基于BP-Adaboost神經網絡的非侵入式電機工作狀態識別方法

胡正偉, 王志紅, 暢瑞鑫, 謝志遠, 曹旺斌

(華北電力大學 電氣與電子工程學院,河北 保定 071003)

0 引 言

隨著現代電力工業的快速發展,電力將是未來能源系統碳減排的主力,而電機驅動系統作為企業各類設備的主要動力源,電機節能與高效利用是實現雙碳目標的重要環節[1-2]。但單從電機技術改進而言,其減排量還是相對有限的,從需求側降碳是最直接、最有效的手段。通過引入智能方法對電機的起停狀態實時監測,從而知道電機的使用時長,進而對路線進行整體規劃、布局,以及實時監測杜絕企業超時使用的情況,從根本上減少控排企業碳排放[3-4]。并且通過監測電機的使用電荷量,可有效地識別常規監測方法無法識別的竊電行為。

不僅如此,電機的啟停狀態還影響到整個電力系統的穩定,電機工作狀態的改變不是瞬時完成,而是經過一個電磁暫態的過渡過程。電機啟動電壓突然增大將導致網絡節點電壓下降,相當于負荷發生短路,而電機退出運行相當于甩負荷,是導致發電機加速的主要原因之一[5]。因此,研究電機起動和停止的工作狀態意義重大。

隨著計算機網絡技術和通信技術的快速發展,信號處理和人工智能已成為下一代狀態識別系統強有力的工具。文獻[6]通過無線傳感器網絡技術構建了電機在線監測通信平臺,由于其技術限制,導致網絡在電磁條件下可靠性不高,數據傳輸速度慢。文獻[7]通過運用自組織特征映射 (self-organizing feature mapping,SOFM)對屬性約簡后的數據進行聚類及可視化分析電機狀態,但需要大量的數據計算來確定最大閾值,導致分辨識別速度很慢。文獻[8]提出一種非侵入性的軟件鎖相環(software phase locked loop,SPLL)轉子棒識別電機方法,但成本相對較高,且在信噪比差的情況下,需要對算法進行相應調整,導致模型適用性較差。文獻[9]提出一種小波閾值去噪、集合經驗模態分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和互相關分析相結合的方法進行特征提取,將該方法用于轉子系統正弦扭矩激勵的特征頻率提取中,但這是一種侵入式的識別方法。

基于上述問題,本文提出一種面向非侵入式電機工作狀態識別方法的設計,即通過ATP-EMTP搭建電機并網仿真模型和信號數據采集、采用Pisarenko諧波分解(Pisarenko harmonic decomposition,PHD)[10-14]諧波信號恢復和特征提取構建數據集、提出BP-Adaboost[15-16]在電機工作狀態領域識別分類三方面上的有機融合,其中通過PHD算法與互相關濾噪相結合對電機工作狀態下電壓電流進行諧波參數特征提取,可有效提高信噪比,能夠有效地降低噪聲干擾、恢復原信號信息數據并構建穩定的數據集,為實現用電設備低成本高精度的監測提供了一種思路。該方法性價比高、適用性廣,且使用有線傳輸數據會比無線的可靠性相對高,從而減弱了空間上電磁環境的影響。最后通過仿真和實驗結果驗證所提方法的抗干擾性、有效性和精準度。

1 系統方案與整體流程

本文設計了非侵入式電機工作狀態識別方法的整體方案,如圖1所示。實現非侵入式電機工作狀態識別方法主要包括3個步驟:

圖1 電機狀態識別工作流程Fig.1 Motor status identification workflow

1)首先通過ATP-EMTP搭建電機并網模型,對電機入口端和配電線路電壓電流數據采集和波形顯示與分析,并在此基礎上模擬噪聲信號。其次,采用非侵入式方法對電機入口端和電網端電壓電流正常、加噪信號數據采集,為電機工作狀態的識別奠定數據基礎。

2)采用PHD諧波恢復算法,對電機入口端電壓電流諧波檢測,進一步挖掘電機狀態數據中的諧波信息機制;通過PHD算法與互相關濾噪融合建立起電信號特征提取的優化算法對電網端加噪電壓信號進行諧波參數提取,并以此構建電機工況的特征數據集。

