基于MOPSO-ELM的抽水蓄能机组A级检修工时预测

方创新; 刘聪; 周建中

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基于MOPSO-ELM的抽水蓄能机组A级检修工时预测

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在抽水蓄能机组A级检修过程中,检修工时的精准预测能有效提高检修效率,但目前鲜有工时预测的相关研究,对此提出了一种基于多目标粒子群优化(MOPSO)-极限学习机(ELM)的机组A级检修工时预测模型,可实现基于数据驱动的机组工时快速智能预测。先通过记录机组A级检修全流程中每日检修工时数据,获取检修工时的时间序列;针对单目标预测模型仅考虑一个目标(准确性或稳定性)的不足,采用MOPSO算法优化ELM参数,使预测模型能够实现高准确率和强稳定性这两个相对独立的目标。将该方法应用于国内某抽水蓄能电站A级检修工时预测分析,结果表明在考虑高精确度和强稳定性的多目标下,所提模型具有较低的拟合误差和较高的准确度,能够实现精确的工时预测,为机组A级检修提供有效的决策支持。

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来源
《水电能源科学》 |2021年第4期|150-153|共4页
作者
方创新; 刘聪; 周建中;
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作者单位

国网新源湖北白莲河抽水蓄能有限公司;

湖北罗田438600;

华中科技大学水电与数字化工程学院;

湖北武汉4730074;

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正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
抽水蓄能机组; A级检修; 工时预测; 多目标粒子群优化; 极限学习机;

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