基于MIC-TCN-Attention的抽水蓄能机组发电电动机定子温度预警方法研究

• 作者: 常玉红 吴月超 何铮 宋旭峰 王大强 李超顺
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 关键词: 时间卷积网络 注意力机制 最大信息系数 实时预警
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 水电建设
• 页码范围: 125-131,138
• 页数: 8页
• 分类号: TV734.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2021.07.020

摘要

抽水蓄能(抽蓄)机组设备实时监测能提供有效运行信息并指示运行人员做出相应措施,但发电电动机发热散热过程复杂,实时监测信息难以满足温度预警要求.为此,提出了一种基于时间卷积网络(Temporal Convolutional Net-work,TCN)温度实时动态预警模型.首先,利用最大信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)分析相关变量集;其次,选择合适输入维度,并建立以历史监测数据进行训练的TCN与注意力机制(Attention Mechanism)回归预测模型,通过测试与其他深度模型进行比较,验证了所提模型的实用性价值;最后,为增加实时预警有效性,采用统计学理论正态检验指标峰度与偏度分析残差序列集并设计了能适应于现场真实情况的实时预警策略.通过大型抽蓄电站机组的实时数据测试,所提出的方案能较好满足现场的实际需求.