一种水泵水轮机机组振动趋势预测方法技术

技术编号:21344487 阅读:38 留言:0更新日期:2019-06-13 22:50
本发明专利技术公开了一种水泵水轮机机组振动趋势预测方法。根据水泵水轮机运行参数得到历史振动数据,将得到的数据一部分作为历史数据,一部分作为待预测的数据。利用果蝇参数优化方法对嵌入维数d、时间延迟、正则优化参数和核函数宽度等参数进行优化。设定各参数的寻优区间,基于果蝇优化算法理论进行寻优,得到优化参数的最优值,在优化参数的基础上,提取样本的特征,确定训练样本,建立基于最小二乘支持向量机(LS‑SVM)的水泵水轮机机组振动预测模型。

A Prediction Method for Vibration Trend of Pump Turbine Units

The invention discloses a method for predicting the vibration trend of a pump-turbine unit. According to the operation parameters of pump turbine, the historical vibration data are obtained. The obtained data are part of the historical data and part of the data to be predicted. The parameters of embedding dimension d, time delay, regular optimization parameters and kernel function width were optimized by Drosophila parameter optimization method. The optimization interval of each parameter is set, and the optimal value of the optimization parameter is obtained based on the Drosophila optimization theory. On the basis of the optimization parameters, the characteristics of the samples are extracted, the training samples are determined, and the vibration prediction model of pump turbine unit based on least squares support vector machine (LS SVM) is established.

【技术实现步骤摘要】
一种水泵水轮机机组振动趋势预测方法
本专利技术涉及一种抽水蓄能水泵水轮机机组振动趋势预测方法,属于水力发电领域。
技术介绍
抽水蓄能电站的水泵水轮机机组时刻处于变工况情况下工作,由此会带来机组振动,影响振动的因素主要有:水力因素、机械因素和电磁因素。水泵水轮机机组的振动具有较多的波动性、不确定性、非线性和随机性。可见,对水泵水轮机机组振动趋势进行准确预测对提高电网的稳定性及降低运行成本具有重要的意义。目前,最小二乘支持向量机以其较强的泛化能力以及小样本问题处理能力等优点,广泛应用于小样本数据的预测。然而,现有研究中,用于重构时间序列进而提取样本特征的嵌入维数d和时间延迟会对预测模型精度产生严重影响,而二者的选取一般是应用混沌理论中相空间重构进行计算,并不是针对小样本数据预测模型选取的最优解。因此,现有的水泵水轮机机组振动趋势预测方法存在预测不准等问题。
技术实现思路
基于现有水泵水轮机机组振动趋势预测存在的问题,本专利技术提供了一种抽水蓄能水泵水轮机机组振动趋势预测方法,以预测模型参数共同优化的思想,基于最小二乘支持向量机理论,将果蝇算算法作为优化算法,建立水泵水轮机机组振动预测模型。降本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.在线获取水泵水轮机机组振动数据,或根据运行数据对水泵水轮机机组振动数据进行获取。利用果蝇优化算法对嵌入维数d、时间延迟、正则优化参数和核函数宽度等参数进行优化。

【技术特征摘要】
1.在线获取水泵水轮机机组振动数据,或根据运行数据对水泵水轮机机组振动数据进行获取。利用果蝇优化算法对嵌入维数d、时间延迟、正则优化参数和核函数宽度等参数进行优化...

【专利技术属性】
技术研发人员:王继选高艳丰于佐东石祥钟刘建国孟鑫靳松张相洲
申请(专利权)人:河北工程大学
类型:发明
国别省市:河北,13

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