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基于PCA-PSO-LSTM模型的給水泵系統狀態趨勢預測研究

來源：電工電氣發布時間：2025-06-27 14:27 瀏覽次數：2

基于PCA-PSO-LSTM模型的給水泵系統狀態趨勢預測研究

李文華¹，顧月霞²，谷金洋¹，李國全³，李陽洋¹，徐梓霖¹

(1 河北工業大學電氣工程學院，天津 300401；

2 河北工業大學電子信息工程學院，天津 300401；

3 開灤能源化工股份有限公司，河北唐山 063018)

摘要：給水泵系統是熱電廠中不可或缺的設備，對其進行狀態趨勢預測有助于維持熱電廠的正常運行。為降低因給水泵系統故障造成的損失，在主成分分析(PCA)的基礎上建立了粒子群優化(PSO)算法、長短期記憶網絡(LSTM)的混合模型對給水泵系統進行狀態趨勢預測和故障預警。該方法采用 PCA 對多維參數進行降維處理，提取出主要特征；將提取的特征參數輸入到經 PSO 優化后的 LSTM 模型中，當預測結果超過閾值時給出預警。實驗結果顯示，PCA-PSO-LSTM 模型擁有較高的預測精度和較好的穩定性。

關鍵詞： 給水泵系統；主成分分析；粒子群優化算法；長短期記憶網絡；趨勢預測；故障預警

中圖分類號：TH311 ；TM611 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2025)06-0008-06

Research on State Trend Prediction of Feed Water Pump System

Based on PCA-PSO-LSTM Model

LI Wen-hua¹, GU Yue-xia², GU Jin-yang¹, LI Guo-quan³, LI Yang-yang¹, XU Zi-lin¹

（1 School of Electrical Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China;

2 School of Electronic and Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China;

3 Kailuan Energy Chemical Co., Ltd, Tangshan 063018, China）

Abstract: The feed water pump system is an indispensable equipment in thermal power plants, and the state trend prediction of the feed water pump system helps to maintain the normal operation of thermal power plants. In order to reduce the loss caused by the failure of feed water pump system, this paper establishes a hybrid model of particle swarm optimization (PSO) algorithm and long short-term memory neural network (LSTM) on the basis of principal component analysis (PCA) to predict the state trend and fault warning of feed water pump system. The method firstly uses PCA to downscale the multidimensional parameters and extract the main features; secondly, the extracted feature parameters are inputted into the LSTM model optimized by PSO, and the warning is given when the prediction result exceeds the threshold value. The experimental results show that the PCA-PSO-LSTM model possesses high prediction accuracy and good stability.

Key words: feed water pump system; principal component analysis; particle swarm optimization algorithm; long short-term memory neural network; trend prediction; fault warning

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