【摘 要】
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针对发电机组设备的状态监测问题,采用改进的自联想回归(AAKR)算法建立设备的状态预警模型。将稳健距离算子代替马氏距离算子,提高自回归模型的稳健性和抗污染能力。将聚类思
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司,东南大学电气工程学院,南京工程学院能源与动力工程学院
【基金项目】
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国网江苏省电力有限公司2019年科技项目(J2019029)
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针对发电机组设备的状态监测问题,采用改进的自联想回归(AAKR)算法建立设备的状态预警模型。将稳健距离算子代替马氏距离算子,提高自回归模型的稳健性和抗污染能力。将聚类思想应用于距离划分,提出一种基于聚类的变间隔状态矩阵提取方法,并给出具体的实施步骤。采用四重交叉验证学习机制,在训练过程中对模型参数进行优化,获得最优的状态监测模型。以某600 MW机组一次风机为例建立状态参数估计模型,DCS实际运行数据和仿真计算结果表明,改进后的稳健状态估计方法在维持较高准确性的前提下,能够大幅提高模型的稳健性,具有较强的
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