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恶劣的运行环境为抽水蓄能机组安全运行带来严峻挑战,抽水蓄能机组劣化趋势评估与预测技术能够有效反映机组运行状况并预测机组未来劣化情况,为机组状态检修提供重要依据。然而,机组运行工况参数中存在大量冗余或干扰信息,严重影响劣化趋势评估的可靠性;此外,难以对复杂的劣化趋势序列实现准确的预测。为解决上述问题,提出一种基于自编码压缩与多尺度特征提取的抽水蓄能机组劣化评估预测模型。首先,为降低拟合误差,利用深度自编码器(DAE)凝练工况参数中的关键信息,结合多层感知机(MLP)建立健康模型;其次,根据机组运行数据与健康模型,生成机组劣化度;最后,以一维卷积神经网络(1DCNN)提取局部空间特征,以双向门控循环单元(BiGRU)提取双向全局时序特征,结合二者的优势,构建多尺度特征提取网络,实现精确的劣化趋势预测。通过某抽水蓄能机组验证了该模型的有效性。与其他模型相比,自编码压缩模型的拟合误差最低,能够生成可靠的劣化趋势;多尺度特征提取网络能够学习劣化趋势序列中的长期趋势与局部波动信息,预测精度更高。 相似文献
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水轮机组振动是评价水轮机稳定性能重要指标,该文将现场动平衡法应用于水轮发电机机组振动故障处理,振动处理效果较好,精度较高。以二台子水电站1号机组为例,对水轮机现场振动问题进行了研究,包括动平衡试验的测量方法,计算机测试系统的配置,以及试验数据整理和分析。 相似文献
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