基于MIC-TCN-Attention的抽水蓄能机组发电电动机定子温度预警方法研究

常玉红; 吴月超; 何铮; 宋旭峰; 王大强; 李超顺; Yu-hong CHANG; Yue-chao WU; Zheng HE; Xu-feng SONG; Da-qiang WANG; Chao-shun LI

中国农村水利水电 ›› 2021 ›› (7) : 125-131,138.

水电建设

基于MIC-TCN-Attention的抽水蓄能机组发电电动机定子温度预警方法研究

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Research on the Generator Stator Temperature Early Warning Method of Pumped Storage Unit Based on MIC-TCN-Attention

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摘要

抽水蓄能（抽蓄）机组设备实时监测能提供有效运行信息并指示运行人员做出相应措施，但发电电动机发热散热过程复杂，实时监测信息难以满足温度预警要求。为此，提出了一种基于时间卷积网络（Temporal Convolutional Network， TCN）温度实时动态预警模型。首先，利用最大信息系数（Maximal Information Coefficient， MIC）分析相关变量集；其次，选择合适输入维度，并建立以历史监测数据进行训练的TCN与注意力机制（Attention Mechanism）回归预测模型，通过测试与其他深度模型进行比较，验证了所提模型的实用性价值；最后，为增加实时预警有效性，采用统计学理论正态检验指标峰度与偏度分析残差序列集并设计了能适应于现场真实情况的实时预警策略。通过大型抽蓄电站机组的实时数据测试，所提出的方案能较好满足现场的实际需求。

Abstract

Online monitoring of hydropower equipment can provide effective operation information and instruct operators to take corresponding measures， but the heat generation and heat dissipation process of the generator motor is complex， and the short-term warning information is difficult to meet the real needs of the site. Therefore， a time-based convolution network （Temporal Convolutional Network， TCN） temperature real-time dynamic early warning model is proposed in this paper. First， the maximum information coefficient （Maximal Information Coefficient， MIC） is used to analyze the relevant variable set. Second， the appropriate input dimension is set， and TCN and attention trained with historical monitoring data Attention Mechanism regression prediction model is established. Compared with other deep models through testing， the practical value of the proposed model is verified. Finally， in order to increase the effectiveness of real-time early warning， this paper uses the index kurtosis and skewness of the statistical theory to analyze the residual sequence set and design a real-time early warning strategy that can adapt to the real situation on site. The proposed scheme can better meet the actual needs of the site through the real-time data test of a large power station hydropower unit.

关键词

时间卷积网络 / 注意力机制 / 最大信息系数 / 实时预警

Key words

TCN / attention mechanism / MIC / online warning

基金

国家自然科学基金项目(51879111)

武汉市应用基础前沿专项(2018010401011269)

湖北省自然科学基金项目(2019CFA068)

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常玉红 , 吴月超 , 何铮 , 宋旭峰 , 王大强 , 李超顺. 基于MIC-TCN-Attention的抽水蓄能机组发电电动机定子温度预警方法研究[J].中国农村水利水电, 2021(7): 125-131,138

Yu-hong CHANG , Yue-chao WU , Zheng HE , Xu-feng SONG , Da-qiang WANG , Chao-shun LI. Research on the Generator Stator Temperature Early Warning Method of Pumped Storage Unit Based on MIC-TCN-Attention[J].China Rural Water and Hydropower, 2021(7): 125-131,138

