基于深度學習的電氣設備多源數據有效融合方法

王睿，李健，柳洪波，楊磊

山東泰開隔離開關有限公司，山東泰安，271000

0 引言

電氣設備和系統在現代工業、交通和生活中扮演著關鍵角色。為了確保其可靠性和效率，對設備進行持續監測并從中收集數據已成為標準實踐。這些數據來源于各種傳感器、日志和控制系統，其形式和結構各異。對工程師和研究人員來說，如何從這些數據中提取有意義的信息，識別模式和趨勢，以及進行決策支持，是一個長期且關鍵的任務。近年來，深度學習技術在圖像識別、自然語言處理等領域取得了顯著的成果，這為其在電氣設備數據融合中的應用提供了啟示。

1 深度學習的基本概念

深度學習作為機器學習的子領域，旨在通過模擬人腦的結構和功能來學習數據的表示。其核心是使用多層神經網絡，常用的是前饋深度神經網絡和遞歸神經網絡。每一層都由多個神經元組成，通過連接權重將信息從一個神經元傳遞到另一個神經元。隨著網絡的深入，這些表示變得更加復雜和抽象。深度學習已在圖像識別、語音識別和自然語言處理等多個領域顯示出卓越的性能。其成功的關鍵在于能夠自動從原始數據中學習高級特征，避免了手動特征工程的需要。當處理大量數據時，深度學習模型通常比其他機器學習算法更為優越。

2 電氣設備多源數據特性評價

2.1 異構性

異構性是電氣設備多源數據的顯著特點之一。在電氣系統的日常運行中，各種傳感器、儀器和監控設備會產生大量數據，這些數據在來源、格式、質量、時間尺度和空間尺度上可能都存在差異。例如，溫度傳感器可能提供每秒一次的讀數，而電流測量設備可能每分鐘記錄一次。此外，數據可能來自不同的物理量，如電壓、電流、頻率和阻抗，這些物理量的單位和量綱也各不相同。因此，處理和分析這些數據時需要考慮其內在的異構性，確保正確地解釋和利用每項數據。數據的異構性也為數據融合和分析帶來了挑戰，簡單地將不同來源的數據整合在一起可能會導致信息的丟失或誤解。為了充分利用這些數據，并從中獲取有價值的信息，需要采用適當的數據預處理、轉換和融合方法，確保考慮到每組數據的特性和價值。

2.2 動態性

電氣系統在運行過程中會受到多種因素的影響，導致其狀態和性能發生持續變化。數據的動態性反映了這些變化，包括周期性變化、突發事件和長期趨勢。例如，電氣負荷可能會隨著日常活動的進程、季節變化或特定事件而發生波動。同時，設備的老化、環境條件的變化或系統中的故障都可能導致數據的瞬時變化。這種動態性要求在數據分析和決策過程中采用實時或近實時的方法，以捕獲和響應這些變化。而且，數據的動態性也意味著靜態模型或一次性的分析可能無法準確地描述和預測系統的行為。因此，要有效地處理和利用這種動態數據，需要采用能夠適應變化、學習新知識并及時更新的分析方法和工具。

2.3 相關性

電氣設備多源數據的相關性在不同數據之間呈現出明顯的內在聯系和互動模式。在電氣系統的各個組件和設備中，常常可以觀察到相互依賴的關系。這種關系在數據中表現為統計相關性、因果聯系或共同的行為模式。電流與電壓之間可能存在固定的相位差關系，電氣設備的溫度上升與其工作負荷的增加具有直接聯系。對數據分析者而言，識別這些相關性可以揭示系統的內在機制、預測未來的行為或檢測異常。同時，基于單一數據源的分析可能會忽略其他數據的影響，導致分析結果的偏差。為充分利用數據的相關性，需要采用綜合的數據分析方法，確保所有相關數據的信息和價值都得到充分考慮[1]。

