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数据驱动在电力储能设备声纹识别和监测诊断中的应用

2024-08-23 55 上传者：管理员

摘要：随着电力储能技术的快速发展，对储能设备的运行安全与性能稳定性要求日益提高。声纹识别作为一种非接触式的监测手段，在电力储能设备的故障诊断中展现出巨大潜力。本文深入探讨了数据驱动在电力储能设备声纹识别和监测诊断中的应用研究。首先分析了数据驱动技术的研究进展以及市场常见技术类别；然后基于数据驱动，分析了储能设备声纹识别监测技术的发展情况。包括电力储能设备声纹样本采集和电力储能设备声纹信号的处理技术，最后依靠处理数据即可建立识别诊断模型，实现故障诊断。

关键词：
人工智能
信息技术
储能设备
故障诊断
数据驱动
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随着信息技术的飞速发展，数据驱动与人工智能在电力储能设备的声纹识别和监测诊断中扮演着愈发重要的角色。作为电力系统运行的核心部分之一，电力储能设备自身的运行状态和性能会直接影响电力系统工作的安全与稳定。然而传统的设备监测和诊断方法往往存在效率低下、准确性不高等问题。数据驱动技术的兴起为解决上述问题提供了解决路径。

1、数据驱动技术发展进程

在当前网络互联时代，数据是一种重要的信息资源，会直接驱动不同行业技术的发展创新。数据驱动就是以网络数据为基础信息，通过数据挖掘、分析和模型化校对，生成决策流程的一种新兴技术模式。现阶段数据驱动相关核心技术如下：

(1）大数据技术：大数据技术是数据驱动技术发展下的前沿科技，其自身的数据管理功能为数据驱动提供了存储、处理和分析能力。一般研究者会通过一定计算框架和数据存储系统，实现对大量基础数据的划分和处理。

(2）云计算技术：云计算技术保证了数据驱动的外部扩展性和计算资源融合。通过云计算平台，用户可以按需获取计算、存储和网络资源，实现快速部署和灵活调整。

(3）人工智能技术：人工智能技术可以保证数据驱动下指令分析与决策支持能力。通过机器学习、深度学习等技术，可以实现对数据的自动分类、聚类、预测和优化等任务。

2、数据驱动与储能设备声纹识别处理

数据驱动是一种基于数据的分析和决策方法，它强调从数据中提取有用信息，通过数据分析和模型训练来指导决策和优化过程。而在电力领域，数据驱动相关技术同样具有重要应用[1]。

电力储能设备作为电力系统的关键组成部分，其安全性和可靠性对电力系统的稳定运行至关重要。声纹识别作为一种非接触式的识别技术，在电力储能设备的状态监测和故障诊断中具有广阔的应用前景。数据驱动通过收集和分析大量数据，提取设备的声纹特征，实现对设备状态的精准识别。

具体来说，首先通过传感器等设备收集电力储能设备在运行过程中产生的声音信号。然后，对收集到的声音信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高声音信号的质量。接着，利用信号处理技术提取声音信号中的特征信息，如频谱特征、能量特征等，形成声纹特征向量。最后，通过机器学习算法对声纹特征向量进行训练和学习，构建出能够识别不同设备状态的声纹识别模型。

2.1 声纹样本采集

电力储能设备声纹样本采集的基本原理是通过特定的传感器设备，实时采集电力储能设备在运行过程中产生的声音信号，并将其转换为数字信号进行存储和处理。首先，需要选择合适的传感器设备来采集声音信号。传感器设备应具有高灵敏度、低噪声等特点，以确保采集到的声音信号具有较高的质量。选择合适的传感器设备对于提高声纹样本的质量和准确性至关重要。目前，常用的传感器设备包括高敏麦克风、声波传感器等。其次是信号处理技术，即通过模数转换器将采集到的模拟声音信号转换为数字信号，以便于后续的处理和分析。通过信号处理技术，可以对采集到的声音信号进行去噪、滤波等操作，提高信号的质量。同时，还可以利用信号处理技术提取声音信号中的特征信息，为后续的声纹识别提供有力的支持。最后是声纹库的构建与管理。电力储能设备声纹样本库的构建与管理是声纹样本采集的重要环节。一个完善的声纹样本库应包含各种运行状态下的声纹样本，以便于后续的声纹识别模型训练和测试。还需要建立有效的样本库管理机制，确保样本库的安全性和可靠性[2]。

2.2 声纹数据处理与诊断识别

基于数据驱动的电力储能设备状态评估，需要大量的数据支持。毫无疑问，数据质量是影响评估模型最终结果精确度的重要因素，高质量的声纹样本数据有助于监测模型更好地发掘设备信息，制定更优质的决策。然而在实际应用中，电力储能设备所在的复杂的运行环境会对声纹数据产生一定的影响。一方面，许多额外的非储能设备声纹会被传感器捕捉记录，另一方面传感器将监测信号传输到数据终端时，信道噪声和异常数据也会影响最终传输结果，形成无意义的数据集合，这对后续的监测和智能分析均有较大影响。因此，在数据采集预处理的基础上，还需要对电力储能数据进一步清洗。目前，对于储能设备的声纹数据清洗主要采用小波变换、矩阵相似度分类监测算法等。

