基于時(shí)間序列組合模型的水電機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

【摘要】：水電機(jī)組狀態(tài)參量具有小樣本、非線性和非平穩(wěn)性等特點(diǎn),傳統(tǒng)預(yù)測(cè)理論很難對(duì)其實(shí)現(xiàn)狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè),考慮從多角度優(yōu)化預(yù)測(cè)算法,建立了基于時(shí)間序列的組合預(yù)測(cè)模型。本研究利用小波變換理論提取信號(hào)的細(xì)節(jié)特征,將機(jī)組狀態(tài)參量分解為非線性的趨勢(shì)項(xiàng)和平穩(wěn)性的波動(dòng)項(xiàng),分別利用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)理論和自回歸(AR)模型進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè),利用加法原則重構(gòu)信號(hào)實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組狀態(tài)參量的趨勢(shì)預(yù)測(cè)。取某電站振動(dòng)狀態(tài)序列進(jìn)行實(shí)例計(jì)算,結(jié)果表明預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值基本一致,具有較高的預(yù)測(cè)精度。研究結(jié)果將對(duì)水電機(jī)組的狀態(tài)預(yù)警起到一定的推動(dòng)作用。 【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)新源控股有限公司技術(shù)中心;國(guó)網(wǎng)新源控股有限公司潘家口蓄能電廠;國(guó)網(wǎng)新源控股有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 水電機(jī)組 狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè) 時(shí)間序列組合模型 小波分解 最小二乘支持向量機(jī) 自回歸模型
【基金】：國(guó)網(wǎng)新源控股技術(shù)中心抽水蓄能機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性評(píng)價(jià)研究(52573014008T)
【分類號(hào)】：TV734
【正文快照】： 股有限公司,北京100761)0引言水電機(jī)組的狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè),就是利用可以反映機(jī)組狀態(tài)的一系列特征量來預(yù)測(cè)機(jī)組運(yùn)行狀況在將來時(shí)刻的發(fā)展趨勢(shì),以實(shí)現(xiàn)事故征兆的捕捉,達(dá)到早期預(yù)警的目的。目前水電站廣泛使用的趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法是通過在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲得機(jī)組運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖,主觀分

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