0 引言

定子作为抽蓄机组发电电动机重要部件之一，其受损直接影响电站的发电量、发电效率，以及电站的运行故障并造成停机。定子温度作为可观测变量，发展趋势与机组个部件受损情况密切相关，其原理为机组做能量转换时，出现的各种损耗如机械损耗、电损耗、铁损耗等产生热量，损耗较大时，温升会出现异常状态，以监测温度判断设备受损情况也是被证实过的可行方案。例如：负荷升高会引起电机温度升高；励磁电流增大导致转子发热，绝缘受损造成片间短路而引起铁芯发热严重^［1-3］。而传统设备温度监测通常利用内部置入传感器测量并以运行人员经验去判断温度趋势，此方案可靠性差，对人员要求高，易出现较多的误报警。而常见的温度故障检测系统通常有模型分析、数据驱动等方式，其中数据驱动对于复杂系统的检测、诊断、预测有明显的优势^［4，5］。随着深度学习（Deep learning， DL）的发展，考虑多源变量的数据分析监测模型受到了广泛的关注。文献［6］利用循环神经网络（Recurrent neural network RNN)实现了风电机组主轴承温度预警。针对时序预警序列，文献［7，8］，运用长短期记忆网络（Long short terms memory， LSTM）建立监测系统，并得到了较好的效果。然而，现有的模型和方法在抽蓄机组发电电动机温度预测方面存在不足。但对实时预警系统而言，大规模监测需考虑成百上千的通道，模型的运行效率显得尤为重要。RNN网络对序列信号需要依次处理，耗时较长。抽蓄机组设备发热散热过程复杂，RNN预测效果对邻近输入依赖性较高，当序列数据存在急剧变化的现象时，其预测效果会出现较大误差^［9］。而近来较为流行、具有较强非线性处理能力的卷积神经网络（Convolution neural network， CNN）对时序信号挖掘能力较弱，预测精度相对较差。

时间卷积网络（Temporal Convolutional Network， TCN）是一种新的时序模型，利用了CNN优势，扩展卷积并增加时序视野区间，实现输入输出并发，减少大量训练时间，同时拥有较好时序信息挖掘能力，在多个时序预测领域已得到验证^［10］。因此，本文以定子线圈温度为预测变量，考虑多个环境变量，建立以TCN-Attention架构为基础的深度实时预测模型，并与其他预测模型进行比较，结果表明所提方法具有较高预测精度和稳定性。

其次，实时预警方面，传统预警策略仅考虑预测值与历史值之间的差异，当温度达到某一规定的阈值或发生显著变化时进行报警。此方案存在两个问题，一是早期故障征兆数据获取受环境影响，偶发的异常数据将导致系统误报，给设备维护人员造成“报警疲劳”；二是预警稳定性较差，无法精确找到设备异常状态，换句话说，对设备细微故障差异性不能及时发现以至于晚报频繁^{［11，12］}。因此，本文提出一种基于统计学理论的预警策略，利用随时间变化的时序残差集，以动态划分实时残差序列统计指标峰度、偏度判断设备运行情况，以到达实时预警准确性的目的，并设计相关实验验证了所提方案的有效性，对机组状态趋势预判和运维策略提供更可靠的指导意义。

1 研究方法

1.1 方法框架

为设计出一套能适应抽蓄机组发电电动机的定子温度预警系统，本文提出了一种基于最大相关系数与时间卷积网络的预警模型，具体方案设计如图1所示：总体分为两个阶段，离线阶段和在线阶段。

图1 总体方案

Fig.1 Model framework

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离线阶段具体步骤为：步骤1：获取历史变量集，温度集；步骤2：为了选择合适的数据结构，利用MIC分析了相关变量集；步骤3：进行多次实验并选择合适输入变量结构；步骤4：训练TCN-Attention实时预测模型并测试其效果。

在线阶段步骤为：步骤1：获取实时变量、温度集；步骤2：利用训练好的TCN-Attention模型获取实时预测值；步骤3：为更好分析系统运行情况，以残差序列为基础，滚动划分序列区间；步骤4：建立区域性统计模型，设置经验阈值，并实现系统的实时预警。

1.2 建立离线分析模型

1.2.1 构建多源信息输入

发电电动机定子线圈发热和散热过程较为复杂，选择合适的输入能较好地拟合温度趋势并减少模型复杂度。因此，本文首先考虑可能影响电动机定子线圈温度主要因素，内部因素包括定子线圈温度、铁芯温度、上下齿压板温度等；外部包括机端有功功率、无功功率、水头、轴承x、y方向摆度、轴向位移、转速等；然后分析定子线圈温度

F_{s t a t o r}

与其他变量集

F = (F_{i n}^{1}, F_{i n}^{2}, \dots, F_{i n}^{n}; F_{o u t}^{1}, F_{o u t}^{2}, \dots, F_{o u t}^{m})

