基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣智能控制技術(shù)研究

馬艷梅

(淮南職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能與電氣工程學(xué)院，安徽 淮南 232001)

電氣智能控制設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且涉及的領(lǐng)域繁多，因此在工作中要更加重視電氣智能控制管理質(zhì)量，降低工作中的錯(cuò)誤，避免電氣故障等問題。但當(dāng)前人為控制和管理模式存在一定困難，近年來PID控制技術(shù)在電氣設(shè)備中得到了較為廣泛的應(yīng)用，在一定程度提高了電氣智能控制效果，但目前電氣設(shè)備運(yùn)行仍需要依賴人為操作，極易出現(xiàn)誤差等問題，因此需要應(yīng)用智能化技術(shù)加以解決，智能化技術(shù)在電力行業(yè)中的突出表現(xiàn)，反映了電力行業(yè)的現(xiàn)狀。基于此人工智能技術(shù)逐漸在電氣設(shè)備控制技術(shù)中得到了應(yīng)用，智能技術(shù)利用機(jī)器和電子設(shè)備來模擬人類大腦的一種技術(shù)，可以像人類的思維一樣，基于電腦技術(shù)和程序設(shè)計(jì)的原理，完成智能化操作管理[1]。將人工智能技術(shù)用于電氣化的自動(dòng)控制，既可以提高電力自動(dòng)化的控制品質(zhì)，又可以減少人力物力的投入。但由于人工智能技術(shù)需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理，但目前的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以滿足電氣設(shè)備控制目標(biāo)，基于此，進(jìn)一步提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣智能控制技術(shù)研究方法，以期提高電氣控制質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的電氣故障檢測(cè)，保證電氣控制系統(tǒng)的正常工作。

1 電氣智能控制技術(shù)

1.1 異常數(shù)據(jù)識(shí)別與偏差約束

由于電氣設(shè)備控制管理數(shù)據(jù)量龐大，需要結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)控和優(yōu)化處理。基于此，建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣智能控制體系，從而更好的實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備控制目標(biāo)[2]。假設(shè)電氣設(shè)備產(chǎn)生的有功功率為M，設(shè)備的不平衡振動(dòng)量為G1，如果在校正設(shè)備上加一個(gè)不平衡參量記為D1，電氣設(shè)備調(diào)峰機(jī)組的不平衡振動(dòng)量為G2，當(dāng)G1>G2時(shí)，獲取最優(yōu)決策，可以推導(dǎo)出電氣設(shè)備運(yùn)行過程中的機(jī)組振動(dòng)幅度P如式(1)所示。

P=D1(G1-G2)

(1)

基于上述算法進(jìn)一步對(duì)電氣設(shè)備控制約束影響系數(shù)α1進(jìn)行計(jì)算，如式(2)所示。

(2)

基于上述算法，進(jìn)一步對(duì)電氣設(shè)備運(yùn)行過程中的結(jié)構(gòu)不均勻性數(shù)據(jù)進(jìn)行采集記為σ，設(shè)備運(yùn)行的非對(duì)稱振蕩系數(shù)為λ。設(shè)備重量的失衡參數(shù)為ψ，根據(jù)電氣設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本，設(shè)置若干目標(biāo)，基于此計(jì)算設(shè)備初始均勻性參數(shù)，如式(3)所示。

(3)

依據(jù)式(3)結(jié)果，由此可獲取在時(shí)間協(xié)調(diào)約束條件下，電氣設(shè)備的調(diào)峰機(jī)組約束振動(dòng)量為Q，如式(4)所示。

Q=|λ-σ-ψ|-α1P

(4)

(5)

式(5)中，Ak表示異常數(shù)據(jù)輸出系數(shù)。假設(shè)ki時(shí)間點(diǎn)的電氣設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)特征集為S，則進(jìn)一步對(duì)電氣設(shè)備過程中可能出現(xiàn)的局部偏差數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)[3]。若局部運(yùn)行反饋值為φ(n)，則局部偏差數(shù)據(jù)識(shí)別算法α(ks)如式(6)所示。

(6)

