基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测

单亚辉; 王浩; 吴根平; 刘颉

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230182

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基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测

更新时间：2026-02-25

- 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测
- Issue 8, Pages: 185-187+184(2023)
- 作者机构：
  
  1. 武汉第二船舶设计研究所
  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：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230182
  CLC： TP183;TV743
- Published：2023
- 稿件说明：
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单亚辉, 王浩, 吴根平, et al. 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J]. 2023, (8): 185-187+184.
DOI：

单亚辉, 王浩, 吴根平, et al. 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J]. 2023, (8): 185-187+184. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230182.

摘要

为准确掌握抽水蓄能机组的健康性能水平，提出基于卷积-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的机组健康性能趋势预测方法。首先，为有效地刻画机组的运行特性，构建基于高斯过程回归的机组健康状态模型；然后，设计可量化机组健康性能的指标因子；进一步融合CNN良好的局部特征提取能力和LSTM在时间序列预测方面的优势，提出基于CNN-LSTM的预测模型。对国内某抽水蓄能电站机组监测数据进行的试验结果表明，所提方法可较好地预测机组健康性能的发展趋势。

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关键词

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