摘要：随着智能建筑与数字化电气系统的快速发展，建筑电气系统运行中面临的故障类型趋于多样化、隐蔽性增强，传统运维手段难以满足高效、精准、安全的管理需求。大数据技术凭借其在海量信息处理、模式识别与预测分析方面的优势，为电气系统的智能故障诊断与运维决策提供了全新路径。本文基于建筑电气系统的运行特征与故障类型，系统梳理大数据支持下的故障识别机制，构建包括数据采集、特征提取、异常分析与智能决策的综合诊断架构；同时提出基于多源数据融合的运维优化策略，为构建建筑电气系统的智慧化运维体系提供技术支撑与理论依据。

关键词：大数据技术；建筑电气系统；故障诊断；运维决策

1 引言

随着智能建筑系统规模的扩大与复杂度的提升，建筑电气系统作为保障建筑功能连续性与安全运行的核心环节，其运行可靠性和管理效率愈发受到关注。传统电气系统运维依赖人工巡视与经验判断，往往存在故障发现滞后、诊断精度不足、维修资源配置不合理等问题，难以适应现代建筑对高可用性、低能耗与智能化运维的要求。近年来，大数据技术的发展在工业、医疗、金融等多个领域已展现出强大的模式识别与预测能力。将其应用于建筑电气系统，可通过对传感器数据、监控日志、历史维修记录等多源异构信息的融合分析，实现从“被动维修”向“主动预警”“预测运维”的转变，不仅提高了运维效率，也降低了故障带来的经济损失与安全风险。

2 建筑电气系统运行特性与故障类型分析

2.1 建筑电气系统结构与运行特性

建筑电气系统作为支撑现代建筑功能运行的关键基础设施，其结构呈现出高度集成化、多层级和多子系统协同的特点。系统通常由高压进线、变配电设施、低压配电网络、照明和动力控制系统、备用电源系统以及能耗管理与自动化控制系统等构成。尤其在大型综合体或智慧建筑中，电气系统的运行涉及数百个回路与上千个终端节点，结构呈现出复杂的网络拓扑和时序交互特征。此外，建筑内部的负载结构具有显著的多样性与波动性，不同区域的用电需求变化剧烈，例如办公区与商铺区的峰谷负荷时段完全错位，导致系统需具备良好的动态调节能力。随着智能传感器、物联网设备的广泛部署，建筑电气系统还承担起实时采集、数据上传与远程控制的任务，形成了电气设备与信息系统深度融合的新型运行生态。因此，其运行过程不仅包含电气量（如电压、电流、功率等）管理，也涉及到数据通讯完整性、系统响应延迟与控制逻辑准确性的协同保障。以上特征决定了建筑电气系统的运维与故障诊断不能仅依赖静态参数阈值判断，而需引入具有预测性、动态性和多维交叉识别能力的大数据技术支撑。

2.2 常见故障类型与表现形式

建筑电气系统运行过程中面临的故障类型多样且隐蔽性强，通常涵盖短路、接地、过载、电弧放电、绝缘退化、设备老化以及控制系统故障等多个层面。这些故障可能源于电气器件性能劣化、系统配置不合理、环境湿热腐蚀或人为操作不当等诱因，其表现形式既包括瞬时电流冲击、电压跌落、电缆发热等物理参数变化，也可能表现为系统响应延迟、设备误报警、负载功率异常等控制与逻辑层面的故障特征。如短路故障会导致保护装置快速跳闸，影响供电连续性；电弧故障则往往在早期不易察觉，易造成高温燃烧引发火灾；老化退化类故障具有慢性演化特征，需长期监测关键指标的微小变化趋势。此外，随着建筑系统智能化程度提升，由传感器失灵、通信延迟、自动化控制逻辑紊乱所引发的系统性故障日益增多，尤其在物联网平台架构下，单一设备异常可能通过数据链传导影响多个系统节点。唯有构建基于大数据驱动的多源信息融合模型，借助机器学习、特征提取与模式识别算法，才能在多维数据中精准识别潜在异常，进而为建筑电气系统的稳定运行与智能决策提供科学支撑。

3 基于大数据的故障诊断模型构建

3.1 数据采集与预处理机制

建筑电气系统故障诊断的基础在于对运行数据的全面、连续与高质量采集，这一过程主要依赖于分布于系统各层级的智能传感器、数据采集终端（Data Acquisition Unit，DAU）以及通信接口设备。数据类型涵盖电压、电流、有功与无功功率、谐波含量、温度、电能质量指标以及设备启停状态等，来源于配电柜、母线槽、末端负载与楼宇自动化系统（BAS）等多个节点，具有典型的多源异构特征。在采集环节，需重点解决数据同步与时间戳对齐问题，以确保各类数据在时间维度上的一致性。此外，为提升后续模型的分析精度，还需开展预处理操作，包括离群值检测、数据缺失补全、噪声滤波、小波去噪及多变量归一化等步骤。为了降低高维特征对模型训练的冗余影响，可引入主成分分析（PCA）方法或自编码器（Autoencoder）结构对原始数据进行降维处理，从中提取最具判别能力的特征变量。

3.2 故障识别与分类算法设计

在数据基础处理完成之后，构建高效、精准的故障识别与分类模型是实现智能化诊断的核心环节。考虑到建筑电气系统故障具有模式多样、特征叠加、噪声干扰强等特征，单一的判别算法往往难以满足工程需求，因此需引入多模型融合策略以增强识别的鲁棒性与泛化能力。在初步识别阶段，可采用支持向量机（SVM）或随机森林（RF）进行粗分类，识别故障与非故障状态；随后基于故障数据构建卷积神经网络（CNN），提取局部时序特征与空间耦合特征，以识别如电弧、电压波动、谐波异常等具体故障类型。针对故障演化过程中的趋势变化与时间关联，可进一步引入长短期记忆网络（LSTM）对系统时间序列数据建模，实现对故障的动态跟踪与预测。在实际应用中，考虑样本数量有限与故障类别不均衡的问题，需引入迁移学习与合成少样本生成技术（如GAN）来增强模型的训练稳定性与泛化能力。最终，通过模型融合、特征加权投票与决策层集成，可实现建筑电气系统中各类典型故障的自动识别与分类，并输出可信度评价，为后续的运维决策与维修调度提供可靠依据。

结论

本研究从建筑电气系统的运行特性出发，提出了一种基于大数据的故障诊断与运维决策机制，涵盖数据采集预处理、故障智能识别、多源融合分析与维护策略优化等关键环节。通过案例验证，该机制可显著提升建筑电气系统运维的前瞻性与智能化水平，具有良好的实际推广应用前景。未来研究可进一步拓展至设备全生命周期管理、多建筑集群智能调度及跨平台联动等领域，推动建筑电气系统向更加智能、高效、可靠的方向持续演进。

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