依據(jù)式(6)結(jié)果，基于局部偏差數(shù)據(jù)進(jìn)行約束，則局部異常區(qū)域的臨時(shí)控制算法Δu(M)如式(7)所示。

Δu(M)=LU-α(ks)/ε[Aku-g(ns)]

(7)

在上述算法中，設(shè)備局部動(dòng)態(tài)線性特征為ε，設(shè)備輸入和輸出的動(dòng)態(tài)關(guān)系為g(ns)，對(duì)電氣設(shè)備運(yùn)行過程中的能量消耗為L(zhǎng)和空載功率U進(jìn)行識(shí)別，并構(gòu)建電氣智能控制管理數(shù)據(jù)修正管理模型[4]。設(shè)在電氣設(shè)備運(yùn)行過程中，總數(shù)據(jù)輸出量為Q，誤差信號(hào)反饋參數(shù)為K，利用數(shù)字調(diào)節(jié)器進(jìn)行電氣設(shè)備約束調(diào)節(jié)算法的完善，數(shù)字調(diào)節(jié)器u如式(8)所示。

(8)

在上述算法中，ti為電氣設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行周期，K為電氣設(shè)備控制調(diào)節(jié)系數(shù)；f(ti)為不同信號(hào)之間的轉(zhuǎn)換函數(shù)。基于上述算法進(jìn)行電氣設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的有效識(shí)別和優(yōu)化，可以更好的調(diào)節(jié)電氣設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，快速診斷電氣設(shè)備的局部異常數(shù)據(jù)并進(jìn)行約束[5]。

1.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)調(diào)控

由于電氣設(shè)備運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，數(shù)據(jù)量龐雜，僅靠對(duì)局部異常數(shù)據(jù)的識(shí)別和約束仍難以滿足智能控制目標(biāo)，基于此，需要進(jìn)一步結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)原理對(duì)電氣設(shè)備整體數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪并對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)調(diào)控算法進(jìn)行優(yōu)化[6]。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是指以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，在最短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行推演，從而提高產(chǎn)量和效率的方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)反饋幾個(gè)步驟，基于上述步驟對(duì)電氣設(shè)備允許情況進(jìn)行分析管理和控制規(guī)劃可以更換的提高設(shè)備運(yùn)行效率，保證設(shè)備運(yùn)行安全[7]。假設(shè)電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí)域中的常數(shù)為T1和T2，則控制器可獲得第一輪的輸出x(t)如式(9)所示。

(9)

式(9)中，s(x)表示電氣設(shè)備控制器的調(diào)節(jié)比例系數(shù)；s(t)表示電氣設(shè)備的干擾偏差值。基于上述算法，進(jìn)一步結(jié)合設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的溫度指標(biāo)d，計(jì)算設(shè)備運(yùn)行的絕偏差參數(shù)ISE、時(shí)間偏差系數(shù)IAE和控制絕對(duì)值偏差滯后參數(shù)值ITAE，從而獲得電氣設(shè)備的調(diào)整數(shù)值范圍[8]。具體算法如式(10)所示。

(10)

在此基礎(chǔ)上，根據(jù)得到的滯后參數(shù)，構(gòu)建電氣設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)清洗算法，對(duì)設(shè)備可調(diào)控函數(shù)取值范圍進(jìn)行計(jì)算，F(xiàn)(k)具體如式(11)所示。

(11)

(12)

式(12)中，Kia、Kib、Kic表示三相靜態(tài)坐標(biāo)中a、b、c軸上的電流，uabc表示三相靜態(tài)坐標(biāo)中a、b、c軸上的電壓。基于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)進(jìn)行干擾識(shí)別，根據(jù)計(jì)算結(jié)果獲取設(shè)備電壓Uka和電流Ikb的調(diào)控幅度，具體算法如式(13)和式(14)所示。

(13)

(14)

基于上述計(jì)算結(jié)果，通過對(duì)設(shè)備電壓和電流的控制，可以更好地保障整個(gè)電氣設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，提高電氣設(shè)備的工作質(zhì)量，使電氣設(shè)備的運(yùn)行過程更加的井然有序。

