基于SVM的建筑電氣系統(tǒng)無中心故障診斷算法研究*

趙雪辰，邢建春，王　平，李國平

(中國人民解放軍陸軍工程大學(xué) 國防工程學(xué)院，江蘇 南京 210007)

0　引言

現(xiàn)如今，現(xiàn)代建筑已越來越向著自動化、智能化的方向發(fā)展。但同時也帶來許多問題，比如跨子系統(tǒng)集成困難，協(xié)議不兼容，需要人工對幾萬個底層信息點和傳感器進(jìn)行校對，浪費大量人力物力等，也就是說現(xiàn)代建筑并不那么“智能”。為了較好地解決上述問題，清華大學(xué)建筑節(jié)能研究中心提出了構(gòu)建一種建筑無中心智能控制系統(tǒng)的想法[1-2]，將建筑的基本單元設(shè)置為建筑空間和各種機電設(shè)備，并對每個基本單元配置一個獨立的計算和通信處理設(shè)備，稱為計算處理節(jié)點(Computing Process Node,CPN)。無中心的建筑智能化平臺具備節(jié)點即插即用、容易擴(kuò)展、節(jié)點之間獨立平等的優(yōu)點，大大減少了人工校對等繁瑣的工作，使建筑更趨于自動化、智能化。

建筑電氣系統(tǒng)一直以來都是建筑中重要的組成部分，它主要是指供配電系統(tǒng)，越來越復(fù)雜的建筑電氣系統(tǒng)導(dǎo)致其發(fā)生故障的概率大大增加。建筑電氣系統(tǒng)一旦發(fā)生故障，輕則停電檢修，重則引起電氣設(shè)備損壞，甚至導(dǎo)致火災(zāi)事故的發(fā)生。

現(xiàn)階段集中式建筑智能化系統(tǒng)下的建筑電氣系統(tǒng)故障恢復(fù)效率較低。所以，為了讓建筑更加“智能”，就需要讓建筑智能化系統(tǒng)在運行過程中自動識別出所發(fā)生的故障。

目前，在集中式建筑智能化系統(tǒng)下的建筑電氣故障診斷已經(jīng)有了許多研究成果[3-6]。文獻(xiàn)[3]針對實際建筑物中典型樣本數(shù)據(jù)獲取困難這一問題，利用支持向量機(SVM)的方法建立建筑電氣系統(tǒng)故障仿真模型，并在建筑電氣系統(tǒng)故障模擬硬件實驗平臺上進(jìn)行了實驗，將其結(jié)果與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果進(jìn)行對比。對比結(jié)果表明，SVM的方法在樣本數(shù)據(jù)較小的情況下具備更好的診斷效果。

文獻(xiàn)[4]提出一種人工魚群算法和SVM相融合的建筑電氣故障識別模型。采用人工魚群算法找到最優(yōu)特征子集，減少分類器維數(shù)，融合SVM的方法建立建筑電氣故障識別模型，并進(jìn)行了仿真實驗。

由于之前提到集中式建筑智能化系統(tǒng)存在諸多問題，因此在無中心、扁平化的建筑智能化平臺下進(jìn)行建筑電氣故障診斷研究就顯得很有意義。本文主要基于無中心的建筑智能化平臺提出一種基于SVM的故障診斷算法，并在實際配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下進(jìn)行仿真分析。該算法主要依靠智能節(jié)點之間的數(shù)據(jù)互傳，自組織地對建筑配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行故障診斷，在診斷過程中不需要集中式的監(jiān)控主機，診斷效果以及診斷速度都有了較大的提升。

1　基于SVM的建筑電氣故障診斷理論

SVM是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上的一種數(shù)據(jù)挖掘方法，目前已經(jīng)較為成熟地運用在模式識別、預(yù)測分析等領(lǐng)域[7-11]。

SVM核心思想是找到一個最優(yōu)超平面使兩類樣本到該平面的間隔最大，本文節(jié)點所插入的SVM采取二分類的策略。假設(shè)有兩類數(shù)據(jù)樣本，給定訓(xùn)練樣本集(xi,yi),i=1,2,…,l,x∈Rn,y∈{±1}，將分類的超平面記為(w·x)+b=0，為了使樣本正確分類且分類間隔最大，就必須滿足：

yi[(w·xi)+b]≥1,i=1,2,…,l

(1)

(2)

為了解決這個最優(yōu)化問題，引入Lagrange函數(shù)：

(3)

式中，ai為拉格朗日系數(shù)。上述最優(yōu)化問題滿足對w和b的偏導(dǎo)為零，將該問題轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的對偶問題：

(4)

