一种基于调峰电源设备组合预测的联合优化方法及系统

本发明公开了一种基于调峰电源设备组合预测的联合优化方法及系统，涉及水电机组状态监测技术领域。根据水电机组参数的不同特征，建立ARIMA模型、随机森林模型、LSTM神经网络模型进行参数预测和加权平均，得到预测参数；再将预测参数输入支持向量机SVM模型和XGBoost模型进行水电机组故障分类预警，采用加权证据理论方法将预警结果进行信息融合得到最终故障分类预警结果。通过多种模型的计算融合，克服了单一模型分类预警准确性不足，可靠性可信度低的问题，实现了准确可信的调峰电源设备尤其是水电机组设备的参数预测和状态预警，为电力设备安全稳定运行给予了有力支持。