1.3 電氣智能控制的實(shí)現(xiàn)

結(jié)合前文算法對(duì)電氣設(shè)備各個(gè)區(qū)域硬件配置的運(yùn)行異常數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和識(shí)別，對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行綜合控制管理，為方便理解將電氣設(shè)備控制原理進(jìn)行展示，具體如圖1所示。

圖1 電氣設(shè)備控制原理

在控制過程中，要遵循如下原則：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)作為設(shè)備控制中心依據(jù)，與設(shè)備各個(gè)配置進(jìn)行信號(hào)的輸入和輸出，當(dāng)電氣設(shè)備在正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，不同硬件設(shè)備的控制是一個(gè)獨(dú)立的運(yùn)作和管理的過程[9]。因此需要對(duì)不同設(shè)備進(jìn)行電壓負(fù)荷控制，其步驟較為復(fù)雜，基于此，可以將各設(shè)備的輸入端與輸出端相連并進(jìn)行自動(dòng)組裝，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)篩查檢測(cè)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)中繼器進(jìn)行中心驅(qū)動(dòng)控制，以此迅速地對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行故障的辨識(shí)，若篩查到異常數(shù)據(jù)則及時(shí)進(jìn)行預(yù)警和調(diào)控管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的智能重置，使電氣設(shè)備重新回到正常的工作狀態(tài)[10]。設(shè)備的智能檢測(cè)方法的基本原則是：在運(yùn)行基礎(chǔ)上，將各個(gè)設(shè)備的數(shù)據(jù)和參數(shù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。采用以下的公式來實(shí)施驅(qū)動(dòng)控制的計(jì)算，以此對(duì)異常區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)重置處理fcm(t)，具體算法如式(15)所示。

(15)

式(15)中，Li表示電氣設(shè)備整體運(yùn)行規(guī)模；φ(t)表示電氣設(shè)備運(yùn)行的整體慣性權(quán)重。基于上述調(diào)控算法，進(jìn)一步對(duì)電氣智能控制處理步驟進(jìn)行優(yōu)化，具體如圖2所示。

圖2 電氣設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)智能管理步驟優(yōu)化

通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)對(duì)電氣設(shè)備的智能控制方法進(jìn)行優(yōu)化，可以對(duì)電氣設(shè)備的工作狀況進(jìn)行綜合的檢測(cè)，對(duì)系統(tǒng)的工作狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)故障的種類和位置進(jìn)行判定和管理[11]。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文所提基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣智能控制技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用效果，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)設(shè)備由PC機(jī)、伺服驅(qū)動(dòng)器、實(shí)時(shí)仿真機(jī)、線性光柵儀等組成。在試驗(yàn)過程中，利用Simulink模型和模擬軟件。采用RT-Simulink主程序進(jìn)行實(shí)時(shí)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)上傳等操作，通過MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并以txt、xls等形式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。采用HOKI3390型電力分析器與CNC設(shè)備相配合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，并將其資料復(fù)制至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)上完成電力分析儀的分析與處理，為了保證系統(tǒng)的正常工作，必須對(duì)設(shè)備參數(shù)進(jìn)行更嚴(yán)格的規(guī)范，如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)

根據(jù)表1的資料，對(duì)電氣設(shè)備運(yùn)行信息進(jìn)行比較和分析，及時(shí)更新電氣設(shè)備的控制數(shù)據(jù)，并對(duì)不同區(qū)域設(shè)備數(shù)據(jù)Ai(k)進(jìn)行篩選和傳遞，利用方程式進(jìn)行平均處理，以此獲取控制絕對(duì)值偏差zi(k)，具體算法如式(16)所示。

(i=0,1,…,n;k=1,2,…,m)

(16)

其中

(17)

