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基于振摆信息融合的水电机组状态预测及符号化表征研究
被引量：
3
1
作者
尤渺
刘育
+2 位作者
葛嘉
徐卓飞
郭鹏程
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第7期127-133,共7页
该文以水轮发电机组振动和摆度信号为对象,开展机组运行状态的预测和表征方法研究。通过主成分分析,将水电机组振摆信号进行数据融合研究,实现多组信号的融合,并且大幅降低数据计算量;依托循环神经网络模型,对融合信号进行时间序列建模...
该文以水轮发电机组振动和摆度信号为对象,开展机组运行状态的预测和表征方法研究。通过主成分分析,将水电机组振摆信号进行数据融合研究,实现多组信号的融合,并且大幅降低数据计算量;依托循环神经网络模型,对融合信号进行时间序列建模,根据已知样本预测机组信号;开展机组状态表征研究,提出融合信号的符号熵特征;以我国西南地区某轴流式水电机组为实验对象,获取多种工况下的振摆数据,通过计算得到的预测信号与原始信号平均R2系数大于0.9,验证了所提出方法的有效性。该研究依托深度学习和符号熵分析方法,实现了机组振摆信号的融合、预测及表征。
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关键词
水电机组
振摆信号
循环神经网络
符号熵
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职称材料
题名
基于振摆信息融合的水电机组状态预测及符号化表征研究
被引量：
3
1
作者
尤渺
刘育
葛嘉
徐卓飞
郭鹏程
机构
国能大渡河公司龚嘴水力发电总厂
西安理工大学水利水电学院
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第7期127-133,共7页
基金
国家能源集团科技创新项目(GJNY-20-83-03)
国家自然科学基金项目(51839010)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2021M702641)
陕西省自然科学基础研究计划(2021JM-334)。
文摘
该文以水轮发电机组振动和摆度信号为对象,开展机组运行状态的预测和表征方法研究。通过主成分分析,将水电机组振摆信号进行数据融合研究,实现多组信号的融合,并且大幅降低数据计算量;依托循环神经网络模型,对融合信号进行时间序列建模,根据已知样本预测机组信号;开展机组状态表征研究,提出融合信号的符号熵特征;以我国西南地区某轴流式水电机组为实验对象,获取多种工况下的振摆数据,通过计算得到的预测信号与原始信号平均R2系数大于0.9,验证了所提出方法的有效性。该研究依托深度学习和符号熵分析方法,实现了机组振摆信号的融合、预测及表征。
关键词
水电机组
振摆信号
循环神经网络
符号熵
Keywords
hydroelectric generating set
vibration signal
recurrent neural network
symbolic entropy
分类号
TK73 [交通运输工程—轮机工程]
TV734.1 [水利工程—水利水电工程]
TV738 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于振摆信息融合的水电机组状态预测及符号化表征研究
尤渺
刘育
葛嘉
徐卓飞
郭鹏程
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023
3
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