3 基于深度學習的電氣設備多源異構數據融合

3.1 基于自動編碼器的特征提取與融合

（1）單個自動編碼器融合

單個自動編碼器融合方法主要依賴自動編碼器的能力來實現特征提取和融合。自動編碼器是一種無監督的神經網絡結構，設計用于學習數據的有效表示。其結構包括編碼器部分和解碼器部分。編碼器將輸入數據壓縮到一個低維的潛在空間，而解碼器則試圖從這個潛在空間恢復原始數據。在電氣設備多源異構數據融合的場景中，可以利用自動編碼器的編碼部分從各個數據源中提取特征，并將這些特征融合為一個統一的表示。由于自動編碼器能夠捕獲數據中的主要模式和結構，此方法能有效地整合來自不同源的信息，并為后續的分析和決策提供有用的輸入。當處理大量的電氣設備數據時，這種基于單個自動編碼器的融合方法為確保數據的完整性和一致性提供了一個有效的策略。

（2）堆疊自動編碼器融合

堆疊自動編碼器融合方法通過多個自動編碼器層次結構實現更深層次的特征提取和融合。每一層的自動編碼器都負責提取其輸入數據的某種特征，并將其輸出作為下一層自動編碼器的輸入。通過這種層疊方式，模型能夠從原始輸入數據中學習到多層次、多尺度的表示。在電氣設備多源異構數據的融合應用中，堆疊自動編碼器可以從各個數據源中分別提取淺層和深層特征，并將這些特征整合到一個統一的高維表示中。這種高維表示包含了輸入數據的豐富信息和結構，為后續的分析和應用提供了堅實的基礎[2]。

3.2 注意力機制融合多源特征

（1）軟注意力機制

軟注意力機制為數據融合提供了一種權重分配策略，使模型能夠在多個數據源之間分配不同的關注度。基于該機制，模型可以為每個數據源分配一個權重，這些權重是根據數據的內容和上下文動態計算的。在電氣設備多源異構數據融合中，軟注意力機制可以根據每個數據源的貢獻和重要性為其分配權重，從而確保在融合過程中給予關鍵信息更高的優先級。此外，軟注意力機制還提供了對模型決策的可解釋性，因為權重可以直觀地展示模型對不同數據源的關注度。在實際應用中，該機制可以有效地整合來自多個傳感器或設備的數據，確保在整個融合過程中都能夠捕獲到關鍵的信息和模式。

（2）硬注意力機制

硬注意力機制為數據融合提供了一種明確的選擇策略，允許模型在多個數據源中選擇最重要的部分進行處理。與軟注意力機制不同，硬注意力機制并不為每個數據源分配權重，而是直接選擇某些數據源進行處理，忽略其他數據源。在電氣設備多源異構數據融合中，硬注意力機制可以根據每個數據源的重要性或貢獻選擇性地進行融合，從而確保關鍵信息得到有效處理。此融合方法的優點在于其計算效率，因為模型只需處理被選中的數據源，而無需處理所有數據源。但此機制也需要精確的策略來決定何時和如何選擇數據源，以確保融合結果的準確性和完整性。

3.3 基于多任務學習的融合

（1）共享表示學習

共享表示學習是多任務學習中的一種策略，旨在通過共享模型的部分結構，如隱藏層，為多個任務提供一個共同的表示。這種表示形式可以捕獲不同任務之間的相似性和關聯性，從而增強模型的泛化能力。在數學上，假設有兩個任務1T1和2T2，其共享表示可以通過以下方式進行建模：

f(x)=h(Wx+b)

其中，f(x)是輸入數據x的共享表示，h是激活函數，W和b是共享權重和偏置。

對于每個特定的任務，可以基于共享表示f(x)構建特定的預測層：

y1=g1(f(x))

y2=g2(f(x))

其中，g1和g2是任務特定的函數，y1和y2是兩個任務的輸出。

從上述公式可以看出，通過共享表示，不同的任務可以利用相同的底層特征f(x)。這不僅減少了模型的參數數量，還有助于在數據較少的任務中，通過其他任務的數據進行正則化，從而提高模型的性能。

