大坝安全监测中的自动化比测方法

花胜强,顾晓峰,高 磊,蔡 杰,郑健兵

(1.国网电力科学研究院,江苏南京211106；2.南瑞集团公司,江苏南京211106；3.江苏省太湖水利规划设计研究院有限公司,江苏苏州215128)

大坝安全监测中的自动化比测方法

花胜强1,2,顾晓峰3,高 磊1,2,蔡 杰1,2,郑健兵1,2

(1.国网电力科学研究院,江苏南京211106；2.南瑞集团公司,江苏南京211106；3.江苏省太湖水利规划设计研究院有限公司,江苏苏州215128)

针对大坝安全监测中自动化测量系统的验证和校核,提出了一种新型的数据比测方法。首先,基于时间序列对人工和自动化观测数据进行测次对齐,降低因样本本身带来的差异性；第二,基于变化阈值统计二者间超差测次的数量和比例；第三,基于方差分析判定二者测量差值是否满足2ζ法则；第四,进行样本相关性及差异性分析,检定二者互相关性的强弱,及在多个显著性水平上差异是否显著；最后,基于谱分析对比二者的规律性如周期、变幅。通过多个维度的比较分析,全面检定人工和自动化测量结果的一致性水平,为自动化监测系统的验证和校核提供了更可靠的依据。

大坝监测；自动化比测；方差分析；显著性检验；谱分析

0 引 言

随着信息技术的不断发展,大坝安全监测的自动化已经成为目前行业发展的主流。受限于自动化监测设备的工作原理、生产工艺,以及大坝恶劣的现场环境,自动化监测系统不可避免地会产生测量失真,因此找到一种可以自动校核其测量可靠性和精度的方法有着重要意义。此外,由中国国家标准化管理委员会发布的GB/T 22385—2008《大坝安全监测系统验收规范》也突出了以比测作为自动化系统的考核手段,因此提出一种以人工和自动化两种测量数据为基础进行比测的方法就显得极为必要了。

本文提出了一种针对大坝安全监测,基于多维度的分析视角,多阶段对人工和自动化测量数据比测的方法。首先,基于时间序列对二者进行测次对齐,降低因样本本身带来的差异性；第二,基于变化阈值统计超差测次的数量和比例；第三,基于方差分析判定二者间测量差值是否满足2ζ法则；第四,进行样本相关性及差异性分析,检定二者互相关性的强弱,及在多个显著性水平上差异是否显著；最后,基于谱分析对比二者的规律性如周期、变幅。通过多个维度的比较分析,全面检定人工和自动化测量结果的一致性水平,为自动化监测系统的验证和校核提供更可靠的依据。

1 数据比测的概念及现状

大坝安全监测中的数据比测,是对自动化系统的测量值与人工观测值进行对比及分析,以验证自动化系统测量稳定性和可靠性的过程。人工观测由于其历史久远,应用广泛,过程简单等特性,公认具有较高的测量稳定性和可信度；相对的,自动化观测具有高精度和高频测量等优点,但其测量的稳定性和可靠性需要得到确认,由此国家标准中关于自动化系统验收的部分提出了与人工观测结果进行比测的要求。

目前,行业内关于大坝安全数据比测的方式方法及分析手段并无明确规定,实际应用中,以人工操作方式,设定二者测量差值上下限的阙值法较为普遍,此外,通过数据处理软件绘制二者过程线,人工比对曲线的周期、趋势等进而得出结论也较为常见。然而这些方案无论是数据的人工预处理,还是数据间内在联系的分析挖掘,乃至比对结果的说服力,都存在的一定的不足,主要有：①未考虑测次对齐,影响比测结论,因为未对齐的测值序列将导致在判断监测量信号特征和趋势方面出现较大偏差；人工进行数据对齐,不仅极为繁琐,也易出错,导致偏差。②仅利用一种或两种比较浅层、直观的数据对比方法,分析能力较弱。实际应用中,通常仅采用阈值法或过程线法,来处理短时序小样本的比测工况。③对数据挖掘不够全面、深入,结论缺乏说服力。例如,在小样本的工况下即便二者测量差值在误差范围内,仍不能量化地说明其差异性水平及存在的系统误差风险。④以人工操作为主,耗时耗力,且计算能力较弱,不适合处理长时序大样本的工况。

