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作者：陈亦真;宋旭峰;李超顺;
单位：华中科技大学土木与水利工程学院;国网新源控股有限公司;
摘要：为确保水电机组安全稳定运行，提出一种基于RFECV-RF和PCA-LightGBM的水电机组劣化趋势评估方法。首先利用基于随机森林的交叉验证递归特征消除方法(RFECV-RF)对工况参数进行筛选，并利用主成分分析(PCA)方法对关键工况参数进行降维处理，提取其中的关键信息；然后以轻量梯度提升机(LightGBM)拟合工况参数与振摆值之间的映射关系建立健康模型；最后根据机组运行数据与健康模型，生成机组劣化度，实现对机组劣化状态的评估。实例分析结果表明，与其他模型相比，所提模型精度更高、运算资源消耗更少。
关键词：水电机组;;劣化评估;;主成分分析;;随机森林;;RFECV;;LightGBM
基金资助：国家自然科学基金项目(52279085);; 国网新源集团(控股)有限公司2023年度科技项目计划(SGXYKJ-2023-0859)
