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摘要：本发明公开了一种基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法，以温度相关数据作为输入，使用方差消除法删除无关数据，使用粒子群算法对PCA降维算法进行优化，寻找最优的降维维度，使用注意力机制对降维后的数据进行权重调整，将调整权重后的数据作为门控循环单元GRU的输入，引入对冲层，残差连接等结构对GRU进行改进，最后使用残差值作为报警阈值；解决了现有技术中容易受到阈值设置影响，模型提取特征不全面不准确，模型单一、预警效果较差的问题。
主权项：1.基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据收集：对滑环室温度数据进行收集，包括滑环表面温度、红外辐射和油膜厚度数据，滑环系统工作状态数据，滑环室内部温度数据和空气密度数据，环境温度和湿度数据以及发电机电流、电压和功率数据；S2，数据预处理：方差消除法删除掉与故障诊断结果不相关的数据，计算所有输入参数的方差，删除掉方差为零的参数，方差为零表示该数据不跟随温度变化；然后进行数据归一化；S3，数据降维：使用主成分分析PCA对数据进行降维，使用粒子群算法对PCA算法进行优化，将PCA算法输出的保留信息量和重构误差的加权值作为目标，α为权重；算式为：1-α×保留信息量+α×重构误差；使用粒子群算法对该目标进行寻优，从而找到最优的降维维度；以固定比例划分训练集与测试集；S4，构建基于对冲GRU的温度预测模型；S5，将正常数据输入温度预测模型进行训练，执行温度预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法
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