[1]夏臣智,李英玉,吴子豪,等.基于MDN和VMD-TPA-LSTM的泵站主机组劣化趋势预测[J].江苏水利,2024,(09):24-29.
　XIA Chenzhi,LI Yinyu,WU Zihao,et al.Deterioration trend prediction of pump station host group based on MDN and VMD-TPA-LSTM[J].JIANGSU WATER RESOURCES,2024,(09):24-29.
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基于MDN和VMD-TPA-LSTM的泵站主机组劣化趋势预测()
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《江苏水利》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2024年09期
页码:
24-29
栏目:
水利工程管理及防汛防旱
出版日期:
2024-09-20

文章信息/Info

Title:
Deterioration trend prediction of pump station host group based on MDN and VMD-TPA-LSTM
文章编号:
1007-7839（2024）09-0024-0006
作者:
夏臣智1; 3; 李英玉1; 3; 吴子豪2; 李超顺2; 黃富佳1; 3; 莫兆祥1; 3
（1. 南水北调（江苏）数智科技有限公司，江苏 南京 210019；2. 华中科技大学 土木与水利工程学院，湖北 武汉 430074；3. 江苏省泵站工程技术研究中心，江苏 南京 210019）
Author(s):
XIA Chenzhi1; 3;  LI Yinyu1; 3;  WU Zihao2;  LI Chaoshun2;  HUANG Fujia1; 3;  MO Zhaoxiang1; 3
（1. South to North Water Diversion (Jiangsu) Shuzhi Technology Co., Ltd., Nanjing 210019, China；2. Huazhong University of Science and Technology, School of Civil and Hydraulic Engineering, Wuhan 430074, China；3. Jiangsu Pump Station Engineering Technology Research Center, Nanjing 210019, China）
关键词:
趋势预测; 网络模型; 泵站机组; MDN; VMD; TPA-LSTM
Keywords:
trend prediction;  network model;  pump station unit;  MDN;  VMD;  TPA-LSTM
分类号:
TV675
文献标志码:
A
摘要:
为提高泵站主机组的安全稳定运行能力，解析其运行状态，获取机组设备的健康状况，准确预测其未来发展趋势，提出一种基于混合密度网络（Mixture Density Networks，MDN）和融合变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）与基于时序模式和注意力机制的长短时记忆网络（Temporal Pattern Attention-Long Short-Term Memory Network，TPA-LSTM）的泵站主机组劣化趋势预测模型。模拟结果表明，此法能够准确地表达机组的劣化趋势并可有效提高其预测精度。
Abstract:
In order to improve the safe and stable operation capability of the pump station host group, analyze its operating status, obtain the health status of the unit equipment, and accurately predict its future development trend, a pump station host group degradation trend prediction model based on Mixed Density Networks （MDN）, Variational Mode Decomposition （VMD）, and Temporal Pattern Attention Long Short Term Memory Network （TPA-LSTM） based on temporal pattern and attention mechanism is proposed. The simulation results show that this method can accurately express the deterioration trend of the unit and effectively improve its prediction accuracy.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-05-29
基金项目：江苏省水利科技项目（2022001）
作者简介：夏臣智（1990—），男，高级工程师，博士，主要从事泵站工程方面的研究工作。E-mail：xiachenzhi@foxmail.com
通信作者：李超顺（1983—），男，教授，研究方向为水电风电等清洁能源优化运行与控制、发电设备智能维护及人工智能的应用。E-mail：csli@hust.edu.cn
更新日期/Last Update: 2024-09-15