摘要：随着中国铁路的不断提速，防灾系统的重要性开始逐渐提高，以前的简单的防灾系统已经不能满足现代铁路的要求。本文针对铁路防灾系统中的风雨报警进行研究，并设计了一个风雨报警模块，此模块简单易用，可以对现实风雨环境作出较好的仿真。
关键词：防灾系统；报警阈值；风速报警；雨量报警
引言
在铁路大提速之前，由于速度较低，列车对常见的自然灾害敏感度低，铁路并没有真正的防灾系统，只有一些简单的监测防护设备。铁路大提速之后，因为列车速度的提高，以前不构成危害的一些自然现象开始危害列车运行安全，所以以前简单的防灾设备无法满足铁路需求，防灾系统开始出现并在铁路安全中扮演了越来越重要的角色。铁路防灾系统是对危及列车运行安全的自然灾害（风、雨、地震、异物侵限等）进行实时监测；对各种监测信息进行分析、处理、汇总，判定设备安全隐患、灾害及故障的类型、性质和级别；实时显示经处理后的信息及灾害预警、限速、停运、恢复运营等处理建议，为运营调度中心调整运行计划，下达行车管制、抢险救援、维修等指令提供依据。风、雨灾害是铁路防灾系统中最常见的自然灾害，所以在铁路防灾系统中，它们的数据信息占据了自然灾害数据信息的大部分，对它们数据信息的分析判断也成了铁路防灾系统中数据处理的最重要的部分。风雨信息的有效性主要取决与它们的报警判断，一个好的报警判断方法，能够大大提高风雨信息的有效性。
1.报警阈值的设定
要进行风雨报警判断，首先解决的是报警阈值的设定问题。所谓报警阈值，就是达到某一个报警级别时的数值。报警阈值设定是否合理，直接关系到报警判断的质量。
1.1风速报警阈值的设定
目前在借鉴国外报警标准的基础上，参照京津城际的经验，暂时按照《京津城际铁路技术管理暂行办法》（铁科技〔2008〕99号）第170条规定进行报警阈值判断：列车在环境风风速（以下同）不大于15m/s时，发出正常信息；风速不大于20m/s时，发出四级风速报警；风速不大于25m/s时，发出三级风速报警；风速不大于30m/s时，发送二级风速报警；风速大于30m/s时，发出一级风速报警。
1.2雨量报警阈值的设定
雨对列车运行的危害有着不同于风的特点。一般而言，雨持续时间长，对列车运行造成危害的是积累的雨量，而不是瞬时的雨量。所以对雨量阈值的设定需要根据雨的这个特点，设定出合理的阈值。
根据《京津城际铁路技术管理暂行办法》标准，雨量报警阀值暂定如下：
小时降雨量监测报警，报警门限参考值为30～50mm/h。24小时降雨量+小时降雨量监测报警，报警门限参考值为100～150mm+20～30mm。本文采取24小时降雨量+小时降雨量监测报警，报警阈值设定为150+30mm。根据这个阈值，将雨量报警分为三个报警等：小时降雨量大于30mm、24小时降雨量小于150mm时为三级报警，小时降雨量小于30mm、24小时降雨量大于150mm时为二级报警，小时降雨量大于30mm且24小时降雨量大于150mm时为一级报警。
2.报警判断
2.1风速报警判断
现实中的风很多是瞬时的，风速也多是波动的，我们采集到的风速也只可能是某一时间的瞬时值。当风速在报警阀值附近短暂或频繁波动时，如何滤掉瞬时风速报警、避免误报，是需要研究的问题。本文的解决方案是当风速达到报警临界值时，并不立刻报警，而是经过一定判断后再进行报警。这种判断的核心思路是：判定瞬时风速后还要结合前几秒的风速数据共同来判定是否进行报警和结合前几分钟的数据来判定是否解除报警及是否降低报警，也就是说要看此时风速的趋势，而并不针对该瞬时风速值作为单一的报警条件。
下图为报警判断流程图，图中报警等级LV分为0、1、2、3、4，分别对应无报警、四级报警、三级报警、二级报警、一级报警。
图1 风速报警判断流程图
2.2雨量报警判断
雨量报警相对而言要简单一些，因为雨量和风速不同，短时间的大雨只要积累的雨量足够大，也足以形成报警，不需要也不能过滤掉，所以报警可以完全按照采集到的雨量数据进行雨量报警。因为积累的雨量不会在短时间内消失，所以解除雨量报警的时机应该多延迟一段时间，该时间在文中设定为小时降雨量与24小时降雨量均低于报警值时解除报警。
雨量报警采用24小时降雨量+小时降雨量监测报警，所以雨量报警等级和报警判断要综合考虑24小时降雨量和小时降雨量，其报警判定流程图如下所示：
