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基于SFOA-VMD与双重注意力的抽蓄机组劣化状态预测

钟子威 祝令凯 张宇恒 郑威 李楠 付文龙

人民长江2026，Vol.57Issue(S1)：P.241-247,7.
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人民长江2026，Vol.57Issue(S1)：P.241-247,7.DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2026.S1.046

基于SFOA-VMD与双重注意力的抽蓄机组劣化状态预测

钟子威 1祝令凯 1张宇恒 1郑威 1李楠 2付文龙2

作者信息

  • 1. 国网山东省电力公司电力科学研究院,山东济南250003
  • 2. 三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002
  • 折叠

摘要

关键词

劣化状态/双重注意力机制/海星优化算法/时序卷积网络/长短期记忆网络/抽水蓄能机组

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

钟子威,祝令凯,张宇恒,郑威,李楠,付文龙..基于SFOA-VMD与双重注意力的抽蓄机组劣化状态预测[J].人民长江,2026,57(S1):P.241-247,7.

基金项目

国网山东省电力公司职工技术创新联盟基层创新团队(联合攻关)项目(ZCKDLDLKX2025035) （联合攻关）

人民长江

1001-4179

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