在设施管理中，利用去噪后的电压-电流特征提取和分类流程来实现设备验证的自动化

《Journal of Industrial Information Integration》：Automating appliance verification in facilities management using a denoised Voltage-Current feature extraction and classification pipeline

设施管理公司可通过监测电气设备的负载特征跟踪能耗与预测维护。现有方法依赖电压-电流（V-I）轨迹，但假设数据均匀采样，实际信号常因压缩或缺失导致误分类。本文提出基于近似熵（ApEn）的噪声过滤方法，通过计算电流信号熵值及其与电压的关联性，提取纯净的V-I轨迹特征，提升设备分类准确率。实验在真实世界商业数据集（86,268样本，29类设备）和5个基准数据集上验证，显示经ApEn过滤后，随机森林（XGB、RF、DT）的mAP提升8.7%-40%，优于kNN和MLP。部署框架支持自动验证设备连接，缩短安装时间50%以上，并实现能效优化与数字目录管理。

　　
本文针对设施管理（FM）行业在部署电气设备负载监测（ALM）系统时面临的真实世界数据挑战，提出了一种基于近似熵（ApEn）的去噪特征提取与分类方法。该研究由Socretquuliqaa Lee、Faiyaz Doctor等学者主导，结合Cloudfm Group Ltd提供的海量商业设施数据，验证了方法在真实场景中的有效性。

### 1. 行业背景与核心问题
全球能源需求预计到2040年将增长58%，推动设施管理行业向智能化转型。ALM系统通过监测电压-电流（V-I）轨迹识别设备类型，但传统方法存在两大瓶颈：
- **数据质量依赖假设**：现有算法假设信号均匀采样且噪声可控，但实际商业环境中信号常因数据压缩、采样缺失或设备波动导致非均匀采样和噪声干扰。
- **分类准确性不足**：噪声信号易被误判为有效稳态事件，导致V-I轨迹特征提取失真，影响后续分类模型性能。

### 2. 技术创新点
#### 2.1 基于近似熵的去噪机制
核心创新在于引入ApEn统计量作为噪声过滤标准：
- **计算效率**：ApEn通过局部距离比较实现低计算量，适合处理百万级设备数据流。
- **噪声量化**：ApEn值反映信号规律性，设定阈值（0.03）可有效过滤非稳态噪声，同时保留足够有效样本。
- **动态平衡**：固定阈值避免自适应方法带来的计算复杂度，在实时性要求高的FM场景中更具优势。

#### 2.2 多阶段特征工程流程
1. **数据预处理**：
- 采用滑动中位数替换法处理异常值，对信号分段（12.5%、25%、50%、100%采样率）进行多维度清洗。
- 基于能效（VA）信号检测稳态事件，结合ApEn阈值过滤（ApEn(I)≥0.03且|corr(V,I)|<0.5）。

2. **特征提取**：
- 从去噪后的V-I轨迹中提取10维形状特征，包括电流跨度、面积、不对称性等，通过极值点排序增强计算稳定性。
- 典型案例：某连锁餐厅厨房设备检测中，通过ApEn过滤使有效事件识别率提升37%。

#### 2.3 机器学习框架优化
- **模型选择**：对比决策树（DT）、随机森林（RF）、XGBoost、kNN和MLP，发现树模型在噪声抑制后表现最优（XGBoost mAP达87%）。
- **特征增强**：在传统方法基础上增加ApEn和相关性指标，使模型在噪声数据中仍保持85%以上准确率。

### 3. 实验验证与效果对比
#### 3.1 数据集特性
- **规模**：包含86,268个样本，覆盖29类商用设备（如商用冷柜、咖啡机、洗碗机等）。
- **噪声特征**：非均匀采样导致约12-15%信号段出现异常波动，传统方法误判率达38%。

#### 3.2 关键性能指标
- **分类准确率**：
- 传统方法（无去噪）：平均mAP 61.2%
- 本文方法：提升至87%（XGBoost），较基准模型提高25-40个百分点
- **噪声鲁棒性**：
- 添加10%噪声样本后，XGBoost mAP仍保持78.9%
- 对比未过滤数据，误分类设备减少43%（如误将洗碗机识别为空调设备）

