Research and practice of live-line state monitoring and control for railway power transmission line based on color flow algorithm
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摘要: 针对供电线路监控中，带电状态搜索传统算法占用内存大、耗时长、效率不高等问题，提出一种色流算法。通过分析单电源和双电源供电模式的供电线路结构特征，借鉴电流的流动，定义色流源、色流管、色流阀，推导供电线路及设备的带电状态搜索、分析判断与染色的算法，并将基于该算法的监控系统应用到了麻城—黄陂贯通线的运行状态监控中。实践表明，供电线路的状态监控利用色流算法，不再需要用电压和电流互感器提取电气信号，简化了监控装置，节省了投资成本。与传统的状态搜索算法相比，色流算法较简洁，搜索步骤少，占用计算机内存小，运行速度快，提高了监控效率。Abstract: In order to solve the problems of large memory, long time consuming and low efficiency of traditional algorithm for searching live-line state inpower supply line monitoring and control, this paper proposed a color flow algorithm. The paper analyzed the structural characteristics of power supply lines of single power supply and dual power supply modes, defined color flow source, color flow tube and color flow valve by referring to the flow of electric current, deduced the algorithm of searching, analyzing, judging and coloring for the live-line state of power supply lines and equipment, and applied the monitoring and control system based on the algorithm to the operation state monitoring and control of Macheng—HuangpiRailway Power Transmission Line. The practice result shows that the state monitoring of the power supply line based on the color flow algorithm is no longer necessary to extract electrical signals with voltage and current transformers, which simplifies the monitoring and control device and saves the investment cost of the monitoring device. Compared with the traditional state search algorithm, the color flow algorithm is simpler, the search steps are less, the computer memory is small, and the running speed is fast, which improves the monitoring and control efficiency.
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近年来，随着我国高速铁路建设的飞速发展，铁路营业里程的不断增长[1-2]，高速铁路沿线安全隐患整治工作面临体量大、涉及面广、易反弹反复等难点。确保铁路运输安全的压力持续增大，铁路外部环境管控的任务复杂而艰巨。
目前，及时发现和消除外部环境安全隐患，已成为铁路环境整治部门日常工作的重中之重，而传统的巡查、登记、告知的工作模式已不能满足现阶段铁路运营安全的需求。新的政策法规对环境整治管理工作也提出了新的要求，迫切需要建立行之有效的机制和手段[3]，健全铁路外部安全隐患管控体系[4]，探索隐患问题可视化管理、常态化监测、动态化预警的方法，破解新增隐患不能及时发现、巡查难度大、路地信息沟通不畅等难题。