得到最優(yōu)的拉格朗日常數(shù)之后，再利用偏導(dǎo)為零，求出最優(yōu)權(quán)向量w*和最優(yōu)偏置b*：

(5)

(6)

建筑電氣故障診斷問題實質(zhì)上就是一個分類問題，建立其故障診斷模型，將該故障診斷問題轉(zhuǎn)化為帶約束條件的優(yōu)化問題來求解，其數(shù)學(xué)模型一般為：

s.t.g(x)≤0,h(x)=0

(7)

求解該帶約束條件的方法為將相鄰節(jié)點的共有變量解耦，加入一個懲罰函數(shù)α，將上述數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為[6]：

s.t.gi(xi)≤0,hi(xi)=0

(8)

其中xij,i,xij,j表示節(jié)點i、j共有的變量。

建筑電氣系統(tǒng)故障診斷問題就是一個將故障數(shù)據(jù)從正常數(shù)據(jù)中剔除出來的過程，即將故障狀態(tài)與正常狀態(tài)進(jìn)行分類識別。而SVM就是尋找一個最優(yōu)的超平面將兩類樣本很好地分隔開，并且建筑電氣系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量相較于其他的電力系統(tǒng)來說較小，采用SVM能較好地解決小樣本情況下的分類問題。本文所用算法中節(jié)點的SVM采用二分類的策略，將故障狀態(tài)的SVM輸出值設(shè)為-1，正常狀態(tài)的SVM輸出值設(shè)為1。在不同的智能節(jié)點上獨立地運行訓(xùn)練好的SVM，通過鄰居節(jié)點之間的數(shù)據(jù)互傳以及最終的SVM輸出值來判斷節(jié)點的狀態(tài)。

2　基于SVM故障診斷的無中心算法

集中式的SVM主要解決如下式所示問題：

(9)

考慮一個實際建筑配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，給定每個智能節(jié)點的訓(xùn)練集Sj={(xjn,yj)，n=1,2,…,Nj},其中，yjn∈{1,-1},j=1,2,…,J,J代表拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中智能節(jié)點的個數(shù)，Nj代表每個智能節(jié)點的樣本數(shù)。

無中心算法要求每個節(jié)點與鄰居節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)互傳，將鄰居節(jié)點的數(shù)據(jù)作為本地節(jié)點的樣本屬性值，即本地節(jié)點的訓(xùn)練集變?yōu)镾j={(xjn,yj)，n=1,2,…,Njk}，Njk代表本地節(jié)點本身的數(shù)據(jù)樣本以及從鄰居節(jié)點收取過來的數(shù)據(jù)樣本[12-13]。則將原先集中式的SVM無中心化，同時加入一個節(jié)點之間的一致性約束wi=wj,bi=bj，便可得到如下的無中心化SVM模型：

(10)

ζjn≥0,?j∈J,n=1,2,…,Njk

wj=wi,bj=bi,?j∈J,i∈Bj

式中，C>0為加入的懲罰因子，ξ為當(dāng)樣本為線性不可分時加入的松弛因子。

本文所提出的無中心自識別算法沒有集中式的故障診斷模型，在每個節(jié)點上都插入一個SVM，僅靠鄰居節(jié)點互傳數(shù)據(jù)來判斷節(jié)點的正常與否，如上式所示，將整個全局的故障診斷問題分解為在每個智能節(jié)點上的局部問題，分布式地進(jìn)行求解。算法步驟如下：

(1)本地節(jié)點收取自身樣本數(shù)據(jù)xjn，并將自己的數(shù)據(jù)傳遞給鄰居節(jié)點，同時本地節(jié)點收取鄰居節(jié)點的樣本數(shù)據(jù)xkn。

(2)將本地節(jié)點的樣本數(shù)據(jù)xjn以及鄰居節(jié)點的樣本數(shù)據(jù)xkn作為每個節(jié)點SVM的屬性值，采集正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)以及每個節(jié)點故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)作為SVM的訓(xùn)練樣本。代入到式(10)中求出每個智能節(jié)點的最優(yōu)超平面，將此平面作為無中心建筑智能化平臺正常運行之后的分類依據(jù)。

(3)SVM采取二分類的策略，將正常狀態(tài)下各節(jié)點SVM輸出值均設(shè)為1。當(dāng)某一節(jié)點發(fā)生故障時，將故障節(jié)點的SVM輸出值設(shè)為-1，其余節(jié)點的SVM輸出仍為1。按照上述策略以及采集到的正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)對各節(jié)點SVM進(jìn)行訓(xùn)練。

SVM采取二分類主要是將其中的故障數(shù)據(jù)分離出來，每個節(jié)點上所存放的數(shù)據(jù)為:[xj1,xj2,…,xjk;yj]，正常數(shù)據(jù)下的yj=1，故障數(shù)據(jù)則為yj=-1。