图2 雨量报警判断流程图
3.报警判断的实现
本文以VS2008为开发平台，采用C#语言。C#语言是由微软推出的现代的面向对象语言，代码规范，使用方便，开发效率高。
3.1 设计方案
由于不具备采集实际风雨数据的条件，本软件采取人工输入数据的方式来提供数据。为了更接近自然风的数据，本软件的风速数据输入采用范围值，即通过输入风速上限和下限来提供风速上下限之间的随机风速值。实际情况中雨量数据的采集需要很长的时间，本软件为便于实现与验证，故采取输入小时降雨量的方法提供雨量数据。考虑到实际采集到的雨量值都是积累值，即一定时间的降雨量，所以此方法具有很高的现实性。按照一般报警颜色的设定，本软件将4个风速报警等级的颜色依次设定为蓝、黄、橙、红，危险等级依次递增，绿色表示无报警。3个雨量报警等级分别用天气预报中的小雨、中雨、大雨图标表示，危险等级依次递增，无报警为晴天图标。
3.2 设计实现
由于风速信息涉及到时间，所以将风速信息封装成一个类WindData，此类包含风速信息和收到风速信息时的时间信息。为了方便处理数据，建立了六个List列表：
List<WindData> Wlist = new List<WindData>（）；
List<WindData> Wlist0 = new List<WindData>（）；
List<WindData> Wlist1 = new List<WindData>（）；
List<WindData> Wlist2 = new List<WindData>（）；
List<WindData> Wlist3 = new List<WindData>（）；
List<WindData> Wlist4 = new List<WindData>（）；
List<float> Rlist=new List<float>（）；
Wlist为所有收到的风速信息的List，Wlist0为收到的小于15m/s的风速信息List，Wlist1为收到的小于20m/s的风速信息List，Wlist2为收到的小于25m/s的风速信息List，Wlist3为收到的小于30m/s的风速信息List，Wlist4为收到的大于30m/s的风速信息List，Rlist为收到的雨量数据List。
每次接收到瞬时风速数据时，首先建立一个WindData类的实例：
WindData wd = new WindData（）；
然后给此实例的风速信息和时间信息赋值，风速信息即为收到的瞬时风速数据，时间信息即为当前时间。然后将此实例添加到WList中：WList.Add（wd），再根据此实例的风速大小将此实例添加到WList0～WList4中的其中之一中。
当进行风速报警判断需要统计某段时间内不同报警等级的风速次数时，用foreach语句检索各个List中的成员，当此成员的时间在之前某段时间内时，统计量加一。最后通过统计量按照判断流程得出风速报警等级。
每次接收到小时降雨量rain时，将其添加到RList中：RList.Add（rain），当进行雨量报警判断时，首先判断当前小时降雨量，再判断RList的前24个小时降雨量之和（即24小时降雨量），最后结合两次的判断得到降雨量报警等级。
4.结束语
本文在《京津城际铁路技术管理暂行办法》的基础上，通过对自然界风速、雨量特点的研究，设定合理的报警阈值和报警级别，设计出了准确的风速、雨量报警判断方算法，最后对这些算法进行了实现。
参考文献：
[1] 张学兵，樊艳，张继峰. 铁路防灾安全监控系统在京津城际铁路中的应用[J]. 中国铁路，2009，11：18-20
[2] 客运专线防灾安全监控系统总体技术方案（暂行）[S]
[3] 京津城际铁路技术管理暂行办法[S]
[4] 刘丽霞，李俊民，等. C#范例开发大全[M]. 北京：清华大学出版社，2010。
论文作者:仝维,王燚
论文发表刊物:《电力设备》2019年第4期
论文发表时间:2019/7/5
标签：风速论文; 雨量论文; 降雨量论文; 阈值论文; 小时论文; 信息论文; 铁路论文; 《电力设备》2019年第4期论文;