本文關(guān)鍵詞：基于VMD的抽水蓄能機組振動參數(shù)演化預(yù)測

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【摘要】：提出了一種基于移動最小二乘響應(yīng)面和變分模態(tài)分解(Variational mode decomposition,VMD)的抽水蓄能機組振動參數(shù)演化預(yù)測方法。首先利用移動最小二乘響應(yīng)面建立抽水蓄能機組振動參數(shù)實時評估模型。然后利用VMD將復(fù)雜非線性的機組振動參數(shù)時間序列分解若干個平穩(wěn)分量時間序列。其次對每個分量進(jìn)行特性識別,根據(jù)其不同屬性,分別采用LS-SVM或GM(1,1)對每個分量進(jìn)行預(yù)測。最后重構(gòu)每個分量的預(yù)測值獲得原始時間序列最終的預(yù)測結(jié)果。實例分析表明,該方法能較準(zhǔn)確地預(yù)測機組振動參數(shù)演化趨勢。
【作者單位】： 國網(wǎng)新源控股有限公司技術(shù)中心;中國水利水電科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 抽水蓄能機組 振動參數(shù) 演化預(yù)測 移動最小二乘響應(yīng)面 變分模態(tài)分解
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51309258)
【分類號】：TV743
【正文快照】： 1研究背景隨著風(fēng)電、光伏、核電等新能源的快速增長和特高壓電網(wǎng)建設(shè)的全面提速,抽水蓄能電站的建設(shè)不斷加快,在能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型中發(fā)揮著重要作用。由于頻繁的啟停機及工況轉(zhuǎn)換,抽水蓄能機組及易發(fā)生故障[1-5]。有效地獲得機組的真實運行狀態(tài),對狀態(tài)變化趨勢更好地

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 楊中興;覃大清;楊s，

本文編號：820911