（2）相關性建模多任務學習

相關性建模多任務學習關注于明確捕捉和建模多個任務之間的相關性。該策略的核心思想是，通過學習任務間的依賴關系，可以更好地指導每個單獨任務的學習過程，從而提高整體性能。

設有任務集合{T1,T2,…,Tn}，每個任務Ti對應一個輸出函數fi。在相關性建模多任務學習中，任務間的關系可以用一個相關性矩陣R來描述，其中元素rij表示任務Ti和任務Tj之間的相關性。

其中，h是激活函數，W和b是權重和偏置，rij是相關性矩陣的元素。

此公式表示，任務Ti的輸出不僅由其自身的輸入數據驅動，還受到其他任務的影響。相關性矩陣R的元素值決定了這種影響的強度。從上述公式可以觀察到，相關性建模多任務學習能夠明確地捕捉任務之間的依賴關系，使得在某個任務數據較少或存在噪聲時，可以借助其他相關任務的信息進行補充，從而增強模型的魯棒性和泛化能力[3]。

3.4 序列數據的深度學習方法

（1）基于LSTM的序列數據融合

基于LSTM的序列數據融合策略針對時序數據的特性，利用LSTM的長期記憶能力來融合來自不同源的序列數據。LSTM全稱為長短時記憶網絡，是遞歸神經網絡的一種變體，專為處理具有時間依賴性的序列數據而設計。在融合方法中，各個數據源的序列首先分別輸入到LSTM結構中。考慮一個序列輸入xt，LSTM的更新可以表示為：

ft=σ(Wf[ht-1,xt]+bf)

it=σ(Wi[ht-1,xt]+bi)

Ct=ft⊙Ct-1+it⊙ˉCt

ot=σ(Wo[ht-1,xt]+bo)

ht=ot⊙tanh(Ct)

其中，ft、it、ot分別為遺忘、輸入和輸出門；Ct和ht是當前時刻的單元狀態和隱藏狀態；W和b為權重和偏置；σ是Sigmoid激活函數，⊙表示逐元素乘法。

當各個數據源的序列通過LSTM處理后，其輸出隱藏狀態ht可以被視為該數據源在時刻t的特征表示。這些特征表示隨后可以通過各種方法進行融合，如簡單的加權平均或更復雜的神經網絡結構，從而得到一個綜合的序列特征表示。這種基于LSTM的融合方法能夠充分捕捉序列數據的時間動態和多源數據的互補信息。

（2）基于卷積網絡的序列數據融合

基于卷積網絡的序列數據融合方法利用卷積神經網絡（CNN）的局部感受野和權重共享特性，從時序數據中提取局部模式和特征。卷積操作可以捕捉數據中的短期依賴關系，而池化層則可以降低數據的維度并提取關鍵信息。

考慮一個輸入序列x的一段，卷積操作可以表示為：

ci=σ(W*x[i:i+k]+b)

其中，W是卷積核，k是其大小，*代表卷積操作，σ是激活函數，b是偏置項。在融合過程中，各個數據源的序列首先經過卷積層進行特征提取，得到的特征圖可以通過池化操作進一步處理：

pj=max(c[j:j+p])

其中，p是池化窗口的大小，上述操作是最大池化。

經過卷積和池化操作后，各個數據源的序列被轉化為一組特征圖。這些特征圖可以進一步通過全連接層或其他融合策略進行整合，從而得到一個綜合的特征表示。基于卷積網絡的序列數據融合方法利用了卷積網絡在處理格點數據（如圖像和時序數據）上的優勢，能夠有效地捕捉多源數據的局部模式和全局結構[4]。

4 結語

綜上所述，電氣設備多源數據具有其獨特的特點，如異構性、動態性和相關性。為了有效地處理和利用這些數據，深度學習技術提供了一系列融合方法。自動編碼器、注意力機制、多任務學習以及卷積神經網絡等方法在多源數據融合中都展現了其出色的性能。這些方法能夠捕獲數據中的復雜模式和結構，確保數據的完整性和一致性。隨著技術的進步和研究的不斷深化，預期未來會涌現更多的多源數據融合技術，為電氣設備數據分析和應用提供更多的可能性。