的关联程度。最大信息系数（MIC）基于信息论互信息理论，相比其他相关性分析方法例如Pearson、Spearman，MIC能更好地捕捉变量间的非线性关系，且计算复杂度低，鲁棒性高^{［13，14］}。因此本文利用MIC作为变量分析，以本文为例，

F_{i n}^{k}

能够被定义为：

I (F_{s t a t o r}, F_{i n}^{k})_{i n}^{k} = \sum_{F_{s t a t o r} \in Y} \sum_{F_{i n}^{k} \in X} p (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r}) l g \frac{p (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r})}{p (F_{i n}^{k}) p (F_{s t a t o r})}

（1）

式中：

p (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r})

为

F_{i n}^{k}

和

F_{s t a t o r}

的联合概率密度函数；

p (F_{i n}^{k})

，

p (F_{s t a t o r})

分别表示

F_{i n}^{k}

和

F_{s t a t o r}

的边缘概率密度函数。同时，利用网格划分的思路对x，y的二维空间划分成

m \times n

，

P (x, y)

为（x，y）格子中的数据点概率，然后计算随机变量

F_{i n}^{k}

，

F_{s t a t o r}

的互信息，使用归一化因子，找到互信息最大的网格分辨率，即MIC度量值，其中网格分辨率

m \times n < B

与

B = f (d a t a_s i z e) = n^{0.6}

的最大信息系数被定义为：

c_{M I C} = m a x (\frac{m a x (\sum_{F_{i n}^{k} \in X, F_{s t a t o r} \in Y} P (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r}) l g \frac{P (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r})}{\sum_{x \in X} P (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r}) \sum_{y \in Y} P (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r})})}{l g m i n (F_{i n}^{k}, F_{s t a t o r})})

（2）

最后，对内外变量集MIC系数进行排序，即

R a n k (F_{m i c}^{1}, F_{m i c}^{2}, \dots, F_{m i c}^{n + m})

，选择关联性较大变量组合作为输入，通过多次实验并确定最优特征数量。

1.2.2 建立TCN-Attention预测模型

网络模型分3个模块，时间卷积网络层、注意力机制层，全连接层。模型结构见图2所示：其中TCN是由堆叠扩张卷积和因果卷积层，同时结合残差而成的新网络结构，这个结构能够继承CNN全面提取优点，又能够通过控制其卷积核大小，扩张系数等参数适应各种时序任务。在本文当中，

{(x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n})_{1}, (x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n})_{2}, \dots, (x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n})_{t}}

为输入，其中

(x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n})

表示输入向量，n表示特征数，t表示滑动步数；首先通过因果卷积层（Causal Convolutions），此层为严格的单向结构，对于上一层T时刻的值，只依赖于下一层T时刻及其之前的值；其次，利用一维全卷积层来保留整个输入序列并构建长期记忆；最后在膨胀卷积层（Dilated Convolutions）设置扩张系数d并进行间隔采样。序列向量

(x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n})_{s}

上扩张卷积运算F可定义为：

F (s) = \sum_{i = 0}^{k - 1} f (i) \cdot (x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n})_{s - d \cdot i}

（3）

式中：k为卷积核大小；

(s - d \cdot i)

表示采用上层的第

(s - d \cdot i)

元素。为了进一步对TCN输出特征集进行优化，在网络模型的第二部分，采用了Attention层进行权值筛选，具体步骤为，首先对基础特征集

(h_{1}, h_{2}, \dots, h_{T})

进行相似性得分，得分系数向量集为

{(s_{1}, s_{2}, \dots, s_{N})_{1}, (s_{1}, s_{2}, \dots, s_{N})_{2}, \dots (s_{1}, s_{2}, \dots, s_{N})_{T}}

；其次利用一个Softmax层进行归一化得到概率系数向量集

{(\partial_{1}, \partial_{2}, \dots, \partial_{N})_{1}, (\partial_{1}, \partial_{2}, \dots, \partial_{N})_{2}, \dots, (\partial_{1}, \partial_{2}, \dots, \partial_{N})_{T}}