综上，本文研发铁路外部环境安全隐患开放式智能管控平台，实现集中管理、数据共享、形象直观、高效智能的铁路外部环境管控功能，进一步确保高铁运营安全。
1 平台设计
1.1 总体思路
平台针对铁路外部环境安全问题多、种类杂、管控难度大的特点，制定了分步推进、逐步完善的总体思路[5]，建立铁路沿线环治长效工作机制。
（1）在以“人防”为主的既有工作模式下，研究建立地图式基础数据库，实现对隐患种类、分布、责任、处置意见和当前状态等的可视化、标签化管理；
（2）研究建立基于“技防”的隐患问题动态数据库，对高速铁路沿线的彩钢房、防尘网等重大隐患进行监测，及时掌握沿线隐患变化情况，实现对隐患的动态管理。同时，研究基于移动端的隐患信息采集、公里标导航等功能，提高隐患问题管理的即时性、便捷性；
（3）研究建立基于“物防”的外部环境长效工作机制[6]，利用遥感、物联网等技术，引入气象、地质等数据资源，量化高铁沿线重点隐患区域，研究隐患问题的预测预警方法。
1.2 平台架构
根据铁路外部环境安全隐患管控范畴及实际业务需求，设计平台架构，包括业务应用层、应用支撑层、数据资源层和基础设施层，如图1所示。
1.2.1 业务应用层
业务应用层主要由遥感与移动数据处理子系统、基于地理信息的综合管理子系统、物联网管理子系统组成，提供线路实景、隐患管理、信息采集、预报预警、辅助分析、趋势图表、统计报表、法规公告、系统维护、日志服务等模块的应用，为PC端和移动终端提供访问接口。
1.2.2 应用支撑层
应用支撑层是平台的核心，包括卫星遥感、数据采集、数据检索、图像识别、移动信息采集、气象分析、侵限预警等服务功能，为业务应用层提供服务支撑和接口。
1.2.3 数据资源层
数据资源层负责维护和整合平台的数据资源，包括由基础数据、业务数据、空间数据、专题数据组成的基础数据库，也包括由遥感影像、车载拍摄实景、物联网数据、移动采集数据组成的动态数据库，为应用支撑层提供数据服务。
1.2.4 基础设施层
基础设施层通过包含网络、服务器、存储、数据库、安全、监控、物联网传感等技术建立平台运行环境及硬件资源支撑。
2 平台功能
平台主要为铁路局集团公司机关、区域环治管理部门、站段、车间用户提供综合性服务，平台功能如图2所示。
2.1 遥感与移动数据处理
2.1.1 遥感数据处理
以原始遥感影像数据为基础，利用对象构建、分割和分类方法，分析铁路沿线一定范围内的彩钢房、防尘网等隐患的光谱特征，建立基于多时相遥感数据的信息提取模型。
（1）计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，进行加权、迭代运算；
（2）利用高分辨率影像的空间信息，综合考虑形状、大小、纹理、相邻关系等一系列因素，设置铁路线缓冲半径；
（3）提取线路两侧隐患的类别、位置、规模等信息成果，并结合目视解译，进一步提高隐患识别率；
（4）在此基础上，随着卫星影像的不断更新，可对铁路外部环境同一区域进行历史比对及隐患提取。
2.1.2 车载拍摄数据管理
该功能以车载实景拍摄设备为依托[7]，基于Windows系统开发。设备内嵌高清图像抓拍软件，具备触摸显示屏和视频回放功能。如图3所示，将设备吸附在高铁列车两侧的车窗上，列车行进时启动拍摄任务，对铁路沿线安全隐患及周边环境状况以15 fps进行全程图像采集；通过位置转换算法将卫星定位数据与铁路公里桩号进行转换，使实景照片成果附带线路名称、公里桩号、经纬度、拍摄时间等信息，从而精确定位隐患位置，确保沿线的隐患问题及其变化被及时发现。同时，利用人工智能图像识别技术，对彩钢房等重点隐患类别进行智能识别，并通过图像测距算法提取隐患到线路的距离。
2.1.3 无人机拍摄数据管理
该功能模块的硬件包含无人机、任务载荷、飞行控制等设备设施，将垂直起降固定翼无人机和软性机体材质的小型固定翼无人机相结合，搭载双光高清吊舱，进行低空航拍，形成铁路外部环境正射影像及倾斜摄影拍摄成果，并可进行地图漫游，及360°视角旋转切换。
2.2 基于地理信息的综合管理
2.2.1 外部环境隐患动态数据管理
利用“人防”+“技防”的方式，环治人员除进行定期现场隐患巡查外，可以通过观看外部环境实景图像来掌握新增隐患和整治变化情况。该子系统以车载实景图像为主，遥感影像、无人机图像为辅助，结合智能识别、周期比对等方法，自动提取疑似彩钢房等重点隐患并进行标注，再推送给相关责任单位进行确认。若为系统中既有隐患，则将实景照片与已录入信息进行关联补充；若为新增隐患，环治人员通过移动端程序导航到现场，进行实地核实勘验，采集上传相关信息，启动隐患整治销号工作，并对其进行周期性动态监测、追踪比对，及时掌握隐患治理进展情况，如图4所示。
2.2.2 应用服务和综合信息管理
