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电网在运行过程中,换流阀等关键设备会不断产生热量,当设备的热量不断聚集温度不断上升,会影响设备的稳定性和安全性,保证换流阀等关键设备稳定运行就显得至关重要.阀冷系统作为冷却系统的关键设备,以热导性较高的水为介质,将设备的热能带出,达到降低设备温度的目的.可以通过监控冷却水的温度、压力技术指标来确保换流阀安全、稳定运行.选取阀冷系统中的进阀温度为主要预测指标,对系统的历史数据进行充分的挖掘和分析,达到对电网运行状态预估的目的.将传统时序模型与机器学习结合提出ARIMA-SVM的混合模型,并与传统的ARIMA