3)通過BP-Adaboost強分類器來對諧波信息進行識別,將處理好的數據劃分為訓練集和測試集,并輸入到網絡中,實現對電機工作狀態的識別,達到有效提高電機工作狀態的識別精度,并進行實驗仿真優化與結果分析。

2 電機并網模型與方案原理介紹

2.1 電機并網仿真模型的搭建

ATP-EMTP為電機設備提供了高度先進的建模功能,通過ATPDraw軟件搭建電機起動模型[17-19]。電機使用ATPDraw軟件提供的通用異步感應電機,其中本文使用的方法對所有電機類型均適用。采用降壓限流軟起動方式起動電機,電源電壓為11 kV,變壓器低壓側母線為380 V,系統頻率為50 Hz,采樣頻率為5 kHz。模型仿真了電機起動-穩態-停止工作狀態,并記錄了電網端加噪信號的仿真數據,將仿真數據轉換成MATLAB可用的數據格式,并在MATLAB中實現對電機工作狀態識別與諧波分析。

1)電機并網仿真模型。

搭建電機并網模型如圖2所示。圖2中:UT為電網端電壓;US為電機入口端電壓;SB為主路開關;SR為旁路開關。

圖2 電機并網模型Fig.2 Motor starting model

仿真完成電機起動(1～3 s)-穩態(3～7 s)-停止(7～10 s)過程的原理時序圖如圖3所示。

圖3 電機起動-停止時序圖Fig.3 Motor start-stop sequence diagram

2)30個完整周期的電機并網模型。

圖4 30個周期電機并網加噪模型Fig.4 30 cycle motor grid-connected noise model

3)電機并網模型仿真波形。

電機起動時電機端電壓突然增大,電流變大6到7倍,將導致電網端節點電壓暫降,相當于負荷發生了短路;而電機停止工作相當于甩負荷,這時電機端電容電抗對斷開產生返送電壓,電流為0,將導致電網端節點電壓暫升。模型仿真完成電機起動(1～3 s)-穩態(3～7 s)-停止(7～10 s)一個周期,電網端(不加噪)和電機入口端電壓、電流信號波形整體變化、整體時間線如圖5所示。

圖5 一個周期電網端電壓和電機入口端電壓、電流信號波形Fig.5 One cycle grid end voltage and motor inlet end voltage and current signal waveform

2.2 PHD諧波分解

PHD諧波分解法[20]通過求解信號互相關矩陣的特征多項式來估計各諧波分量的頻率,然后利用得到的頻率采用互相關算法估計振幅和相位。本文采用的特征方程為

(1)

1)計算(m+1)個連續互相關組成信號的互相關特征值擴展階增廣矩陣分解為

R=

(2)

式中:R為共軛對稱的Toeplitz矩陣;P為矩陣分解階數。

2)求矩陣R的最小特征值,記為u0,并用v表示u0的多重度,然后將R降階為m+1-v行和列組成新矩陣R1,重復這一步驟直到從某一階下降到下一階,直到最小特征值不再改變,即可定出P。與最小特征值對應的特征向量各分量用a0,a1,…,a2P表示。

通常,采樣間隔取Δt=1,且fi取正。

2.3 基于BP-Adaboost的電機狀態識別

自適應增強(adaptive boosting,Adaboost)算法[21]是一種迭代算法,其核心思想是通過弱分類器學習算法和數據樣本空間(X,Y),從樣本空間中找出m組訓練數據集,每組訓練數據的權重都是1/m,然后通過弱分類器學習算法迭代運算T次,每次運算后都按照分類結果更新訓練數據權重分布。Adaboost算法原理如圖6所示。

圖6 Adaboost算法原理Fig.6 Adaboost algorithm principle

BP-Adaboost[22-23]即用BP神經網絡作為弱分類器,反復訓練BP神經網絡預測樣本輸出,通過Adaboost算法得到多個BP神經網絡弱分類器組成的強分類器。BP-Adaboost強分類器具體步驟如下:

1)數據樣本初始化和神經網絡初始化權值和閾值。從數據樣本空間中隨機選擇m組作為訓練數據,初始化測試數據分布權值Dt(i)=1/m,根據樣本輸入輸出維數確定神經網絡結構。

