基于RFECV-RF和PCA-LightGBM的水电机组劣化趋势评估

陈亦真; 宋旭峰; 李超顺

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240361

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基于RFECV-RF和PCA-LightGBM的水电机组劣化趋势评估

更新时间：2026-02-25

- 基于RFECV-RF和PCA-LightGBM的水电机组劣化趋势评估
- Vol. 43, Issue 3, Pages: 196-199+172(2025)
- 作者机构：
  
  1. 华中科技大学土木与水利工程学院
  2. 国网新源控股有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240361
  CLC： TV734.21;TV737
- Published：2025
- 稿件说明：
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陈亦真, 宋旭峰, 李超顺. 基于RFECV-RF和PCA-LightGBM的水电机组劣化趋势评估[J]. 2025, 43(3): 196-199+172.
DOI：

陈亦真, 宋旭峰, 李超顺. 基于RFECV-RF和PCA-LightGBM的水电机组劣化趋势评估[J]. 2025, 43(3): 196-199+172. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240361.

摘要

为确保水电机组安全稳定运行，提出一种基于RFECV-RF和PCA-LightGBM的水电机组劣化趋势评估方法。首先利用基于随机森林的交叉验证递归特征消除方法(RFECV-RF)对工况参数进行筛选，并利用主成分分析(PCA)方法对关键工况参数进行降维处理，提取其中的关键信息；然后以轻量梯度提升机(LightGBM)拟合工况参数与振摆值之间的映射关系建立健康模型；最后根据机组运行数据与健康模型，生成机组劣化度，实现对机组劣化状态的评估。实例分析结果表明，与其他模型相比，所提模型精度更高、运算资源消耗更少。

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关键词

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刘文.地铁盾构施工全过程安全风险变化规律及事故演化机理研究[D].华中科技大学,2018(01).

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Yahui Shan,Jie Liu,Yanhe Xu,Jianzhong Zhou.A combined multi-objective optimization model for degradation trend prediction of pumped storage unit[J].Measurement,2021.

Faculty of Computer Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran,Faculty of Computer Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran,Faculty of Computer Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran.Combining hierarchical clustering approaches using the PCA method[J].Expert Systems With Applications,2019.

Leo Breiman.Random Forests.[J].Machine Learning,2001.

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