【摘 要】
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电厂、电网的安全稳定与水电机组的运行状态息息相关。机组状态趋势预测弥补了故障诊断作为事后决策的不足,通过预测提前发现故障征兆,可以避免事故发生。本文结合EEMD和神经网络理论,提出了一种水电机组状态趋势预测模型。以国内某两电站的机组振动状态趋势预测为例,首先对机组振动信号进行EEMD分解,其次利用GA-BP预测模型预测各IMF分量运行趋势,最终预测信号是各分量的预测结果累加得到。实验结果表明,该模型能实现机组振动状态趋势的有效预测,相较于其他方法精度更高。
【机 构】
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武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉大学后勤保障部水电中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51979204)。
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电厂、电网的安全稳定与水电机组的运行状态息息相关。机组状态趋势预测弥补了故障诊断作为事后决策的不足,通过预测提前发现故障征兆,可以避免事故发生。本文结合EEMD和神经网络理论,提出了一种水电机组状态趋势预测模型。以国内某两电站的机组振动状态趋势预测为例,首先对机组振动信号进行EEMD分解,其次利用GA-BP预测模型预测各IMF分量运行趋势,最终预测信号是各分量的预测结果累加得到。实验结果表明,该模型能实现机组振动状态趋势的有效预测,相较于其他方法精度更高。
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