2)數據樣本歸一化處理和弱分類器預測。訓練第t個弱分類器時,通過訓練好的BP神經網絡預測訓練數據輸出,得到預測序列g(t)的預測誤差et,誤差和et的計算式為

et=∑iDt(i),i=1,2,…,m(g(t)≠y)。

(3)

3)計算得到的預測序列權重。根據預測序列g(t)的預測誤差et計算序列的權重at,權重計算式為

(4)

4)測試數據權重調整。根據預測序列權重at調整數據訓練樣本的權重,調整計算值式為

(5)

5)構建強分類函數。訓練T輪后將得到的T組弱分類函數組合得到強分類函數h(x),表達式為

(6)

3 電機狀態識別方法仿真分析

3.1 PHD諧波恢復仿真分析

1)PHD諧波恢復已知信號。

選取電力系統中一觀測信號為

(7)

式中:頻率f1=50 Hz;f2=150 Hz;f3=450 Hz;f4=600 Hz。采用PHD諧波恢復對構造的已知信號測試,仿真結果如圖7所示。可以看出,PHD諧波恢復的頻率幅值與真實值很接近,表明PHD方法可以很好地估計諧波參量。

圖7 PHD諧波恢復頻率幅值仿真圖Fig.7 PHD frequency amplitude simulation

2)電機入口端電壓波形仿真結果。

采用PHD諧波恢復算法對電機入口端電壓電流信號進行諧波仿真測量,對諧波頻率、幅值、相位進行估計,截取電機起動狀態1～3 s信號波形,截取電壓電流信號波形如圖8所示。

圖8 電機入口端電壓、電流截取波形Fig.8 Motor end voltage current interception waveform

截取信號波形總時間為2 s,信號的采樣頻率為5 kHz,采樣點數為10 000,取前8次仿真頻率、仿真結果幅值、相位、功率如表1所示。

表1 電壓信號仿真數據結果Table 1 Voltage signal simulation data results

總諧波畸變率(total harmonics distortion, THD)為

(8)

式中:Gn為所有諧波分量的有效值;G1為基波分量的有效值。

電壓、電流基波恢復率為

(9)

式中:G′表示電力系統中基波頻率為50 Hz;G表示經過PHD諧波恢復的電壓、電流值。

3)電機入口端電流波形仿真結果。

取前8次仿真頻率和仿真結果的幅值、相位、功率如表2所示。

表2 電流信號仿真數據結果Table 2 Current signal simulation data results

從表1和表2結果可以看出,本文采用PHD方法能夠有效地估計電機起動狀態電壓、電流各諧波分量的幅值、頻率、相位。其中,經過PHD諧波恢復的電壓、電流值分別為49.989 Hz和49.926 Hz,則電壓、電流基波恢復率分別為99.978%和99.852%,且電壓、電流信號總諧波畸變率在國家規定的范圍內。采用PHD法估計諧波的幅值與頻率有優良的分辨率和頻譜估計穩定性,能夠及時檢測電機諧波以便采取相應的技術措施,防止諧波危害的發生。

3.2 互相關濾噪與PHD算法數據仿真

在搭建30個周期的電機加噪并網模型中,對模型運行4次,在同一信噪比條件下會得到120組不同的信號波形,通過PHD算法采集電網端電壓信號前8次仿真的頻率、幅值、相位、功率,得到電機起動、停止狀態各120個樣本32維特征量,組成240個神經網絡輸入樣本數據集。

設兩個函數分別是x(t)和y(t+τ),則互相關函數如下式所示,利用兩個函數在不同的相對位置上互相匹配的程度對信號濾噪處理,即

(10)

將PHD諧波數據進行互相關優化濾噪仿真效果分析,截取電網端電機起動狀態的電壓信號1～3 s,以加噪-10 dB為例分析其去噪效果,分段互相關濾噪和放大信號取1～1.2 s濾噪對比如圖9所示。以ATP-EMTP不加噪聲條件下仿真得到的電機數據為目標信號,因為在不加噪聲條件下的仿真平臺中外界噪聲干擾很小,噪聲趨近為0,便可以在此基礎上對電機數據進行加噪處理,得到噪聲信號,再通過互相關濾噪得到的數據與原目標信號進行對比,進一步可以得到去噪效果。

