基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测

单亚辉; 王浩; 吴根平; 刘颉

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230182

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基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测

机电与控制工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测
- 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测
- 水电能源科学 2023年第8期页码：185-187+184
- 作者机构：
  
  1. 武汉第二船舶设计研究所
  2. 华中科技大学土木与水利工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省自然科学基金资助项目(2022CFB935)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230182
  中图分类号： TP183;TV743
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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单亚辉, 王浩, 吴根平, 等. 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J]. 水电能源科学, 2023,(8):185-187+184.

单亚辉, 王浩, 吴根平, et al. 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J]. 2023, (8): 185-187+184.
单亚辉, 王浩, 吴根平, 等. 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J]. 水电能源科学, 2023,(8):185-187+184. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230182.

单亚辉, 王浩, 吴根平, et al. 基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J]. 2023, (8): 185-187+184. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230182.

摘要

为准确掌握抽水蓄能机组的健康性能水平，提出基于卷积-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的机组健康性能趋势预测方法。首先，为有效地刻画机组的运行特性，构建基于高斯过程回归的机组健康状态模型；然后，设计可量化机组健康性能的指标因子；进一步融合CNN良好的局部特征提取能力和LSTM在时间序列预测方面的优势，提出基于CNN-LSTM的预测模型。对国内某抽水蓄能电站机组监测数据进行的试验结果表明，所提方法可较好地预测机组健康性能的发展趋势。

Abstract

关键词

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我国已建抽水蓄能电站机组振动问题综述[J]. 袁寿其;方玉建;袁建平;张金凤.水力发电学报,2015(11)

高斯过程回归方法综述[J]. 何志昆;刘光斌;赵曦晶;王明昊.控制与决策,2013(08)

抽水蓄能电站机组异常状态检测模型研究[J]. 安学利;潘罗平;桂中华;周叶.水电能源科学,2013(01)

基于三维曲面的抽水蓄能电站机组故障预警模型[J]. 安学利;潘罗平;张飞.水力发电,2013(01)

A novel scalable method for machine degradation assessment using deep convolutional neural network[J]. Li Pin;Jia Xiaodong;Feng Jianshe;Zhu Feng;Miller Marcella;Chen Liang Yu;Lee Jay.Measurement,2019(C)

Health diagnosis and remaining useful life prognostics of lithium-ion batteries using data-driven methods[J]. Adnan Nuhic;Tarik Terzimehic;Thomas Soczka-Guth;Michael Buchholz;Klaus Dietmayer.Journal of Power Sources,2013

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