摘要

发电机主轴承温度的预测对风电机组的状态监测和故障预警具有重要的意义。为提高主轴承温度预测的准确性,提出一种基于LSTNet网络的预测方法。首先,针对观测向量选择缺乏理论依据和特征冗余的问题,采用灰色关联度分析筛选出与主轴承温度关联性较强的特征参数,然后结合MIV指标计算出每个参数的平均影响值,进一步比较特征参数对主轴承温度的影响程度,最终选择出4个特征参数参与模型预测,最后利用LSTNet多变量时间序列框架,融合GRU、RNN、LSTM网络的结构特点,建立LSTNet网络预测模型,并与SVR、RNN和LSTM预测方法作对比。结果表明:基于LSTNet模型的长期和短期时间序列多步预测方法,预测准确率达到99.3%,明显优于文中其他方法,有效提升了发电机主轴承温度的预测精度。