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user: 2. 基于态势预测的灌区渠系水情监测数据错误判别方法 灌区工程设施和运行调度通常实行分级、分片管理，灌区信息化建设依据灌区管理体制进行总体设计，因此灌区水情实时监测系统实际上已经将灌区渠系分割为若干相对封闭的区域，但这些区域又不是孤立的，区域之间存在一定程度的相互影响。如相邻闸门的过闸流量信息对推测该区间用水流量具有较强的约束作用，但过闸流量不仅与本侧水位有关，同时也受另一侧水位的影响，即受相邻区域的影响。这些特点说明，实现灌区渠系水情信息融合时按照大系统处理方法划分计算区间，并区分计算区间的内部关系以及计算区间之间的相互关系有利于复杂问题的求解。显然计算区间需要灌区水情实时监测系统为其提供必要的边界条件，故受到一定限制，故提出如下计算区间划分方法： 1) 分析灌区渠系水情监测系统的测站分布，标注其中可以直接或间接提供流量监测数据的测站。实际上除少数专门的流量测站外，利用工程条件较好、经过率定的闸门等建筑物也可以根据上下游水位和闸门开度计算其过闸流量。 2) 合理确定计算区间范围，使各计算区间的边界具有流量监测数据，且应充分利用灌区水情实时监测系统提供的过闸流量、断面流量信息，划分为数量相对较多的计算区间。各计算区间如果包括水位测站则可显著提高渠槽蓄水和渠段渗漏量的计算精度，进而提高干扰用水的估计精度。 灌溉用水通常可以分解为计划用水和不确定用水(指明显超出计划用水随机性和量测精度的用水偏差)。不确定用水通常包括：① 在计划用水期间额外增加或减少流量；② 提前或推迟关闭用水；③ 提前或推迟开启用水；④ 未列入用水计划但开启用水等情况，所以当发现有数据异常时，要甄别出是发生了不确定用水流量，还是出现了监测数据错误。 假定存在不确定用水流量和水情监测数据发生错误是彼此完全独立的事件，可能其中任何一个事件单独发生，但也有可能同时发生，故判别监测数据错误的问题较为复杂。将该问题分为两个子问题考虑，一是首先判断发生了不确定用水流量还是监测数据异常；二是如果发现监测数据异常，则进一步判断哪个数据发生错误。 1) 不确定用水流量的合理性判断 考虑到无论哪个监测数据发生错误，最终都会归结到不确定用水流量上，而不确定用水实际上受工程、管理等方面的限制，不可能是任意大小，也不可能任意分布，故可对提取的不确定用水流量的合理性进行限制。即当q di > q dimax 或q di < −q dimax 时，判定提取的不确定用水流量不可用，系有关监测数据发生错误所致。其中q di 为第i个计算区间的不确定用水流量，q dimax 和q dimin 分别为该计算区间的不确定用水流量合理性判别阈值的上下限。q dimax 一般可取各用水设计流量之和的20%~30%，q dimin 可取各用水设计流量之和的30%~50%。 2) 监测数据错误判别的提法 尽管水情监测数据量较大，但在特定的“考察时段”内发生新的监测数据错误的概率仍属小概率事件，同时发生一个以上数据错误的概率更小。另外，尽管不确定用水流量在灌区时有发生，但在特定的“考察时段”内发生新的不确定用水流量也属于小概率事件。因此，在已经确定发生新的监测数据错误的情况下，同时又发生新的不确定用水流量的概率更小，故在判断哪个监测数据发生错误时可以排除监测数据错误和不确定用水流量同时新发生的情况。由此本文将实际问题转化为如下较为简单的问题：将上一个监测时刻到当前监测时刻的时段作为故障考察时段，考虑到这个时段不长(一般为10分钟)，假定在考察时段内不确定用水流量不发生变化，且渠系水情监测数据仅可能新发生一处错误，在此条件下判断哪个监测数据错误发生。显然在上述假定条件下的问题较原问题的不确定性显著减少。 实际上，监测数据错误判别的假定条件可以适当放宽，如将“考察时段内不确定流量不发生变化”放宽为“考察时段内不确定流量可以发生变化，但不得与监测数据错误发生在同一个或相邻子区间”；将“渠系水情监测数据仅可能发生一处错误”放宽为“渠系水情监测数据在相邻子区间范围内仅可能发生一处错误”等。假定条件的上述放宽一般不会改变对错误数据的判断，但将增加判断过程的复杂性。 即使在上述假定下，水源等边界条件仍可能发生变化，正常用水仍可能按计划开启、关闭，节制闸也可以在给定运行方式下调节开度甚至开启或关闭。因此，错误数据判别仍难以单纯依靠实时监测数据进行，需要综合考虑多种信息。证据理论是综合多种信息进行不确定推理的有效方法，其基本策略是将证据集合划分为2个或多个互不相关的部分(证据)，利用它们分别对识别框架进行独立判断，然后再进行组合。应用证据理论的关键是设法获取相互独立的多个证据，除采用常用的外推法外，本文还尝试使用不同数据进行态势预测，并由预测信息获取证据的方法。这些方法可提供的证据如下： 1) 根据前一时刻状态估计结果，且在不使用当前时刻监测数据(即仍使用前一时刻的监测数据)的情况下，预测当前时刻的系统状态，并与某个基准进行比较，以其差别大小为依据进行基本概率赋值。