水电机组劣化趋势混合预测模型

【摘要】：提出了一种基于最小二乘曲面、固有时间尺度分解、最大Lyapunov指数预测和灰色预测模型的水电机组劣化趋势混合预测模型。首先,建立了考虑有功功率、工作水头作用的基于最小二乘曲面的水电机组劣化趋势模型。然后,利用固有时间尺度分解方法将水电机组劣化趋势时间序列按不同尺度进行有效分解,使其平稳项和非平稳项分离。其次,对平稳项采用灰色预测模型加以预测,通过对非平稳项的混沌特征研究,发现其具有明显的混沌特征,进而提出了应用最大Lyapunov指数预测模型对非平稳项进行预测。最后,将不同尺度时间序列预测结果进行重构,实现对水电机组劣化趋势时间序列的预测。预测结果表明,该方法具有较好的预测精度,能及时、准确地预测水电机组的劣化趋势。 【作者单位】： 中国水利水电科学研究院;
【关键词】： 水电机组 劣化趋势预测 混合预测模型 最小二乘曲面 固有时间尺度分解 最大Lyapunov指数预测
【基金】：国家自然科学基金(51309258)
【分类号】：TV737
【正文快照】： 0引言随着累积运行时间的增加,水电机组各设备开始疲劳,不断劣化,如何有效地判断机组的真实运行状态,更好地预测出机组的劣化趋势,以便及时发现机组异常,更好地对其安排检修,是水电机组向状态检修转变的重要课题。由于缺乏故障样本,目前水电机组故障诊断研究成果还不能满足现

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