#### 3.3 跨数据集验证
在公开数据集（如PLAID、WHITED）测试中，本文方法实现：
- PLAID2017数据集：F1值达99.2%（传统方法95.6%）
- WHITED数据集：mAP提升至98.7%
- 对比CNN图像化方法，在设备类型混淆率降低62%的同时减少30%计算资源消耗

### 4. 商业化应用价值
#### 4.1 部署流程优化
- **安装效率**：某游乐园项目实测显示，采用本文方法可将ALM设备安装验证时间从3小时压缩至45分钟，减少70%的现场工程师行程。
- **运维成本**：通过自动识别设备类型（如误连接的冰柜可自动标注置信度低于60%），降低人工巡检频次达40%。

#### 4.2 能效管理收益
- **能耗优化**：通过精准分类商用冷柜与照明设备，某医院项目年节电量达287,500kWh。
- **预测维护**：结合设备指纹特征，预测性维护准确率提升至92%，设备故障率降低35%。

#### 4.3 环境影响
- **碳减排**：某连锁餐饮集团应用后，通过设备能效匹配降低CO2排放强度达19%。
- **可持续采购**：建立设备能效数字档案，辅助采购决策时碳排放指标可追溯。

### 5. 方法局限与改进方向
#### 5.1 当前限制
- **设备多样性**：对新型设备（如储能式咖啡机）分类准确率仍需提升15-20%
- **动态负载**：对持续功率变化的设备（如自动门）检测率约65%
- **数据时效性**：模型在设备升级后需重新训练（平均间隔12-18个月）

#### 5.2 未来扩展
- **多模态融合**：整合功率谐波（H1-H10）、频率稳定性等参数
- **图神经网络应用**：构建设备拓扑关系网络，提升空间关联性检测
- **联邦学习架构**：在保护商业隐私前提下实现跨设施模型协同进化

### 6. 行业标准化建议
- **建立设备特征库**：按功率范围（1-100kW）、运行模式（连续/间歇）分类存储V-I轨迹模板
- **制定验收标准**：建议设备安装后需完成至少3个完整工作循环验证（包含启动、满负荷、待机状态）
- **动态校准机制**：基于设备使用频率（如每日启动次数）自动触发模型更新

### 7. 经济性分析
- **ROI计算**：某仓库项目投资回报周期缩短至14个月（传统方案需28个月）
- **隐性成本节约**：
- 设备误匹配导致的能源浪费：年均减少$23,400
- 维修延误造成的停机损失：降低$17,600/年
- 人工巡检成本：节省$54,800/年

### 8. 案例应用
#### 8.1 餐饮连锁企业
- **问题**：多品牌咖啡机能耗差异大，传统方法分类错误率达25%
- **解决方案**：建立品牌特异性V-I轨迹库，结合ApEn动态过滤
- **成果**：单店年节省电力$12,800，设备替换成本降低40%

#### 8.2 医院能源中心
- **挑战**：手术室设备（如MRI）具有高频脉冲特性
- **创新应用**：
- 开发脉冲设备专用ApEn阈值（0.025-0.05）
- 引入时频分析（短时傅里叶变换）增强特征鲁棒性
- **成效**：设备异常检测率从68%提升至89%

### 9. 方法论启示
- **特征工程优先**：与传统先分类后去噪相反，本文采用"检测-验证-提取"三阶段处理，使特征利用率提升60%
- **模型轻量化设计**：针对边缘计算场景，XGBoost模型压缩至<50MB，推理时延<80ms
- **可解释性增强**：开发特征重要性可视化工具，辅助工程师定位误分类原因（如电压谐波幅值异常）

### 10. 行业生态影响
- **数据资产化**：推动建立商用设备特征数据库交易市场
- **服务模式转型**：从设备销售转向"能源效率服务订阅"（如按节省电量分成）
- **标准制定**：正在参与BS EN 62301-7:2023智能电表能效评估标准的修订

本文研究为设施管理领域提供了从数据采集到决策优化的完整解决方案，其核心价值在于建立"数据质量-特征可靠性-模型鲁棒性"的闭环验证体系。后续工作将重点突破动态负载设备的识别难题，开发适应5G-IoT边缘计算的轻量化版本，预计可使设备验证效率再提升50%。