発電機の固定子鉄心温度異常は、絶縁材料の老朽化や巻線の短絡など深刻な問題を引き起こし、発電機の全体的な性能および寿命に影響を及ぼす可能性があります。本研究では、FFCM-MHDA-iTransformerに基づく蒸気タービン発電機固定子鉄心温度予測モデルを提案します。改良されたTransformerアーキテクチャである逆転Transformer（iTransformer）モデルを十分に活用し、時間系列の逆符号化手法を用いて、多変量変数の相関性処理におけるTransformerの制約を解決します。融合フーリエ畳み込みミキサー（fused Fourier convolution mixer, FFCM）を用いて時系列データの局所的特徴を抽出・強化し、多頭差分注意機構（multi-head differential attention, MHDA）を従来の自己注意に代えて使用し、注意のノイズを効果的に除去し、モデルが重要な情報に注目するよう促します。学習と検証を経て、本モデルは他の主要な予測モデルと比較して高い予測精度を示し、潜在的な故障を早期に発見し、稼働停止による点検を回避するのに役立ちます。これにより、蒸気タービン発電機の安定運転の保障に重要な実用的価値を持ち、温度予測技術の精度と実用性を効果的に向上させています。

蒸気タービン発電機;固定子鉄心温度予測;iTransformerモデル;融合フーリエ畳み込みミキサー;多頭差分注意機構