為了使模擬與真實(shí)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)更為吻合，對(duì)電氣設(shè)備中的變頻器、控制器等結(jié)構(gòu)設(shè)備的控制情況進(jìn)行對(duì)比檢測(cè)，在電氣設(shè)備運(yùn)行過程中的不同負(fù)荷變動(dòng)情況下，各個(gè)關(guān)鍵的運(yùn)行滯后性作為控制效果作為參照數(shù)據(jù)，對(duì)傳統(tǒng)PID控制方法及本文所提方法在相同環(huán)境下的對(duì)比檢測(cè)進(jìn)行記錄，具體如圖3和圖4所示。

圖3 常規(guī)環(huán)境下電氣設(shè)備的負(fù)荷變動(dòng)情況

圖4 干擾環(huán)境下電氣設(shè)備的負(fù)荷變動(dòng)情況

基于圖3和圖4對(duì)比檢測(cè)結(jié)果可知，無(wú)論是在干擾環(huán)境下還是常規(guī)環(huán)境下，相對(duì)于傳統(tǒng)的控制方法而言，本文所提出的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣智能控制技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過程中都可以更好的對(duì)設(shè)備負(fù)荷變動(dòng)進(jìn)行有效控制，且電氣設(shè)備多個(gè)關(guān)鍵硬件設(shè)備的滯后時(shí)間都明顯較低。進(jìn)一步對(duì)比分析了電氣設(shè)備局部異常的跟蹤管理效果，和整體控制效果進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)行記錄，具體檢測(cè)結(jié)果如圖5和圖6所示。

圖5 常規(guī)環(huán)境下設(shè)備局部異常數(shù)據(jù)跟蹤識(shí)別誤差

圖6 干擾環(huán)境下設(shè)備局部異常數(shù)據(jù)跟蹤識(shí)別誤差

由圖6可知在本文所提控制方法相對(duì)于傳統(tǒng)方法而言可以更好的對(duì)局部異常數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的跟蹤控制，跟蹤誤差基本在10%的范圍內(nèi)，而在干擾環(huán)境下，本文所提方法的識(shí)別誤差幅度雖然有所增加但整體波動(dòng)仍控制在20%上下，基本滿足當(dāng)前的電氣控制要求。由此證明基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣智能控制方法可以更加快速地對(duì)電氣設(shè)備局部運(yùn)行異常進(jìn)行有效跟蹤識(shí)別，進(jìn)一步結(jié)合跟蹤識(shí)別結(jié)果，在常規(guī)環(huán)境及干擾環(huán)境下利用本文所提方法及傳統(tǒng)方法的設(shè)備運(yùn)行魯棒性進(jìn)行多次對(duì)比檢測(cè)，并進(jìn)行記錄，具體如圖7和圖8所示。

圖7 常規(guī)環(huán)境下電氣設(shè)備運(yùn)行魯棒性對(duì)比檢測(cè)結(jié)果

圖8 干擾環(huán)境下電氣設(shè)備運(yùn)行魯棒性對(duì)比檢測(cè)結(jié)果

基于圖7和圖8對(duì)比檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析不難發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于傳統(tǒng)方法而言，無(wú)論是常規(guī)環(huán)境還是干擾環(huán)境下，本文所提方法基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣設(shè)備控制方法魯棒性明顯有所提高，充分滿足當(dāng)前使用要求，滿足研究目標(biāo)。基于以上實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合分析可知，本文所提方法具有較高的實(shí)用價(jià)值。

結(jié)語(yǔ)

根據(jù)目前電力自動(dòng)化的發(fā)展需求，將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與智能化技術(shù)相結(jié)合，提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣智能控制技術(shù)，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理論對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能管理。以電氣設(shè)備運(yùn)行變量作為參照進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行推理，構(gòu)建設(shè)備控制決策分析，從而更好的保障控制效果，解決人工短缺及控制效果不佳問題，提高電氣設(shè)備智能化處理質(zhì)量，優(yōu)化電氣智能控制管理效率，并通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了本文所提方法的應(yīng)用有效性，從而更好的推動(dòng)電氣設(shè)備智能化事業(yè)的發(fā)展。但在此過程中，本文所提方法仍存在一定的時(shí)延性，有待后續(xù)優(yōu)化，在干擾環(huán)境下本文提出的控制方法整體性能仍存在一定波動(dòng)，有待后續(xù)完善。