摘要
随着“双碳”目标的确定,南方电网提出了构建以新能源为主体的新型电力系统,这是落实国家战略的重要手段。而大型抽水蓄能电站则是电力调节和支撑的重要环节,是新型电力系统的重要稳定器之一,因此抽水蓄能机组的运行稳定性非常重要。以抽水蓄能机组关键部位轴瓦的温度数据为研究对象,为建立更加准确的温度预警系统,提出了采用机器学习算法来构建温度预测模型,通过对连续长度的一年数据进行学习预测,最终表明Long Short-Term Memory(以下简称LSTM)机器学习算法能够准确地预测发电机轴瓦的正常温度,及时对偏离正常温度的测点数据进行预警。
