基于时间序列组合模型的水电机组状态趋势预测

发布时间：2017-10-16 08:27

  本文关键词：基于时间序列组合模型的水电机组状态趋势预测

  更多相关文章： 水电机组 状态趋势预测 时间序列组合模型 小波分解 最小二乘支持向量机 自回归模型

【摘要】：水电机组状态参量具有小样本、非线性和非平稳性等特点,传统预测理论很难对其实现状态趋势预测,考虑从多角度优化预测算法,建立了基于时间序列的组合预测模型。本研究利用小波变换理论提取信号的细节特征,将机组状态参量分解为非线性的趋势项和平稳性的波动项,分别利用最小二乘支持向量机(LSSVM)理论和自回归(AR)模型进行趋势预测,利用加法原则重构信号实现水电机组状态参量的趋势预测。取某电站振动状态序列进行实例计算,结果表明预测值与实测值基本一致,具有较高的预测精度。研究结果将对水电机组的状态预警起到一定的推动作用。
【作者单位】： 国网新源控股有限公司技术中心;国网新源控股有限公司潘家口蓄能电厂;国网新源控股有限公司;
【关键词】： 水电机组 状态趋势预测 时间序列组合模型 小波分解 最小二乘支持向量机 自回归模型
【基金】：国网新源控股技术中心抽水蓄能机组运行稳定性评价研究(52573014008T)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 股有限公司,北京100761)0引言水电机组的状态趋势预测,就是利用可以反映机组状态的一系列特征量来预测机组运行状况在将来时刻的发展趋势,以实现事故征兆的捕捉,达到早期预警的目的。目前水电站广泛使用的趋势预测方法是通过在线监测系统获得机组运行的历史数据趋势图,主观分

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1041684