2 方法原理

本文方法按照数据预处理、超限分析、方差分析、差异性分析、相关性分析、规律性分析的步骤,逐步给出数据比测的检验结果,其详细技术方案及流程如下。

2.1 基于时序的测次对齐

大坝的工作形态随着时间而不断发生变化,在某些部位如闸门、管道、临近厂房等处变化频率相对较高。为了保证比测的合理性,须使人工测量与自动化系统测量时序尽可能一致,因此对二者形成的测值序列,进行测次对齐是非常必要的。

测次对齐的策略为：以自动化系统测量数据的时间值为基准,在给定的有效时间范围内,寻找与自身时间值最为接近的人工观测值；如果没有找到,则丢弃该自动化测量值,这样就形成了两组时序一致、数量相等的样本组。

2.2 超限分析

根据预先设定的变化阈值,判断每批同测次的人工和自动化测值的差值是否超出阈值,此步骤输出差值超限的总数量和百分比率。

2.3 方差分析

记人工观测设备的测量精度为ζM,自动化系统设备的测量精度为ζN,二者皆可由设备厂商提供的设备率定资料得到,自动化测量值与对应的人工观测值的绝对差值Δ应满足

(1)

此步骤输出超限的测值数量及所占有效样本数的百分比。

2.4 相关性及差异性分析

对于同一监测量的一致时序的两组测值序列,如其均值、方差无显著性差异,且序列具有较高的相关性,则可以认定,虽然监测方式不同,但是二者测量结果一致。记有效样本数量为K；自动化观测序列为M,均值为EM,标准差为σM；人工观测序列为N,均值为EN,标准差为σN。

(1)两个系列均值的差异性检验。假设M与N均值无显著性差异,建立零假设H0∶EM=EN,构建检验统计量

(2)

即统计量n符合标准正态分布,如果规定显著性水平为a,则拒绝域为 (-∞,-Za/2)和(Za/2,+∞),Za/2值可查正态分布表得到,这样即可输出在各显著性水平下的接受或拒绝结论。

(3)

即统计量χ2符合卡方分布,如果规定显著性水平为a,可查卡方分布表得到其拒绝域,这样即可输出在各显著性水平下的接受或拒绝结论。

(3)两个系列的相关性检验。通常情况,主要研究的是两个序列间的线性相关性大小。如果二者的线性相关性越紧密,则二者相似性和趋同性越高。计算二者相关性的皮尔逊相关系数

(4)

这样即可输出在二者的线性相关系数。

2.5 规律性分析

规律性分析主要是将监测量的变化视为随机过程,将二组时间序列数值视为离散信号量,在此基础上,通过基于快速傅里叶变换的谱分析,将二组信号的所包含周期、振幅及相位等特征量输出,并进行对比。本处使用Cooley-Tukey FFT算法。

3 实 例

以东北某混凝土坝2002年～2008年坝顶绝对水平位移监测为例,其自动化系统使用的是南瑞集团公司的双向电容式引张线仪,定时测量的周期为非汛期每天一次,汛期8 h一次；人工观测采用视准测量,一周左右测量一次。采用本文提出的比测方法，以8 h为有效时间间隔,进行测序对齐后,共得到442对人工和自动化测值,比测结果如下：根据设计指标,进行超限和方差分析,得到相同的6个超限测次,超限比率为1.3%。根据对应的巡检日志可知,原因为引张线仪某些段的防冻液挥发导致浮力不足或者冻住,从而使测量失准；两个序列的皮尔逊相关系数为0.97,具有较好的正相关性；人工观测序列的均值为0.10 mm,标准差为1.1,自动化观察序列的均值为0.097 mm,标准差为1.17,其均值差异统计量值为0.057,在95%的置信度下不拒绝原假设,方差统计量值为500.04,在95%的置信度下不拒绝原假设。由以上分析可知,南瑞双向电容式引张线仪自动化观察系统与人工观测在测量数据的均值、标准差、相关性方面,都有较好的检验性能。

4 小 结

由于比测在自动化系统在系统验收和运行期校核中的重要性,应当引起行业内的重视和研究。目前业内较为常见的比测方法是通过人工的方式,取短时间内一定量(数天乃至数个月,甚至不到一个运行周期,样本量在数十条至数百条间)的样本进行差值比较,方法简易但执行繁琐,结论可信度和说服力都有较大的提高空间。

