【摘 要】
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利用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络对水轮机机组的运行状态进行预测。对水轮机机组的流式监测数据进行标准化处理,并利用滑动窗口技术将数据转换为LSTM网络
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利用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络对水轮机机组的运行状态进行预测。对水轮机机组的流式监测数据进行标准化处理,并利用滑动窗口技术将数据转换为LSTM网络训练所需的训练数据集与测试数据集;给出LSTM预测模型结构,并通过调节网络层数、隐层神经元数目等参数对模型进行优化,建立水轮机机组的时间序列数据预测模型。经试验分析验证,与其它模型相比,基于多测点的多元长短期记忆网络预测模型具备更高的预测精度,并基于改进的雷达图分析法计算健康偏离度,成功地检测出某水电厂5号水轮机机组5月末的数据出现异常,验证了模型的有效性。
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