基于GWO-VMD和分层融合进化KELM的抽水蓄能机组劣化趋势预测

崔学坤; 吴刚; 王轶辰; 杨贵程; 付文龙; 浮林静

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基于GWO-VMD和分层融合进化KELM的抽水蓄能机组劣化趋势预测

水力发电 2025年第9期页码：78-85

机电与金属结构 | 更新时间：2025-09-12

- 基于GWO-VMD和分层融合进化KELM的抽水蓄能机组劣化趋势预测
- 暂无标题
- 作者机构：
  
  1. 浙江宁海抽水蓄能有限公司
  2. 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
  3. 三峡大学电气与新能源学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51741907)
- DOI：
  中图分类号： TV738;TV743
- 纸质出版日期：2025
- 稿件说明：
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崔学坤, 吴刚, 王轶辰, 等. 基于GWO-VMD和分层融合进化KELM的抽水蓄能机组劣化趋势预测[J]. 水力发电, 2025,(9):78-85.
崔学坤, 吴刚, 王轶辰, 等. 基于GWO-VMD和分层融合进化KELM的抽水蓄能机组劣化趋势预测[J]. 水力发电, 2025,(9):78-85. DOI：

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摘要

在抽水蓄能机组长期运行过程中，关键部件易发生磨损及性能劣化，直接影响机组运行效率。为准确预测机组劣化趋势，提出了一种基于灰狼优化算法-变分模态分解(GWO-VMD)和分层融合进化核极限学习机(KELM)的抽水蓄能机组劣化趋势预测方法。首先，构建基于Bagging算法的健康状态模型，建立抽水蓄能机组工况参数与状态监测数据之间的映射关系。其次，基于健康状态模型计算机组的劣化趋势序列。随后，采用GWO优化VMD参数，利用GWO-VMD将劣化趋势序列分解为多个模态分量，并提出引导学习策略改进蜣螂优化算法(IDBO)、狼群围攻策略改进鱼鹰优化算法(IOOA)

分别结合激活时变密度因子构建分层融合算法协同优化KELM参数，对各模态分量进行预测并叠加结果，得到最终的抽水蓄能机组劣化趋势预测结果。最后，利用某抽水蓄能机组监测数据进行多组对比实验，验证所提方法的可行性和有效性，实验结果表明所提方法能够准确预测抽水蓄能机组劣化趋势。

Abstract

关键词

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