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在对换流站阀冷系统的内冷水流量、进出阀温度、主泵及回水压力等参数进行采样时,时常发生数据缺失或异常的情况;同时,由于阀冷系统的上述运行参数具有时序性,对内冷水系统的入水温度等关键参数完善并进行有效预测可以更准确地评估阀冷系统冷却能力。提出了一种基于均值填补的采样值处理方法,使样本集更完善、更贴合换流站阀冷系统的实际运行情况;分析了阀冷系统运行参数的时序属性,提出一种基于主成分分析的长短期记忆网络模型的时间序列预测方法,通过对换流阀关键运行参数的预测实现对系统冷却能力的有效判断。经实例验证,所建立的预测模型的平均绝对百分比误差约为4.96%,证明了所建模型的有效性。 相似文献
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