本文關(guān)鍵詞：基于時間序列組合模型的水電機組狀態(tài)趨勢預(yù)測

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

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本文編號：1041684