基于LSTM模型的电厂传感器点位预测

作     者：田霄阳 张明西 王博闻 符云杰 周飞 刘洲 胡高斌 姚怡豪 

作者机构：上海理工大学出版印刷与艺术设计学院上海 江苏国信靖江发电有限公司江苏 泰州 南京医科大学生物医学工程与信息学院江苏 南京 

出 版 物：《建模与仿真》 (Modeling and Simulation)

年 卷 期：2024年第13卷第1期

页      码：506-513页

摘      要：随着大数据的发展,国内众多电厂也开始智能化改进。传感器点位的实时数值是反应发电机组当前健康状况的重要指标,具有较强的跟踪意义,研究并预测短时间内传感器点位的实时数值变化有助于电厂监盘人员了解发电机组当前的健康状况,能够提前应对意外情况。通过对传感器点位数值的时间序列数据建模分析,使用LSTM模型,对后续的几次传感器点位数值进行短期预测,取得了较好的拟合预测结果,充分说明时间序列模型应用在传感器点位数值的短期预测的可行性。随着电厂智能化的深入,传感器点位预测还应进一步提高准确度,帮助电厂监盘人员更好地应对发电机组异常状况。

主 题 词：时间序列 传感器点位数值 LSTM模型 短期预测 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

D　O　I：10.12677/MOS.2024.131049

馆 藏 号：203125457...