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作者：黄浩;茅大钧;曹熠云
单位：1.上海电力大学自动化工程学院
摘要：针对目前电厂发电机定子过热故障预警模型预测效果不佳、预警策略不全面而导致的故障误报率高、预警时间晚的问题，提出一种改进Informer与多指标预警相结合的发电机定子故障预警方法。该方法通过斯皮尔曼相关系数筛选输入特征，利用融合梯度中心化和多层残差连接的Informer模型进行定子绕组温度预测；建立包括冷却温差动态阈值和指数加权移动平均(EWMA)残差阈值与K-S检验相结合的预警机制，以上海某电厂660 MW机组发电机为对象进行验证。实验结果表明：所提模型的预测精度优于其他模型，且预警方法与故障记录相比能够提前1.6～2.75 h发出预警，与其他预警方法相比更及时。
关键词：故障预警;发电机定子;长序列时间序列预测;多指标阈值
基金资助：上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项项目（19020500700）; 中国华能集团有限公司2022年度科技项目（HNKJ22-HF22）