(4)在每個節(jié)點獨立地運行訓(xùn)練好的SVM，節(jié)點之間互傳數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代計算。當(dāng)某節(jié)點的SVM輸出為-1時，則該節(jié)點發(fā)生故障。圖1為每個時刻節(jié)點之間的同步迭代示意圖。

圖1同步迭代示意圖

將上述算法嵌入到每一個智能節(jié)點中，對于每個節(jié)點來說，嵌入的算法都是完全一樣的，該算法具有以下優(yōu)點：

(1)簡單易行。算法只需要相鄰節(jié)點之間數(shù)據(jù)互傳，并將訓(xùn)練好的SVM輸入到智能節(jié)點中去，不必在中央節(jié)點上建立全局的故障診斷模型，并且該算法適用于大多數(shù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

(2)并行計算。該算法多個節(jié)點并行地進(jìn)行計算，加快了處理速度，提高了運算效率。

需要特別進(jìn)行說明的是，該算法只能自組織地識別出發(fā)生故障的智能節(jié)點，并不能估計此故障的嚴(yán)重程度。根據(jù)算法得到的結(jié)果，首先得出具體哪個節(jié)點發(fā)生故障，然后再根據(jù)智能節(jié)點之間存在的一些物理約束關(guān)系來判斷此節(jié)點故障的嚴(yán)重程度。

3　仿真實驗與分析

以圖2所示實際建筑配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)為例對算法進(jìn)行仿真驗證。將每個母線當(dāng)成一個智能節(jié)點，利用電源管理單元(Power Management Unit，PMU)測量裝置對母線電流、電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。其智能節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖3所示。首先采集正常狀態(tài)以及每個節(jié)點故障時的數(shù)據(jù)對各個節(jié)點的SVM進(jìn)行訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的SVM插入到每個節(jié)點中去，觀察各個節(jié)點的SVM輸出值，進(jìn)而自組織地識別出故障位置。

圖2　建筑配電網(wǎng)實際結(jié)構(gòu)圖

圖3　智能節(jié)點網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

(1)單個節(jié)點(以節(jié)點1為例)故障

在各個節(jié)點上分布式并行地運行質(zhì)量因素的情況下，當(dāng)采樣時刻結(jié)束時SVM輸出值為-1的節(jié)點即為故障節(jié)點。圖4中各子圖分別為各節(jié)點的SVM輸出值的變化過程。

(2)兩個節(jié)點(以節(jié)點2、5為例)發(fā)生故障

當(dāng)兩個或兩個以上節(jié)點發(fā)生故障時，由于所選拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)節(jié)點均為相鄰節(jié)點，訓(xùn)練的過程會比較復(fù)雜。假設(shè)在時刻4發(fā)生故障，觀察各節(jié)點SVM的輸出值。圖5中各子圖分別為各節(jié)點故障檢測的結(jié)果圖。

(3)三個節(jié)點(以節(jié)點1、3、4為例)發(fā)生故障

同樣地，在每個智能節(jié)點上運行基于SVM的無中心故障診斷算法，對10個時刻的測量值進(jìn)行采集，觀察各節(jié)點SVM的輸出值。圖6中各子圖分別為各節(jié)點SVM輸出值示意圖。

圖4　單個節(jié)點故障檢測結(jié)果

圖5　兩個節(jié)點故障檢測結(jié)果

圖6　三個節(jié)點故障檢測結(jié)果

4　結(jié)論

針對扁平化、無中心建筑智能化系統(tǒng)提出的基于SVM的建筑電氣故障無中心算法具有以下特點：

(1)實時性。無中心算法將訓(xùn)練好的SVM插入到每個節(jié)點中，通過節(jié)點之間當(dāng)前時刻的數(shù)據(jù)互傳進(jìn)行并行運算來對節(jié)點的狀態(tài)進(jìn)行診斷，運算速度快，克服了一般算法的滯后性。

(2)普適性。無中心算法不是只針對某些特定的配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，只要對每個節(jié)點的SVM訓(xùn)練完成，插入到節(jié)點中即可達(dá)到診斷效果。

(3)并行性。無中心算法要求多個節(jié)點同時參與并行計算，運算速度較快。

本文提出了一種基于無中心智能化平臺的建筑電氣系統(tǒng)故障診斷算法，但該算法才剛剛起步，無中心故障診斷算法在系統(tǒng)規(guī)模較大的情況下比集中式算法運用更為靈活。如何將無中心算法推廣到實際的無中心智能化建筑中，是下一步非常有意義的研究工作。

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