2.2.1 小波变换下的声纹处理

小波变换是一种依靠小波函数对信号进行分析整理的一种降噪方法。一般会将声纹信号先划分为一系列小波函数，然而进行后续的多维度分析。与传统傅里叶变换相比，小波变换进行声纹处理时可以在频域与时域两侧同时提供信号的具体信息，更有效平稳地完成信号干预处理。常规的处理方法是通过选择合适的小波基函数和分解层数，对声纹信号进行多尺度分解，提取出信号中的有用信息，同时去除噪声干扰。除了单纯的信号去噪，小波变换还可以实现声纹信号特征提取，包括但不限于能量分布特征、频率特征等，可以为后续的声纹信息识别提供支持。

(1）信号去噪。电力储能设备声纹信号在传输时，受到周围环境的影响，信号质量不可避免会出现下降。小波变换的信号去噪可以将不同信号分离，实现去噪处理。具体方法包括阈值去噪、模极大值去噪等。这些方法可以根据噪声的特性选择合适的阈值或模极大值进行去噪处理，有效提高声纹信号的质量。

(2）特征提取。声纹信号的特征提取是声纹识别中的关键步骤。小波变换可以通过提取信号在不同尺度上的能量分布、频率特性等特征，为后续的声纹识别提供有力的支持。

2.2.2 相似度矩阵与声纹信号的主成分提取

主成分分析(PCA)是一种常用的较为成熟的信号分析技术。它可以通过正交变换，将原始信号投影到一个新的坐标系统中，使得投影后的数据方差最大化，从而提取出信号中的主要成分。然而，传统的PCA方法在处理声纹信号时往往忽略了信号之间的相似性信息，导致提取出的主成分可能不够准确和稳定。为了充分利用声纹信号之间的相似性信息，目前各研究机构会选择基于相似度矩阵的声纹信号主成分提取方法。该方法需要首先计算声纹信号之间的相似度矩阵，然后利用PCA技术从相似度矩阵中提取出信号的主要成分。通过这种方法，监测者可以更好地保留信号中的有效信息，同时抑制噪声和冗余信息，从而提高声纹识别的准确性和稳定性。其具体流程包括相似度矩阵的构建以及主成分提取。

(1）相似度矩阵的构建。相似度矩阵是描述声纹信号之间相似性的关键工具，一般可以采用余弦相似度作为度量标准来计算声纹信号之间的相似度。余弦相似度是一种常用的相似度度量方法，它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。对于声纹信号，需要将其转换为特征向量形式，然后计算这些向量之间的余弦相似度。具体地，可以假设有一组声纹信号样本，每个样本都可以提取出一个特征向量。监测者会将这些特征向量组成一个矩阵，其中每一行代表一个样本的特征向量。然后计算这个矩阵中任意两行之间的余弦相似度，得到一个相似度矩阵。这个相似度矩阵中的每个元素表示对应两个样本之间的相似度值。

(2）主成分提取。在得到相似度矩阵后，研究人员就可以利用PCA技术从中提取出声纹信号的主要成分。也就是用数据降维方法，找到一个低维空间，使得原始数据在这个空间上的投影具有最大的方差，从而保留数据中的主要信息。在此之前还需要对相似度矩阵进行中心化处理，即减去每一列的平均值，使每一列的均值为零。然后计算中心化后矩阵的协方差矩阵，并求解该协方差矩阵的特征值和特征向量。这些特征向量构成了一个新的坐标系统，其中每个特征向量对应一个主成分方向。通过预设前k个最大的特征值对应的特征向量作为主成分，其中k的值可以根据实际需要进行调整。这k个主成分方向构成了一个新的低维空间，监测者会将原始声纹信号投影到这个低维空间上，得到降维后的信号表示。这样就提取出了声纹信号中的主要成分，同时去除了噪声和冗余信息。然后，利用机器学习算法对数据集进行训练，即可构建出能够识别设备故障的诊断模型，实现故障识别。

3、结束语

与传统的人工巡检相比，基于数据驱动的电力储能设备声纹识别监测技术具有实时性、准确性和高效性等优点。可以通过实时监测储能设备的运行状态，及时发现潜在的问题并采取相应的措施，避免故障的发生和扩大。同时，监测技术还可以为设备的维护和管理提供有力的数据支持，提高设备的运行效率和使用寿命。随着数据驱动和人工智能技术的不断发展，电力储能设备的声纹识别和监测诊断将迎来更加广阔的应用前景，为电力行业的可持续发展做出更大的贡献。

参考文献:

[1]张晨晨,丁国成,李坚林,等.基于人工智能和数据驱动的电力变压器声纹识别探索与应用[J].电器与能效管理技术, 2021(11):85-89.

[2]杨韬,王虎,朱青山,等.数据中心声纹监测诊断方案研究与应用[J].电信工程技术与标准化, 2023, 36(S1):304-309.

文章来源:刘俊宏.数据驱动在电力储能设备声纹识别和监测诊断中的应用[J].储能科学与技术,2024,13(08):2835-2837.