城市轨道交通运营系统安全韧性评价研究

城市轨道交通运营系统安全韧性评价研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142284780

城市轨道交通系统的安全运营不仅依赖于正常运行的稳定性，还必须具备在遇到意外干扰时的适应和恢复能力。传统的安全评估方法往往侧重于事故的预防和直接应对，而对系统在遭受干扰后的恢复和适应能力的评价相对较少。韧性理论，作为一种分析系统在遭遇干扰后能够恢复正常功能的能力的理论，为城市轨道交通系统的安全评价提供了新的视角。本文将韧性理论引入城市轨道交通运营安全系统，通过对系统韧性进行综合评价，以期提供更加全面的安全评估手段。

事故致因机理与系统韧性

事故致因机理统计与分析

为了深入理解城市轨道交通运营系统的韧性，首先需要对运营事故进行详细统计和分析。这包括事故的等级、类型、发生原因以及对系统的影响程度。通过对大量事故数据的分析，可以识别出常见的干扰因素和影响系统安全运营的关键问题。

• 事故等级：分析事故的严重程度，包括轻微事故、一般事故、重大事故和特大事故。
• 事故类型：分类事故类型，如设备故障、人员操作失误、自然灾害等。
• 发生原因：调查事故的根本原因，包括设备老化、操作不当、环境影响等。

风险扰动与系统性能

在了解了事故致因机理后，需要从“风险扰动-系统性能”方面识别影响系统安全运营的干扰因素。系统的韧性不仅体现在其在正常状态下的稳定性，还包括在遭受干扰后的表现。

• 初始状态：系统在正常运营中的表现和性能指标。
• 扰动降级过程：系统在遭受干扰后的性能下降过程，包括故障传播、服务中断等。
• 适应恢复阶段：系统对干扰的适应能力，能够在一定时间内恢复正常功能。
• 优化阶段：系统在恢复后进行的优化改进，以提高未来的应对能力和韧性。

韧性性能变化过程模型

建立韧性性能变化过程模型，可以详细描述系统从遭受破坏到恢复正常功能的全过程。模型包括以下四个阶段：

• 初始状态：系统在未遭受任何干扰时的性能指标和安全状态。
• 扰动降级过程：干扰事件发生后，系统性能的下降过程及其影响范围。
• 适应恢复阶段：系统在干扰后采取的应对措施和恢复过程，恢复到正常运行的状态。
• 优化阶段：在恢复后，对系统进行的进一步改进和优化，以增强未来的韧性。

韧性评价指标体系构建

韧性功能属性

基于系统的韧性理论，城市轨道交通运营系统的韧性主要包括以下三个功能属性：

• 吸收能力：系统在遭遇干扰时的抗干扰能力，包括对设备故障和操作错误的抵御能力。
• 适应能力：系统在干扰后能够采取有效措施进行适应和恢复的能力，包括应急响应和调整机制。
• 恢复能力：系统在遭受干扰后的恢复速度和恢复到正常功能的能力，包括维修和恢复时间。

韧性评价指标体系

根据上述功能属性，构建城市轨道交通运营安全系统的韧性评价指标体系。指标体系包括以下几个方面：

• 功能属性指标：吸收能力、适应能力、恢复能力的具体量化指标。
• 操作性能指标：设备故障率、响应时间、维修时间等。
• 环境适应指标：系统在不同环境条件下的表现，包括气候变化、自然灾害等影响。

综合赋权与评价模型

• 层次分析法与熵权法：采用层次分析法（AHP）和熵权法相结合的方式进行综合赋权。层次分析法用于确定各指标的重要性，熵权法用于确定各指标的客观权重。
• 可拓云模型：结合可拓物元理论和云模型理论，构建城市轨道交通运营安全韧性评价模型。可拓物元理论用于处理复杂和模糊的数据，而云模型理论用于对韧性指标进行量化评价和分析。

案例研究：石家庄地铁系统的韧性评价

数据收集与处理

• 数据来源：从石家庄地铁系统中收集相关的事故数据、运行数据和环境数据。
• 数据处理：使用MATLAB软件对收集的数据进行处理，包括数据清洗、预处理和分析。

韧性指标计算

• 吸收能力：计算系统在面对不同类型干扰时的抗干扰能力，评估设备和操作的稳定性。
• 适应能力：评估系统在干扰发生后的应急响应能力和调整措施的有效性。
• 恢复能力：计算系统从干扰中恢复到正常功能所需的时间和资源。

韧性等级评价

• 云图绘制：基于计算结果绘制韧性等级评价标准云图。云图展示了系统在不同韧性指标下的表现和隶属度。
• 韧性等级：根据评价结果，石家庄地铁系统的吸收能力、适应能力和恢复能力的韧性等级分别为中韧性、中韧性和高韧性，综合韧性水平为中韧性水平。

MATLAB代码示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import minimize

data = {
    'absorption': [0.75, 0.60, 0.80, 0.55],
    'adaptation': [0.70, 0.65, 0.75, 0.60],
    'recovery': [0.80, 0.75, 0.85, 0.70]
}

def calculate_average(data):
    return {key: np.mean(value) for key, value in data.items()}

def plot_resilience_cloud(data):
    categories = list(data.keys())
    values = [np.mean(data[cat]) for cat in categories]
    
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(categories, values, color=['blue', 'green', 'red'])
    plt.xlabel('Resilience Attributes')
    plt.ylabel('Average Value')
    plt.title('Resilience Attributes Evaluation')
    plt.show()

# 使用数据进行计算和绘图
average_values = calculate_average(data)
plot_resilience_cloud(data)

# 韧性评价模型的简单优化示例
def objective_function(x):
    return -np.sum(x)  # 目标函数示例：最小化总值

constraints = [{'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1}]
bounds = [(0, 1) for _ in range(len(data))]
result = minimize(objective_function, np.ones(len(data)) / len(data), bounds=bounds, constraints=constraints)
print("Optimized weights:", result.x)