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基于机器学习的水电机组劣化趋势预测模型

兰家法 周玉辉 高泽良 姜奔 李超顺

水力发电学报2022，Vol.41Issue(12)：135-144,10.
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水力发电学报2022，Vol.41Issue(12)：135-144,10.DOI:10.11660/slfdxb.20221214

基于机器学习的水电机组劣化趋势预测模型

Model for predicting deterioration trends of hydropower units based on machine learning

兰家法 1周玉辉 2高泽良 3姜奔 4李超顺4

作者信息

  • 1. 广东粤电新丰江发电公司,广东河源 517021
  • 2. 广东粤电流溪河发电有限责任公司,广州 510956
  • 3. 广东粤电南水发电有限责任公司,广东韶关 512700
  • 4. 华中科技大学土木与水利工程学院,武汉 430074
  • 折叠

摘要

关键词

健康状态模型/劣化趋势预测/极限梯度提升/变分模态分解/双向门控循环单元神经网络/注意力机制

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

兰家法,周玉辉,高泽良,姜奔,李超顺..基于机器学习的水电机组劣化趋势预测模型[J].水力发电学报,2022,41(12):135-144,10.

基金项目

国家自然科学基金项目(51879111) （51879111）

水力发电学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-1243

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