基于多模型融合的水轮机振摆合理性分析及预测 |
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作者姓名: | 王晓兰 胡思宇 管毓瑶 刘洋成 魏棕凯 |
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作者单位: | 大唐水电科学技术研究院有限公司 |
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摘 要: | 水轮发电机组的安全稳定运行,对于水电站至关重要。在机械、水力、电磁因素耦合及机械部件老化等多种原因的复合影响下,水电机组产生的故障大多以振摆形式表现出来,因此振摆信号可以直观地对机组运行状态进行表征。本文研究一种基于多模型融合的振摆分析方法,模型通过最小二乘法集成SVR、LightGBM和XGBoost三种机器学习算法,并采用R2决定系数对模型进行评价。通过实验表明,融合模型能够稳定地对振摆值进行预测,融合后的模型的R2得分可以达到0.98以上,比单一模型的R2得分提升0.3以上,验证了模型的有效性。
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关 键 词: | 水轮机 振摆分析 融合模型 机器学习 |
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