融合递归图与改进LSTM的水电机组振摆趋势预测

周捷; 徐伊磊; 张恒; 卢池; 许颜贺

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融合递归图与改进LSTM的水电机组振摆趋势预测

更新时间：2026-06-18

- 融合递归图与改进LSTM的水电机组振摆趋势预测
- Issue 3, Pages: 113-118(2026)
- 作者机构：
  
  1. 华电电力科学研究院有限公司
  2. 华中科技大学土木与水利工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TV734;TP183
- Published：2026
- 稿件说明：
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周捷, 徐伊磊, 张恒, et al. 融合递归图与改进LSTM的水电机组振摆趋势预测[J]. 2026, (3): 113-118.
DOI：

周捷, 徐伊磊, 张恒, et al. 融合递归图与改进LSTM的水电机组振摆趋势预测[J]. 2026, (3): 113-118. DOI：

摘要

针对水电机组振摆信号非平稳性强、噪声干扰显著及建模困难的问题，本文提出一种融合递归图与改进长短期记忆网络(ImLSTM)的水电机组振摆趋势预测方法。首先，基于离散小波变换(DWT)方法对原始振摆信号进行预处理，抑制背景噪声干扰；其次，采用递归图原理将处理后的信号映射为二维图像，捕获信号非线性动力学特征；最后，建立融合自参数化激活机制(SPAM)的ImLSTM模型，提出基于动态阈值的自适应Huber损失函数，显著提升ImLSTM在噪声环境下的鲁棒性及预测性能。以国内某水力发电厂12号机组摆度监测信号作为实验数据，实验结果验证了该方法在复杂工况下的优越性，为水电机组状态检修与智能运维决策提供了可靠的理论依据和技术支撑。

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关键词

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