【摘 要】
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水电机组的劣化影响着水电站乃至电力系统的安全稳定运行。为了准确解析水电机组运行状态，获取机组的劣化趋势并对其进行准确预测，本文提出了一种基于极限梯度提升算法、变分模态分解算法、双向门控循环单元神经网络和注意力机制的水电机组劣化趋势预测混合模型。该方法首先用极限梯度提升算法建立考虑工作水头、有功功率和导叶开度影响的水电机组健康状态模型；其次，根据健康状态模型，推导出数年后的水电机组劣化趋势；再次，通
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51879111）；
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水电机组的劣化影响着水电站乃至电力系统的安全稳定运行。为了准确解析水电机组运行状态，获取机组的劣化趋势并对其进行准确预测，本文提出了一种基于极限梯度提升算法、变分模态分解算法、双向门控循环单元神经网络和注意力机制的水电机组劣化趋势预测混合模型。该方法首先用极限梯度提升算法建立考虑工作水头、有功功率和导叶开度影响的水电机组健康状态模型；其次，根据健康状态模型，推导出数年后的水电机组劣化趋势；再次，通过变分模态分解算法对水电机组劣化趋势进行分解，得到多个相对平稳的固有模态函数分量，并对每个模态分量建立双向门控循环单元神经网络和注意力机制的组合模型进行预测；最后，将预测模型的结果进行叠加，得到最终的趋势预测结果。实例分析结果表明，所提方法能准确地表达水电机组的劣化趋势，并且能有效地提高机组劣化趋势的预测精度。
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