该类证据的优点是可以考察全部监测数据，缺点是易受闸门调节的影响。 2) 根据前一时刻状态估计结果，但在使用当前时刻闸门开度监测数据(即部分监测数据)的情况下，预测当前时刻的系统状态，并与某个基准进行比较，以其差别大小为依据进行基本概率赋值。该类证据的优点是不受闸门是否调节的影响，缺点是无法考察全部监测数据。 3) 根据以往监测数据的时间序列，预测当前时刻的数值，并与某个基准进行比较，以其差别大小为依据进行基本概率赋值。该类证据的优点是可以考察全部监测数据，缺点是易受用水和边界条件改变以及闸门调节等多种因素影响，特别是当系统状态变化趋势发生改变时易给出错误结果。 尽管上述三类证据均与实时监测数据有关，但提取证据的方法并不相同，即并不单纯依赖于实时监测数据或依赖于态势预测数据，故证据本身仍具有一定的独立性。 假定在考察时段内每个传感器提供且仅提供一个监测数据，则判别范围内的监测数据构成故障识别框架，命题表示其中某一个数据发生错误(即对应的传感器发生故障)，定义 为A的基本概率赋值，则基本概率赋值函数 满足当A属于U框架上的事件时，所有 之和为1，即所有数据发生错误的基本概率赋值之和为1。 表示对命题的精确信任程度，即对的直接支持。若 ，则是 的一个焦元。由于假定考察时段内渠系水情监测系统仅可能发生一处故障，即仅可能有一个监测数据发生错误，任意2个或2个以上监测数据同时发生错误的基本概率赋值等于零，因此基本概率赋值函数 的全部焦元只可能是单独监测数据发生错误，而不含有这些监测数据同时发生错误的任何组合。 识别框架上的信任函数 ，也称为信任区间的下限函数。由于这里事件A并没有包含的子集，故有： (1) 即对事件的总信任也就是它的基本概率赋值。 似真函数PL定义为： (2) 即在本文所作假定下 ，表示某个数据发生错误的不确定性或证据的不确定性。 相对获取的3类证据，设EL 1 ，BEL 2 ，BEL 3 是同一识别框架上的3个信任函数， 是其分别对应的基本概率赋值函数，并由获取的证据分别赋值。按照Dempster组合规则有： (3) 则 (4) 式中：K 1 反映证据冲突的程度。若K 1 <或>1，则 确定一个对命题A的联合基本概率赋值；若K 1 = 1，则认为m 1 ，m 2 ，m 3 矛盾。 由于本文假定在考察时段内渠系水情监测数据仅可能新发生一处错误，故各命题之间没有交集，证据冲突问题有可能比较突出，需设法解决。Smets [ 6 ] 认为引起出冲突的原因在于识别框架不够完备，Yager [ 7 ] 则认为证据冲突是由不可靠信息源引起的，围绕对证据冲突原因的不同认识，研究者提出了各种改进的证据合成方法和证据预处理方法。本文提出的三类证据均源于解析方法，存在一定的不确定性，同时识别框架也存在各命题之间完全没有交集的不足，综合考虑认为采用折扣系数法较为适合，即将基本概率赋值函数m满足当A属于U框架上的事件时，所有 之和为1改为满足： (5) 式中： 为信任程度的折扣系数， ， 表示完全怀疑该证据， 表示完全信任该证据。在本文中， 取值过小则难以判别哪个监测数据有误， 取值过大又难以有效减少证据冲突，一般可在0.6～0.9的范围内取值，其中可靠性高的数据源取较大值，可靠性低的数据源取较小值。折扣系数法一般将折扣下来的信任(基本概率)分配给识别框架的全域，考虑到本文通过干扰流量合理性判断已经确认在判别范围内存在错误数据，故可将折扣下来的信任(基本概率)分配给命题‘不确定’，表示支持在判别范围内监测数据有误但又不能确定哪个监测数据有误。 至此，如何进行基本概率赋值尚待解决。本文构建的三类证据与当前时刻监测数据无关或不完全相关，故可以各证据数据源相对于当前时刻对应监测数据偏差的绝对值作为基本概率赋值的依据。即满足： (6) (7) 式中： 表示对于命题 ，证据 的数据源相对当前时刻对应监测数据偏差； 表示对于全部命题，证据 的数据源相对当前时刻对应监测数据偏差绝对值之和； 为证据 的信任程度折扣系数。 根据证据理论组合证据后，可以根据联合基本概率赋值 的分布情况进行决策，判定哪个数据存在错误。一般可以采用以下方法： 1) 根据联合基本概率赋值 ，用式(1)计算组合证据的信任函数 ，选择其中最大值对应的监测数据作为最可能发生错误的数据。显然这样的决策规则不包含不明确支持事件 的不确定性，是“相对保守”的判断。 2) 根据联合基本概率赋值 ，用式(2)计算组合证据的似真函数 ，选择其中最大值对应的监测数据作为最可能发生错误的数据。显然这样的决策规则包含了不明确支持事件 的全部不确定性，是“相对激进”的判断。 3) 介于上述方法之间的方法，如最大Pignistic概率方法等。 无论采用哪种方法，决策时还需要预先确定一个判别阈值以进行比较，这个判别阈值与组合证据时解决冲突的方法有关，需要根据经验确定。判别出的错误数据可以暂时不用，只要渠系水情监测信息整体上仍有一定冗余，则灌区渠系水情态势评估仍可正常进行，但必要时需重新划分计算区间，故计算区间划分工作应由信息融合系统动态完成。