基于參數(shù)自適應(yīng)SVR和VMD-TCN的水電機(jī)組劣化趨勢預(yù)測

摘要： 針對水電機(jī)組難以利用實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)對機(jī)組劣化狀態(tài)進(jìn)行有效評估，以及水電機(jī)組不同運(yùn)行工況對運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)趨勢預(yù)測模型參數(shù)影響顯著的問題，提出一種基于參數(shù)自適應(yīng)支持向量回歸機(jī)（SVR）、變分模態(tài)分解（VMD）和時間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）的水電機(jī)組劣化趨勢預(yù)測方法；首先按照功率和水頭將機(jī)組運(yùn)行工況細(xì)化為若干典型工況，在此基礎(chǔ)上采用改進(jìn)天鷹算法建立SVR模型，對各個工況下的預(yù)測參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，建...