；最后对基础特征向量进行加权求和，结果表示为

(c_{1}, c_{2}, \dots, c_{T})

，其中

c_{k}

能够被描述为：

c_{k} = \sum_{i = 0}^{N} \partial_{k}^{i} \cdot x_{i}

（4）

式中：

x_{i}

表示上一层的隐藏单元。

图2 TCN-Attention网络结构

Fig.2 Network structure of TCN-Attention

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网络模型的第三部分，通过Flatten层连接一个3层全连接网络建立的回归预测模型并通过前向传递和误差反向传播更新网络权值。

1.3 在线实时预警策略

基于上述离线阶段研究，高精度的定子线圈温度实时预测已经能够实现，但对抽蓄机组设备实时预警系统来说，除了实时预测的高精确度外，高效而准确地提供在线预警是保证机组维护成功与否最重要的一环。感器故障或极端环境影响使机组设备温度等动态指标频繁出现奇异值，过预测值与实际值差异程度预警，易出现误报、晚报现象，相比精确度，稳定性能够更加显著地反映出设备运行状态，因此，本文从设备动态特性出发，以精确性和稳定性为目的，设计出一套适用于当前电站实时预警策略，其中，因电站温度变化不符合常规数据分布，而残差序列作为预测后另一变量，其分布应符合期望

μ = 0

，

σ

较小的高斯分布，其中横坐标为误差；又由于极值、方差易受人为干扰，不能客观的反映实际变化情况。因此，本文考虑正态分布检验指标偏度系数与峰度系数监测温度残差，其中偏度是描述数据分布形态的统计量，反映总体取值分布对称性，偏度绝对值越大，其分布形态偏斜程度越大；峰度则能够描述数据分布尾部长短和峰体飕峭的关系，出现异常值时峰值偏大［15］。具体步骤为：首先发电电动机定子线圈温度通过传感器实时更新，经训练好的TCN-Attention网络模型后，并获得实时预测值，计算时间段内残差序列

ε_{e r r o r} = (ε_{1}, ε_{2}, \dots, ε_{k}, \dots, ε_{N})

，其中残差

ε_{k}

被描述为：

ε_{k} = v_{r a w} - v_{p r e}

其次随时间动态划分区间残差序列，生成子序列N₁，N₂，…，N_s。其中N_k 表示区间

[t_{k} - T_{i n i t i a l}, t_{k}]

中所有的误差数据，

t_{k}

表示当前时刻，

T_{i n i t i a l}

为采样初始时间，序列长度为

T_{k}

，定义为

T_{k} = t_{k} - T_{i n i t i a l}

；最后计算出当前区间内各时刻残差序列偏度与峰度值

g_{t_{k}}^{1}, g_{t_{k}}^{2}

，分别被定义为：

\{\begin{array}{l} g_{t_{k}}^{1} = \frac{1}{k} \sum_{i = 1}^{k} {(\frac{ε_{i} - η_{k}}{σ_{k}})}^{3} \\ g_{t_{k}}^{2} = \frac{1}{k} \sum_{i = 1}^{k} {(\frac{ε_{i} - η_{k}}{σ_{k}})}^{4} - 3 \end{array}

（5）

式中：

η_{k}

，

σ_{k}

分别表示序列N_k 的均值、标准差。

其中峰度绝对值越大，其分布形态陡缓程度与正态分布的差异程度越大，可描述设备预测精确性，其中

g_{t_{k}}^{2}

越小精确度则越高；而偏度反映了总体取值分布的对称性，偏度绝对值越大，其分布形态偏斜程度越大，即

g_{t_{k}}^{1}

接近0时，则表示设备运行较为稳定［8］。设置偏度、峰度经验阈值为K、S：其中K、S被定义为：

\{\begin{array}{l} K = \pm k_{1} \frac{1}{N} \sum_{i = 0}^{N} g_{t_{i}}^{1} \\ S = \pm k_{2} \frac{1}{N} \sum_{i = 0}^{N} g_{t_{i}}^{2} \end{array}

