基于參數(shù)自適應(yīng)SVR和VMD-TCN的水電機(jī)組劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)水電機(jī)組難以利用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)組劣化狀態(tài)進(jìn)行有效評(píng)估，以及水電機(jī)組不同運(yùn)行工況對(duì)運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型參數(shù)影響顯著的問(wèn)題，提出一種基于參數(shù)自適應(yīng)支持向量回歸機(jī)（SVR）、變分模態(tài)分解（VMD）和時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）的水電機(jī)組劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法；首先按照功率和水頭將機(jī)組運(yùn)行工況細(xì)化為若干典型工況，在此基礎(chǔ)上采用改進(jìn)天鷹算法建立SVR模型，對(duì)各個(gè)工況下的預(yù)測(cè)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，建... （共7頁(yè)）