水电机组状态退化评估与非线性预测

摘要：

提出了基于Shepard曲面、经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)、混沌理论和灰色理论的水电机组状态退化评估与趋势预测模型。该方法首先用 Shepard 曲面建立综合考虑有功功率、工作水头作用的水电机组状态退化趋势模型。然后将水电机组状态退化趋势进行EEMD分解，得到若干个相对平稳的固有模态函数(intrinsic mode function，IMF)分量和一个余项分量，对每个IMF分量进行特性识别，根据其不同属性，选用混沌预测模型或灰色模型预测，同时对余项分量进行灰色预测。最后将所有分量的预测结果进行重构，获得最终预测结果。实例分析表明，该方法能有效地评估水电机组状态的退化过程，且能提高退化趋势的预测精度。

关键词：水电机组、状态退化评估、非线性预测、Shepard曲面、EEMD方法、混沌理论、灰色理论

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2013-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1378-1383