基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测

王军辉; 米文超; 许颜贺; 刘刚; 覃晖; 蒋志强; 王基发

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251163

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基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-09-10

- 基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测
- 基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测
- 水电能源科学 2026年44卷第5期页码：210-214+130
- 作者机构：
  
  1. 华中科技大学土木与水利工程学院
  2. 中国长江电力股份有限公司溪洛渡电厂
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  三峡金沙江川云水电开发有限公司永善溪洛渡电厂科研项目资助(4123020055);国家自然科学基金面上项目(52479082)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251163
  中图分类号： TV734
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王军辉, 米文超, 许颜贺, 等. 基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测[J]. 水电能源科学, 2026,44(5):210-214+130.

王军辉, 米文超, 许颜贺, et al. 基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测[J]. 2026, 44(5): 210-214+130.
王军辉, 米文超, 许颜贺, 等. 基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测[J]. 水电能源科学, 2026,44(5):210-214+130. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251163.

王军辉, 米文超, 许颜贺, et al. 基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测[J]. 2026, 44(5): 210-214+130. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251163.

摘要

针对水电机组实时振摆数据分解后仍存在影响预测精度的高频分量问题，提出一种基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测方法。首先，使用定值循环搜索算法，优化时变滤波经验模态分解（TVFEMD）方法的重点参数，将复杂的非线性监测信号分解为多个子信号分量；其次，针对分解信号中的高频分量，利用三次B样条曲线将其平滑处理，并对平滑处理所得分量进行0.5倍步长间隔采样，获得2倍采样数据量，有效提升后续预测模型的输入数据规模；再次，将处理后的子信号分量输入长短期记忆（LSTM）神经网络，获取水电机组状态预测结果；最后，选取某电站

5机组摆度信号作为试验数据进行仿真试验验证。结果表明，与传统方法相比，所提方法预测结果的平均绝对误差(M

MAE

)、平均绝对百分比误差(M

MAPE

)、均方根误差(R

RMSE

)可分别下降34.3%、37.3%、37.1%

可见所提方法能够有效提升模型对数据的学习能力，且可显著提高预测精度。

Abstract

关键词

Keywords

references

张亚坤,樊启祥,李果,吴泽昆,唐文哲.清洁能源工程科技创新机理研究[J].水力发电学报,2025(02).

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