基于BiGRU-SA的水电机组状态识别

孔丽君; 刘东; 杨靖宇; 陈佳; 徐波

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251690

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基于BiGRU-SA的水电机组状态识别

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-10-13

- 基于BiGRU-SA的水电机组状态识别
- 基于BiGRU-SA的水电机组状态识别
- 水电能源科学 2026年44卷第9期页码：227-232+193
- 作者机构：
  
  1. 中国长江电力股份有限公司
  2. 湖北省智慧水电技术创新中心
  3. 武汉大学电气与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中国长江电力股份有限公司科研项目资助(Z152502020)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251690
  中图分类号： TV738
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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孔丽君, 刘东, 杨靖宇, 等. 基于BiGRU-SA的水电机组状态识别[J]. 水电能源科学, 2026,44(9):227-232+193.

孔丽君, 刘东, 杨靖宇, et al. 基于BiGRU-SA的水电机组状态识别[J]. 2026, 44(9): 227-232+193.
孔丽君, 刘东, 杨靖宇, 等. 基于BiGRU-SA的水电机组状态识别[J]. 水电能源科学, 2026,44(9):227-232+193. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251690.

孔丽君, 刘东, 杨靖宇, et al. 基于BiGRU-SA的水电机组状态识别[J]. 2026, 44(9): 227-232+193. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251690.

摘要

提高水电机组状态识别准确率对实现水电厂状态检修具有重要意义。针对水电机组振动信号非平稳、非线性特点，提取振动信号时域、频域和互补集合经验模态分解CEEMD本征模态函数能量矩时频特征，作为描述机组状态的特征信号。结合双向门控循环单元BiGRU神经网络的时间序列特征挖掘能力和自注意力机制的赋权重能力，构建BiGRU-SA状态识别模型，以提取特征作为输入，水电机组状态为输出，训练BiGRU-SA模型，实现水电机组状态精准识别。结合转子实验台仿真数据和实际水电机组故障样本验证了所提模型可行、有效，具有比单一BiGRU和GRU模型更高的状态识别准确率。

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