基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测

钟子威; 祝令凯; 郭俊山; 郑威; 巩志强; 商攀峰

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240920

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基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测

更新时间：2026-02-25

- 基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测
- Vol. 43, Issue 3, Pages: 191-195(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网山东省电力公司电力科学研究院
  2. 山东省智能电网技术创新中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240920
  CLC： TV743;TV738
- Published：2025
- 稿件说明：
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钟子威, 祝令凯, 郭俊山, et al. 基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测[J]. 2025, 43(3): 191-195.
DOI：

钟子威, 祝令凯, 郭俊山, et al. 基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测[J]. 2025, 43(3): 191-195. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240920.

摘要

为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势，提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解，再根据分解所得分量的不同时间尺度特性，利用Transformer模型对非线性分量进行预测，利用ARMA模型对线性分量进行预测，最后将预测值叠加得到最终预测结果。利用某抽水蓄能机组监测数据进行试验，结果表明，所提方法具有较好的预测性能，能够有效提高抽水蓄能机组劣化趋势预测准确性。

Abstract

关键词

Keywords

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