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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：本发明涉及基于RNN模型的水轮发电机组故障预警方法，获取水轮发电机组工况数据和监测数据；根据水轮发电机组工况数据和监测数据对水轮发电机组进行综合特性监测，并计算得到水轮发电机组特性参数；采用主成分分析法对水轮发电机组数据进行降维处理；建立水轮发电机组的故障预测模型即RNN故障预测模型；利用水轮发电组历史的故障集对得到的最优RNN故障预测模型进行相应的测试和验证，以此来确定该最优RNN故障预测模型的准确性；将实时的水轮发电机组PCA降维数据与水轮发电机组特性参数数据作为训练好的RNN故障预测模型的输入，利用RNN故障预测模型得到实时的机组故障预测结果，并判断是否发出故障预警信号。本发明提高了故障预警的准确性和精度。
主权项：1.基于RNN模型的水轮发电机组故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：从水电站厂级监控系统获取水轮发电机组工况数据和监测数据；步骤2：根据水轮发电机组工况数据和监测数据对水轮发电机组进行综合特性监测，并计算得到水轮发电机组特性参数；步骤3：采用主成分分析法对水轮发电机组数据进行降维处理；步骤4：采用RNN神经网络建立水轮发电机组的故障预测模型即RNN故障预测模型，并用步骤3得到的降维数据历史值与步骤2得到的水轮发电机组特性参数数据历史值对RNN故障预测模型进行训练，直至训练后的RNN故障预测模型达到预测精度要求；步骤5：利用水轮发电组历史的故障集对步骤4得到的RNN故障预测模型进行相应的测试和验证；步骤6：将实时的经主成分分析法降维的水轮发电机组降维数据与水轮发电机组特性参数数据作为训练好的RNN故障预测模型的输入，利用训练好的RNN故障预测模型得到实时的机组故障预测结果，并判断是否发出故障预警信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 基于RNN模型的水轮发电机组故障预警方法
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