（6）

式中：N为当前时刻前区间数；

k_{1}

和

k_{2}

可由现场人员根据经验在前端页面确定。

以K、S为基准，由后台在线判断区间内

g_{t_{k}}^{1}, g_{t_{k}}^{2}

的均值变化，并判断其是否报警。

2 实验验证

2.1 数据描述

实验数据来自于浙江仙居电站机组发电电动机，其由东方电气集团东方电机有限公司制造，为立轴、半伞式、三相、50 Hz、空冷可逆式同步发电电动机。主要由定子、转子、上下导轴承、推力轴承、上下机架、上端轴、主轴和其他发电电动机附件构成。有发电、抽水、发电调相、抽水调相、停机5种稳定工况，另外还设有黑启动、线路充电（零起升压）等特殊工况。机组发电方向（发电、发电调相、拖动机及线路充电工况）运行时，机组旋转方向俯视为顺时针，机组抽水方向（抽水、抽水调相工况）运行时，旋转方向俯视为逆时针。发电机额定功率375 MW，电动机额定轴输出功率为413 MW，额定电压18 kV，额定电流为13 365/13 751 A，额定励磁电压为456 V，额定励磁电流为1 962 A，额定转速为375 r/min，飞逸转速为555 r/min。

2019年1月4-5日定子线圈Z1通道超短期温度数据如图3所示。

图3 定子线圈Z1温度监测数据

Fig.3 Monitoring data of stator coil Z1

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如图3所示，发电电动机开停机频繁，抽水发电交替进行，且每次过程时长不一，时间范围在2~6 h左右，升温降温过程复杂，变化剧烈，温升过程20~35 min，降温过程10~20 min。本次实验以定子线圈温度短期预测为目标，并设计发电、抽水工况开机实时预测预警模型，停机不预测，预测时间为5 min。

2.2 特征分析及重构

本次研究分别分析了发电态、抽水态两种工况的数据，内部变量选择了定子铁芯、定子齿压板、上导轴承、推力轴承、上下机架的时序数据；外部变量选择了水头、有功、无功、冷却水进出口温度、轴向位移，转速。计算上述变量与定子线圈温度的最大相关系数MIC，如图4所示。

图4 其他变量与定子线圈温度MIC分析

Fig.4 MIC analysis of other variables and stator coil temperatur

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其中，MIC从大到小排序为有功、无功、励磁电流、电压、水头、冷却水出口温度等。其次，为了确定最优输入维度，本文选择了5种输入方式作为比较，分别是（定子线圈温度、有功、无功）、（定子线圈温度、有功、无功、励磁电压）、（定子线圈温度、有功、无功、励磁电流、励磁电压）、（定子线圈温度、有功、无功、励磁电流、励磁电压、水头）、（定子线圈温度、有功、无功、励磁电流、励磁电压、水头、冷却水出口温度），结果如图5所示：图5中输入维度为5时，其RMSE、MAE、MAPE均为最小，因此本文输入确定为（定子线圈温度、有功、无功、励磁电流、励磁电压）。

**图5 不同输入尺寸的MSE，MAE和MAPE值**

Fig.5 MSE， MAE and MAPE values for different input dimensions

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2.3 预测结果局部比较

为了验证所提模型对复杂升温降温过程的拟合能力，本文又分别比较了升温降温局部预测结果，由于ANN模型整体精确度较低，DGRU-Attention模型用时较长，均不能较好满足现场需求，因此比较模型选用TCN和DGRU模型，其中2020年1月10日抽水态升温降温过程结果如图6所示，其他测试集局部结果如表3所示。表中评价指标为16次抽水17次发电发热散热RMSE均值：

