抽水蓄能机组工况多,转换频繁复杂。机组在长期运行过程当中往往出现性能劣化和亚健康状态,如果不能及时发现,会导致机组被迫停机检修,造成重大损失。提出了一种基于数据挖掘的方法来预测抽水蓄能电站机组状态:通过电站收集的历史数据进行特征提取和数据标注,然后通过有监督数据挖掘算法对机组状态进行分类预测建模。通过采集国网泰山新源抽水蓄能电站开机运行数据和计算试验证明了方法的有效性。
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