本文提出的方法在数据预处理的基础上实现了多维度的自动化数据比测,其优点总结如下：

(1)通过自动化比测的方式,消除了比测数据规模的限制,极大提高了比测结论的精度。

(2)在进行比测前进行了自动测次对齐操作,提高了样本质量,增强了可信度。

(3)从方差精度、差异性、相关性及规律性方面全面分析挖掘了人工与自动化测量数据的内在关联,得出的比测结论更为全面,并兼具校核作用。

(4)算法清晰,鲁棒性好,易于编程实现,满足长时序大样本比测的要求。

综上所述,本方法能更充分地利用测量数据,更全面和深入地挖掘和分析对于同一监测量不同观测手段的结果之间的联系和差异,为自动化系统的验收和运行提供更可靠的验证和校核手段。

[1]吴中如. 水工建筑物安全监控理论及其应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2003．

[2]郭晨, 马迅, 贺晨鸿. 大坝安全监测自动化系统设计中的几个问题[J]. 水力发电, 2002(7)： 68- 69．

[3]刘观标. 混凝土大坝安全自动化监测技术的发展方向[J]. 水电自动化与大坝监测, 2004, 28(2): 1- 5．

[4]方卫华. 大坝监测自动化中的人工比测研究[J]. 大坝与安全, 2003(5): 29- 32．

(责任编辑 焦雪梅)

云南万家口子水电站工程初期蓄水验收工作完成

万家口子水电站是北盘江上游的龙头水库电站，坝址位于北盘江上游河段革香河上，水库正常蓄水位为1 450 m，总库容2.79亿m3，电站装机容量180 MW，碾压混凝土双曲拱坝最大坝高167.5 m，是我国在建的最高碾压混凝土双曲拱坝。受云南省、贵州省发展和改革委员会的委托，水电水利规划设计总院会同两省发展和改革委员会、能源局等部门和有关单位组织开展云南万家口子水电站工程蓄水验收工作。

工程蓄水验收委员会会议于2017年1月16日在昆明召开，会议听取了工程建设、设计、监理单位关于工程建设和下闸蓄水准备情况的汇报，云南省、贵州省移民主管部门关于下闸蓄水阶段建设征地移民安置专项验收情况的汇报，国家能源局大坝安全监察中心关于工程蓄水安全鉴定主要结论的汇报，以及蓄水验收专家组结论意见的汇报。验收委员检查审阅了工程验收文件和有关资料，就工程建设情况、工程蓄水验收条件进行了认真讨论，对存在的问题进行分析研究，提出了处理意见。经会议讨论审议，形成了《云南万家口子水电站工程蓄水验收鉴定书》。验收委员会认为，云南万家口子水电站工程基本具备下闸蓄水条件，同意2017年1月下旬导流洞择机下闸蓄水，2017年汛期控制初期蓄水位1 415 m。

(杜小凯)

Automatic-comparison Measurement Method in Dam Safety Monitoring

HUA Shengqiang1,2, GU Xiaofeng3, GAO Lei1,2, CAI Jie1,2, ZHENG Jianbing1,2

(1. State Grid Electric Power Research Institute, Nanjing 211106, Jiangsu, China;2. NARI Group Corporation, Nanjing 211106, Jiangsu, China;3. Jiagsu Taihu Water Resources Planning & Design Institute Co., Ltd., Suzhou 215128, Jiangsu, China)

A new comparison measurement model is proposed for the validation and verification of automatic dam safety monitoring system. Firstly, both manual and automatic data are aligned based on measuring time to reduce deviation. Secondly, the amount and ratio of overrun-difference data is calculated. Thirdly, whether the difference of two data meets the 2ζ law is checked based on variance analysis. Fourthly, the correlation strength and whether the difference is significant on specified significance level are examined. Finally, the regularity of two data such as period and amplitude is compared based on spectrum analysis. By multi-dimension comparing, the validation and verification of automatic dam monitoring system would be more reliable under this model．

dam monitoring; automatic-comparison measurement; variance analysis; significance test; spectrum analysis

2016- 08- 08

花胜强(1982—),男,江苏靖江人,工程师,主要研究方向为数据挖掘与建模．

TP698.1

A

0559- 9342(2017)03- 0120- 03