图6 发热散热过程比较

Fig.6 Comparison of heating and cooling processes

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表1 对比模型的参数设置

Tab.1 The parameter settings of the comparison models

模型	模型参数设定
TCN-Attention 网络模型	输入向量：（样本数， 15， 5）；TCN层：1；Attention 层：1； TCN神经元数：32；.全连接层： 3；Dense层神经元数：分别为20， 10， 1；训练次数：20。梯度优化器： Adam。
TCN 网络模型	输入向量：（样本数， 15， 5）；TCN层：1；TCN神经元数：32；.全连接层： 3；Dense层神经元数：分别为20， 10， 1；训练次数：20。梯度优化器： Adam。
DGRU-Attention网络模型	输入向量：（样本数， 15， 5）；GRU层：3；Attention 层：1；GRU神经元数：32， 20；全连接层： 2；Dense层神经元数：分别为10， 1；训练次数：50。梯度优化器： Adam。
ANN 网络模型	Dense层：4；Dense层神经元数：分别为32，20， 10， 1；训练次数：20。梯度优化器： Adam。
DGRU网络模型	输入向量：（样本数， 15， 5）；GRU层：3；GRU神经元数：32， 20；.全连接层： 2；Dense层神经元数：分别为10， 1；训练次数：20。梯度优化器： Adam。

表2 局部预测性能指标对比

Tab. 2 Comparison of local prediction performance indicators

工况	抽水态		发电态
状态	发热	散热	发热	散热
评价指标（均值）	RMSE	RMSE	RMSE	RMSE
DGRU模型	0.496	0.489	0.513	0.683
TCN模型	0.716	0.170	0.568	0.252
TCN-Attention模型	0.097	0.165	0.103	0.089

表3 预测性能指标对比

Tab. 3 Comparison of forecasting performance indexes

运行状态	发电态				抽水态
评价指标	RMSE	MAPE	Pre Time/s	Time/s	RMSE	MAPE	Pre Time/s	Time/s
ANN模型	0.518	0.566	0.08	82.41	0.597	0.578	0.08	61.31
GRU模型	0.185	0.263	0.13	623.13	0.151	0.177	0.16	552.09
TCN模型	0.168	0.251	0.08	591.12	0.132	0.139	0.10	438.06
GRU-Attention模型	0.153	0.191	0.17	676.10	0.176	0.219	0.19	563.23
TCN-Attention模型	0.101	0.111	0.09	601.32	0.094	0.108	0.10	449.46

从图6（a）升温降温过程可以看出，当开机后，各模型拟合效果较好，而10 min后，温度变化逐渐趋于平缓，此时DGRU模型出现明显偏高现象；而图6（b）中，DGRU模型在遇到急剧下降趋势时，拟合效果则出现明显偏低现象，且波动较为剧烈，这是由于GRU网络在学习的过程中，利用历史输入数据进行严格的时序学习，即后一时刻数据只依赖前一时刻输入，因此，前一时刻连续多个输入为上升或下降而下一时刻为平缓期时，GRU网络不可避免会出现偏高偏低现象，而TCN网络利用卷积对序列数据进行并发学习，拟合曲线会较平滑。但由于卷积的介入，TCN相比GRU网络来说，捕捉时序信息能力相对较差，从图6（a）中也明显看出，TCN网络出现整体偏差较大。而利用 Attention 机制，对时序信息权值打分，处理输入信号，能提高整体精确度并改善模型性能。从图6和表2中明显看出TCN- Attention模型相比DGRU和TCN都有了明显改善。

2.4 离线阶段模型结果比较

为进一步验证所预测模型优势，与4个传统深度学习组合模型做了比较，包括TCN模型、DGRU-Attention模型、深度ANN模型、DGRU模型，具体的模型参数如表1所示。

本文的训练及测试均在在Python的Pytorch平台上建立深度神经网络，运行Windows 10的计算机上采用2.33 GHz Intel Xeon®CPU，RAM 16 GB的微机平台。

基于MIC系数的分析，模型输入为（定子线圈、有功、无功、励磁电流、励磁电压）；并对相关参量进行归一化，由于温度变化受到季节、天气影响较大，因此，此次实验利用设备标幺值统一度量，通过查看设备信息，上述特征标幺值为（115 ℃， 393.75 kW， 175 kW， 1 962 A， 465 V）；选取2019年1月1日至2019年12月31日运行数据作为训练集，2020年1月15至2020年1月31日运行数据作为测试集，其中测试集中有16次抽水态、17次发电态；评价指标为均方差（Root Mean Square Error， RMSE），平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error， MAPE），预测时间Pre Time、训练时间Time。实验结果分别取16次抽水态、17次发电态的平均误差、时间值，结果如表3所示。