在以“人防”为主的既有工作模式下，研究建立地图式基础数据库，结合地理信息系统（GIS，Geographic Information System）软件开发及缓冲区分析功能，实现对隐患问题种类、分布、责任、处置意见和当前状态等的可视化、标签化管理，具体功能如图5所示。
2.2.3 移动端数据采集
针对安全隐患的现场核实、应急处置，平台研发移动端公里标导航、隐患信息采集程序，如图6所示。公里标导航程序主要实现路径规划及语音导航功能，其中，路径规划可按多种位置检索方式进行定位，包括铁路公里标、铁路通道门、关键字、地图点选等，在路径规划上提供最快、最短和无高速几种方式选择；语音导航功能可对当前行驶速度、距离、时间以及位置描述等进行提示；隐患信息采集程序主要实现隐患信息的现场采集、录入，可一键获取隐患所在位置对应的公里桩号及所在行政区划信息。
2.3 物联网管理
2.3.1 光纤护栏预警
该功能的实现基于铁路沿线需防护区段安装的集振动光纤、传输光纤、接入模块、报警主机于一体的光纤护栏设备。当传感光缆受外界振动而产生应变效应时，系统会对光信号进行捕捉，通过遗传算法与人工神经网络相结合的方式，分析计算得出报警信息。
2.3.2 气象大数据分析
（1）系统基于高速铁路沿线气象站点历史监测数据，依据大风强度和频次，识别不同季节高速铁路沿线风灾威胁严重的区域；
（2）应用中尺度气象研究与预报模型对高速铁路覆盖区域进行风场模拟评估，得到典型大风过程下精细化的风速、风向分布，作为常规气象站点监测的补充；
（3）进行重点地段的风场模拟，将模拟范围内建筑高度矢量数据和地形数字高程模型相融合、叠加进行精细化风场模拟评估，在此基础上评估大风灾害对列车运行的影响，提升铁路的气象防灾能力和事故应急处理能力。
如图7所示，以某高速铁路线路为例，其在春、冬季的主风向为西北风，与高速铁路西南至东北走向的线路成直角，该段线路风速较高，大风灾害风险极高。经气象数据分析量化提取多处大风隐患重点点位，并利用精细化网格预报数据获取未来7天的大风预报信息，如该区段达到大风预警级别，环治部门会采取相应防控措施。
3 关键技术
3.1 数据可视化技术
通过搭建本地GIS平台，利用其专题制图、服务发布、空间数据管理和分析功能，结合JavaScript API开发调用GIS服务，将地图资源嵌入到Web应用中，实现了铁路行业资源、业务数据的可视化、多维度的集中展现及数据服务共享，改变了铁路外部环境隐患治理传统的用户界面和管理模式。
3.2 隐患智能提取技术
综合分析不同隐患的光谱、颜色、纹理、形状、空间等特征，利用基于多时相遥感数据的信息提取方法，结合Faster RCNN算法训练得到重点隐患提取模型，提高隐患信息提取的自动化和智能化程度，实现对铁路沿线安全隐患的动态监测。
3.3 公里标与坐标互转技术
通过构建完整的线性参考系和公里标数据模型编排公里标号，生成与线路一致的实景照片公里标，从而精确定位隐患位置。
3.4 多源、海量数据存储技术
采用分布式存储和Nginx负载均衡集群技术，提高对海量实景数据的并发访问，同时结合Oracle RAC及间隔分区存储技术，显著提高查询检索效率，增强多源、海量数据的可管理性。
4 平台实现
平台采用B/S模式，基于J2EE的MVC架构和面向对象开发方法，结合管理驾驶舱、数据墙等可视化展示理念进行程序研发。前端页面使用Bootstrap、JQuery、ECharts、ArcGIS JS API框架开发，后台使用SpringMVC+Spring+MyBatis（SSM）作为开发框架，采用Oracle11g RAC[8]数据库软件，配置ArcSDE的空间数据库，中间件采用Nginx+Tomcat集群，集成开发环境选用MyEclipse。
目前，该平台核心模块已在中国铁路北京局集团有限公司天津区域范围试用，基本可以满足环境整治部门对铁路外部环境安全隐患可视化[9]、一体化、智能化的管理需求
5 结束语
本文针对铁路外部环境安全问题的特点，结合安全隐患的管控模式及现状，研究建立铁路外部环境安全隐患开放式智能管控平台，创建外部环境治理模式，规范隐患整治流程，解决了隐患巡查手段单一、工作量大及覆盖面不全等问题，提高了环境整治工作的整体效率和智能化水平，确保铁路运输安全。
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表 1 控件颜色属性设置
名称 类型 状态 颜色 BorderColor FillColor BackColor 开关 RectangleShape 合闸 Red Red Red 分闸 Green Gainsboro Green 线路 LineShape 带电 Red / / 停电 Green / / 
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期刊类型引用(5)
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