圖9 分段互相關濾噪和放大信號取1～1.2 s濾噪對比Fig.9 Segmented cross-correlation noise filter and amplification signal were compared with 1-1.2 s noise filter

對加噪-10 dB信號分別采用兩段和四段互相關濾噪。采用兩段均分互相關,第一段取(1∶5 000),第二段取(5 000∶10 000);采用四段均分互相關,第一段取(1∶2 500),第二段取(2 500∶5 000),第三段取(5 000∶7 500),第四段取(7 500∶10 000)。加噪信號通過PHD算法結合互相關濾噪與不加噪時信號的諧波參量相比較,前8次諧波參數的相對誤差仿真結果如圖10所示。

圖10 不加噪與加噪互相關濾噪諧波參量相對誤差Fig.10 Relative error of harmonic parameters of noise filtering without and with noise correlation

對采集電網端加入不同低信噪比的信號,PHD算法結合二段互相關濾噪,加噪與不加噪前8次諧波參數平均相對誤差仿真結果如圖11所示。

圖11 不同信噪比條件下的不加噪與加噪信號互相關濾噪諧波參量相對誤差Fig.11 Different SNR no noise and noise filter harmonic relative error

由圖9可以看出,加噪信號經過PHD算法與互相關濾噪融合建立起優化算法,基本恢復了原始信號及參量信息。信號分別進行兩段和四段互相關濾噪,其信號的諧波參量恢復程度由圖10可知,二段濾波的幅值、頻率、相位、功率的相對誤差均小于四段濾波,則二段濾噪效果要好于四段濾噪效果,驗證了維納辛欽定理,數據點數越多越符合統計特性,且二段濾噪的前8次諧波參量的相對誤差較小并趨近穩定。從圖11可知,在不同低信噪比條件下,PHD算法結合互相關濾噪得到的諧波參數波動幅度較小,數據相對穩定。所以本文采用二分段互相關去噪處理數據樣本。

3.3 BP-Adaboost電機狀態仿真識別分析

將樣本數據隨機分為200個訓練集和60個驗證集。電機起動狀態用標簽1來表示,電機停止狀態用標簽-1來表示。BP-Adaboost的輸入節點數為32,隱藏層節點數為10,輸出節點數為1,訓練次數為1 000,神經網絡學習率為0.01,采用12個BP弱分類器構成一個強分類器。

1)電機去噪識別仿真對比結果。

采用快速傅里葉變換 (fast Fourier transform,FFT)和PHD對不同低信噪比信號直接提取數據集,電機狀態識別率對比結果如表3、表4所示。通過PHD算法結合互相關濾噪提取的數據集,電機工作狀態識別率仿真結果如表5所示。BP-Adaboost強分類器和BP單一弱分類器在PHD諧波恢復不加濾噪條件下的電機識別率對比結果如表4和表6所示。

表3 FFT諧波恢復不加濾噪識別結果Table 3 Simulation results of FFT harmonic recovery without noise filter recognition

表4 PHD諧波恢復不加濾噪BP-Adaboost識別結果Table 4 BP-Adaboost recognition results of PHD harmonic recovery without noise filtering

表5 PHD諧波恢復加濾噪BP-Adaboost識別結果Table 5 BP-Adaboost recognition results of PHD harmonic recovery and noise filtering

表6 PHD諧波恢復不加濾噪BP識別結果Table 6 BP recognition results of PHD harmonic recovery without noise filtering

由表3和表4仿真對比結果可以看出,采用PHD算法提取的數據集比FFT算法電機識別率高,所以PHD算法更適合本文系統。由表4、表5仿真對比結果可知,BP-Adaboost神經網絡對PHD與互相關融合濾噪處理得到的樣本數據電機識別效果有明顯的提升,并且電機起動和停止的分類識別率達到100%。由表4、表6仿真對比結果可知,在低信噪比時,采用BP-Adaboost強分類器比BP弱分類器的識別率高。

2)電機去噪識別評價指標對比仿真結果。

為了進一步分析BP-Adaboost神經網絡對電機工作狀態的識別性能,以加入信噪比-20 dB噪聲為例,采用準確率A、誤差E、靈敏度Se、特異度Sp、精準率P、假正率F、 F1指數F1、真實值和預測值相關系數M、ROC曲線這9種分類評價指標進行分析,各指標的表達式為:

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

式中應用二分類混淆矩陣:TP為真正例;TN為真負例;FP為假正例;FN為假負例。

不同低信噪比信號直接提取數據集和PHD與互相關融合濾噪后提取數據集的評價指標結果如表7所示,ROC曲線圖如圖12所示。

表7 不加濾噪與加濾噪仿真評價指標結果Table 7 No filter noise and filter noise evaluation index

圖12 不加濾噪與加濾噪仿真ROC曲線Fig.12 ROC curves without noise and with noise

由表7結果可知,經過PHD算法結合互相關濾噪得到的數據樣本可使神經網絡的精確度達到1,反映了預測正確結果占真實結果的準確率高;誤差達到0,反映了分類誤差較小,得到的準確率相對較高;靈敏度達到1,刻畫了被分類器正確分類的正實例占所有正實例的比例;特異度達到1,刻畫了被分類器正確分類的負實例占所有負實例的比例;精確率達到1,在模型預測為正樣本的結果中,真正是正樣本所占的百分比達到1;假正率達到0,計算了被分類器錯認為正類的負實例占所有負實例的比例;F1指數用來衡量二分類模型精確度,是精確率與召回率的平均結果;真實值和預測值相關系數達到1,反映了真實值和預測值之間預測誤差很小。計算圖12不加濾噪的ROC曲線面積AUC的值為0.810 3,加濾噪的ROC曲線面積AUC的值高達0.933 3,ROC曲線下面的面積越大,則收益越高,代價越低,模型的性能也就越好。即以上9種評價指標一致反映,經過PHD算法結合互相關濾噪構造的數據集可使電機識別方法有很大的提高,以及表明了BP-Adaboost神經網絡識別電機狀態的方法具有優良的分類性能和較高的分類價值。

3.4 實驗驗證

為了驗證本文識別方法的準確性與可靠性,搭建如圖13所示實驗驗證平臺,采用電壓380 V、轉速1 400 r/min、功率0.55 kW、電流1.2 A的三相異步電動機,采集電機端頻率為50 Hz的電流信號,多次測量并保存數據。其中圖13(a)是整體電機數據采集平臺,圖13(b)～圖13(e)是平臺器件局部放大。通過示波器多次采集電機起動停止的電流波形,其電流波形如圖13(e)所示,實測波形與仿真波形一致。電機起動時,電機端電流將會突然增大,變大為6到7倍,而電機停止工作時,電流瞬時變為0。

圖13 搭建的驗證平臺和器件局部放大Fig.13 Validation platform and device local amplification are built

采用本文3.2節方法,得到的頻率、幅值、相位、功率各前兩次的仿真結果如表8所示,組成8維特征量。采用本文3.4節方法,對實測電流數據加噪并進行電機工作狀態識別,三相異步電動機起動和停止的識別率如表9所示。

表8 實測電流信號PHD仿真結果Table 8 PHD simulation results of measured current signal

表9 PHD諧波恢復加濾噪識別實驗驗證結果Table 9 Experimental verification of PHD harmonic restoration and noise filtering

由表9結果可知,實測數據的識別率在96%左右,進一步驗證了本文所提方法的精度和有效性。由于實測數據比仿真數據更為復雜,所以與表5對比,實測結果比仿真結果的識別率低4%。

4 結 論

本文設計的非侵入式電機工作狀態識別方法,通過仿真數據驗證,得到如下結論:

1)通過PHD算法與互相關濾噪融合建立電信號特征提取的優化算法,使采集到的數據穩定、可靠,提高了數據樣本的抗噪性能,也大幅度提高了電機分類的準確率。

2)采用BP-Adaboost神經網絡進行調優優化,使識別率達到100%,彌補了單一弱分類器的不足,具有可靠性高、識別準確率高等優點。

綜上所述,本文設計的識別方法識別準確率好、性價比高、模型穩定可靠,對降低碳排放和監測竊電偷電,實現能源的可持續發展都具有重要意義。但如何將其真正應用到工程實際,有待下一步研究。