[發明專利]一種基于大數據分析的大壩安全分析方法

有效

• 申請號: 201911356870.1
• 申請日: 2019-12-25
• 公開（公告）號: CN111177218B
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 劉正坤;武應元;劉江嘯
• 申請（專利權）人: 深圳市東深電子股份有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 深圳德高智行知識產權代理事務所(普通合伙) 44696
• 代理人: 李戍

本發明公開一種基于大數據分析的大壩安全分析方法，包括以下步驟：1)取一定數量的同序列的歷史環境量監測數據和安全監測量數據組成一個時間序列數組；2)利用大數據平臺的聚類分析算法，將安全監測數據量不符合正態分布的歷史序列數組剔除；3)利用大數據平臺的回歸算法，計算擬合出安全監測量與環境監測量之間的統計方程；4)讀取當前的監測數據，利用當前的水位、時間和溫度，代入多元回歸方程，得到安全監測量的計算理論值y_t；設其剩余標準差為S，將實測值與理論計算值作差，得|y?y_t|，比較|y?y_t|和S之間的關系，5)根據步驟4)中的關系判斷大壩是否正常；該基于大數據分析的大壩安全分析方法利用大數據分析，降低了數據擬合的難度。

技術領域

本發明涉及一種基于大數據分析的大壩安全分析方法。

背景技術

傳統的水工安全評價一般通過人工判斷或經過經驗公示進行預警閥值計算，得到預警閥值后與實際監測數據值進行比較，超過預警指即判斷為水工不安全。此類方法存在的問題如下：1、過于依賴人工經驗，如果經驗不適合本工程，即出現無法進行預警預判的情況2、經驗公式固定，無法根據實際運行數據進行動態更新，隨著時間周期拉長，判斷準確性越來越差3、每個水庫大壩，都得去做定性和定量的經驗分析，沒有辦法形成通用的工具或系統，無可適性可言。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種利用大數據分析，降低了數據擬合的難度；利用大數據分析平臺和工具，進行持續迭代分析，提升了大壩安全分析的精準性和時效性；為大壩安全的評價和預測提供了手段的基于大數據分析的大壩安全分析方法。

為解決上述問題，本發明采用如下技術方案：

一種基于大數據分析的大壩安全分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)取一定數量的同序列的歷史環境量監測數據和安全監測量數據組成一個時間序列數組；

2)采用3δ準則，利用大數據平臺的聚類分析算法，將安全監測數據量不符合正態分布的歷史序列數組剔除；

3)利用大數據平臺的回歸算法，結合時間序列數據，計算擬合出安全監測量與環境監測量之間的統計方程；假定通過大數據分析得到的多元回歸方程如下：

y＝f(H,T,t)；

其中，y為安全監測量，H、T、t分別為水位、時間和溫度三個主要的環境影響因素；

4)讀取當前的監測數據，利用當前的水位、時間和溫度，代入多元回歸方程，得到安全監測量的計算理論值y_t；設其剩余標準差為S，將實測值與理論計算值作差，得|y-y_t|，比較|y-y_t|和S之間的關系；

5)根據步驟4)中的關系判斷大壩是否正常。

作為優選，所述歷史環境量監測數據為水位、時間和溫度中的一種或多種，所述安全監測量數據為位移和滲壓中的一種或多種。

作為優選，還包含有步驟6)每組新的監測數據采集上來的時候，均循環進行上述的異常判斷步驟和多元回歸方程擬合調整步驟。

作為優選，還包含有步驟7)利用大數據擬合得到的多元回歸方程y＝f(H,T,t)，計算出安全監測量的預測值。

作為優選，所述步驟5)中的判斷方式的具體步驟為：

5.1)根據3δ準則，如果|y-y_t|＞3S，則判定此值為異常，否則認為該組數值為正常數據；

5.2)若當前數組判斷為正常時，將該組監測數據并入到時間序列數組中，對多元回歸公式進行進一步的擬合調整，生成新的多元回歸方程；