基于混沌时间序列的水电机组状态短期预测

【摘要】：基于混沌时间序列短期可以预测的特点,构建水电机组状态短期预测。用采样周期确定相空间时延τ,G-P算法确定关联维数从而确定相空间的嵌入维数m,小数据量法证明水电机组振动状态的混沌特性。在重构相空间中,运用加权一阶局域法构建水电机组状态短期预测模型。结果表明:混沌特性指数λ=0.2605的水电机组振动状态具有混沌特性,可以在最佳嵌入维数m=4的情况下进行预测,实例结果表明采用混沌理论进行水电机组状态短期预测是可行的。 【作者单位】： 盐城工学院电气工程学院;
【关键词】： 水电机组 混沌时间序列 相空间重构 状态预测
【分类号】：TM312
【正文快照】： 水电机组是水电生产系统的核心,它可靠而又稳定的运行将直接影响到水电企业安全、可靠。为保障水电机组安全、稳定、可靠的运行,依据收集到的水电机组的状态信息,实现对水电机组状态的有效识别和状态趋势的准确分析,将为水电企业实现状态检修与预知检修提供充实而可靠的支持

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