。而这两部分则均为数据分析任务，计算量较大，计算速度较慢，因此本文将以上两个算法作为离线程序，每天定时运行，生成相应的结果，便于管理员进行决策。数据的输入系统包括：

（1）泵站采集数据处理系统

泵站采集数据处理系统对泵站数据进行远程监测，功能主要包括：统计和记录主要电气设备的动作（将系统采集到的泵机运行状态等数据进行分类处理并保存）；事故及异常统计记录；参数越限统计（对参数越限等异常进行必要的统计，同时在必要时进行警示，并可根据需求生成报表）；运行日志及报表打印。

（2）远程自动化控制系统

可通过本系统所设计开发出的主体水利信息化管理软件来对泵机进行启停控制。系统根据实时运行状态，按照预设控制参数和模型实现对泵站机组的自动控制。站点泵机的控制可通过切换开关转换到“手动操作”或者“远程控制”。

当控制方式被切换到远程控制方式时，除了站点值守人员操作站点上位机实现对机组的控制外，中控室和有权限人员也可以直接实现对站点设备的相应控制，从而实现泵站的少人甚至无人操作，大大减轻人员工作量。

在现场安装的传感终端远程监测模块，完成对站内机组、电气设备及周边设施环境的实时监控，同时提供和管理上位机的远程通讯接口。通过485串行总线等通信方式，站点管理人员可以实时监测该站点动态数据和了解各操作中的主要工作过程。

站点监测的对象主要包括：机组电压、电流；机组温度；水位等。

站点上位机对监测的数据可以以数字和图形两种形式进行实时显示，它通过各种动态的图文来表示整个泵站各种设备的实时状态，给人以生动、直观的操作效果。

（3）泵站远程监控软件系统

泵站远程监控软件系统是为了实现抗旱与排涝泵站组成的泵站集群的信息化、智能化的开发、管理，因此是整个系统的核心组成部分之一。通过该软件系统可以实时显示各个分站的运行情况，如泵机电压电流、泵机温度、进水口水位、排灌量等重要信息。远程控制机组的启、停转换；且能对系统故障进行白诊断，能有效地保护机组的安全运行，进而帮助运行人员发现事故隐患等。

基于主成分分析法的水文信息降维法关键算法实现：

1.标准化矩阵：

function std=cwstd（vector）

cwsum=sum（vector.1）；%对列求和

[a，b]=size（vector）；%矩阵大小，a为行数，b为列数

for i=l：a

for j=l：b

std（i，j）=vector（i，j）/cwsum（j）；

end

2.计算主成分：

Function result=cwfac（vector）；

std=CORRCOEF（vector）%计算相关系数矩阵

[vec，val]=eig（std）%求特征值（val）及特征向量（vec）

newval=diag（val）；

[y，i]=sort（newval）；%对特征根进行排序，y为排序结果，I为索引

For z=1：1engm（y）

newy（z）=y（1ength（y）+l-z）；

end

rate=y/sum（y）；

newrate=newy/sum（newy）

sumrate=0：

newi=[]；

for k=length（y）：-l：l

sumrate=sumrate+rate（k）；

newi（length（y）+l-k）=k；

if sumrate>0.85 break；

end%记下累积贡献率大85%的特征值的序号放入newi中

end

基于结构化支持向量机的泵站策略预测关键算法实现如下：

pann.pattemS=pattems；

pann.1abels=labels；

[email protected]；

parm.dimension=10；%经过主成分分析法后的数据维度为10

pann.verbose=l；

1nodel=svm_stmct_1eam（'-c 10-o 2-v l-e 0.00l'，pann）；

3 结论

水利泵站系统远程监控技术是一项综合性技术，计算机科学技术及现代通信等技术则是其核心关键技术。水利泵站系统自动化监控技术以传统的水泵监控、控制设备为基础，集合现代通信技术提供的快速、远程、实时通信技术以及计算机技术提供的软硬件控制技术，实现了对泵站的测量、控制、监视等功能。本文设计的基于结构化支持向量机的泄洪联动系统根据数据采集协议进行数据采集，并将采集到的数据进行分析、“翻译”，使之转变成用户可读的数据，系统的业务逻辑处理构件利用数据库中采集到的数据进行信息修改与保存、查询与表示、警情预警、决策辅助等。本水利泵站远程监控系统设计开发过程中，充分考虑到了系统功能完备性，综合应用目前较为流行且技术成熟的SSH框架和ExtjS Web前端开发技术、Web Service技术、Ajax技术、Web GIS等技术，系统极大程度上满足泵站信息采集、设备管控、水文状态监控的需求。

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