基于TimeGAN和LightGBM的多维时间序列故障样本扩充与诊断研究

马良玉; 翟亮亮; 韩立凯

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基于TimeGAN和LightGBM的多维时间序列故障样本扩充与诊断研究

更新时间：2025-10-15

- 基于TimeGAN和LightGBM的多维时间序列故障样本扩充与诊断研究
- 暂无标题
- 电力科学与工程 2025年第9期页码：13-21
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学自动化系
  2. 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室(华北电力大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61963117);河北省中央引导地方科技发展资金资助项目(226Z2103G)
- DOI：
  中图分类号： TP18;TM621
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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马良玉, 翟亮亮, 韩立凯. 基于TimeGAN和LightGBM的多维时间序列故障样本扩充与诊断研究[J]. 电力科学与工程, 2025,(9):13-21.
马良玉, 翟亮亮, 韩立凯. 基于TimeGAN和LightGBM的多维时间序列故障样本扩充与诊断研究[J]. 电力科学与工程, 2025,(9):13-21. DOI：

DOI：

摘要

火电机组热力系统故障往往会经历从轻微到严重的发展过程，而轻度和早期故障因特征不明显很容易被漏诊，这将导致故障进一步发展带来更严重的后果。鉴于机组实际运行中故障样本较为稀缺且记录的多为特征明显的中、重度故障样本，为提高轻度故障诊断的及时性和准确率，提出一种基于时间对抗生成网络（Time-series generative adversarial networks

Time GAN）和轻量级梯度提升机（Light gradient boosting machine

LightGBM）的多维时间序列故障样本扩充及故障诊断方法。数据方面，利用Time GAN对已有的中、重度故障数据进行扩充，生成反映真实故障样本分布且更具多样性的故障样本；模型方面，基于扩充后的故障样本集，采用贝叶斯寻优的LightGBM算法建立故障分类模型，以提高轻度和早期故障的识别能力。以600 MW火电机组高压加热器系统故障诊断为例开展实验研究，结果表明所提方法对轻微故障的诊断效果明显改善，验证了故障样本扩充和诊断方法的有效性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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