模型维护作为智能监测系统不可或缺的部分，模型更新所耗时间被做了比较，表3中所示：所提模型较GRU-Attention、GRU减少了74.78，22.19 s，大大减小监测系统运行压力，而相比其他模型的精确度，TCN-Attention模型优势更加明显，既保证了系统在线监测稳定运行，对于预测精确度又有极大改善。

2.5 在线阶段验证

而对于实时预警系统来说，在线预测时间十分重要，较短的预测训练时间能极大程度改善监测稳定性、精确性，并较少系统运行负荷。从表3中能看出，TCN-Attention模型较DGRU-Attention、DGRU模型在预测时间上有了明显改善，分别缩短了0.08、0.04 s，这是由于TCN通过控制卷积核、扩张系数，是的采集视野灵活变动，相比RNN系列的递归模式，此方式在训练时间上更加有优势；同样的，ANN模型相比TCN来说，虽然在预测时间上略有优势，减少了0.03 s，但精确度却远不及GRU、TCN等时序模型，不能满足实际预警需求；最后，比较了TCN-Attention和TCN，所提出的TCN-Attention网络结构分别提高了发电态、抽水态精确度约0.07、0.67，预测时间降低了0.01 s，表明 Attention机制能够提升精确度，并对模型预测时间影响较小。

针对预警策略的验证，本次在测试集某时刻内分别加入持续性和短期性异常噪声，残差序列如图7所示。图7中显示：开机后228 min加入噪声时，误差出现明显震荡，范围在（-0.15，0.71）之间，228、229 min出现异常点，而随后15 min内的预测值又出现在安全运行范围内，如果此时以预测值的奇异序列来判断设备是否故障，连续出现3个异常点后的系统又趋于长时间稳定，可能造成系统频繁误报、晚报的现象。因此，本文就以此次对象为目标，提出了基于误差滚动序列和统计学理论实时预警策略，首先，对获取的残差序列进行划分，因当前机组设备通常需要20~30 min稳定，模型预测则需时长为19 min的历史值，预测时长为5 min，所以设定初始时间

T_{i n i t i a l}

为开机后29 min，间隔时间T为5 min，生成

N_{1}, N_{2}, \dots, N_{54}

54个残差区间，各区间序列时长分别为10+5*（n-1）分钟；其次滚动实时计算每个划分区间对应偏度峰度，结果如图8所示。图8中持续性干扰情况下可明显看到，45号区间出现较大的偏差，偏度值为2.76，峰度值为14.47，根据经验设定阈值参数N=5，

k_{1}

=3，

k_{2}

=3，由式（6）得出设定阈值K=1.83，S=3.39，远小于45区间的偏度和峰度值，实时预警系统报警，此时运行时刻为（45-1）×5+10=230 min，相比加入噪声的时刻228 min偏差较小，且满足现场实际需求。其次，在图9中，短期干扰情况下，45号区间出现轻微偏差，偏度值为0.61，峰度值为1.07，在设定阈值之内，不报警。可见，当发电电动机出现故障导致其温度异常变化时，本文提出的实时预警策略能及时发现故障并发出报警信息，实现抽蓄机组发电电动机的在线监测。

图7 持续噪声后的误差序列与短期干扰后的误差序列

Fig.7 Error sequence after continuous noise and Error sequence after short-term interference

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图8 持续干扰下滚动残差区间偏度与峰度值

Fig.8 The skewness and kurtosis value of the rolling residual interval after continuous noise

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图9 短期干扰下滚动残差区间偏度与峰度值

Fig.9 The skewness and kurtosis value of the rolling residual interval after short-term interference

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3 结论

本文以抽蓄机组安全运行为前提，基于大数据分析和深度学习，提出一种TCN-Attention网络的温度实时预警模型，通过工程实例数据分析验证，得出如下结论。

（1）通过MIC合理选择与定子线圈温度关联性较强变量；以重构数据为基础，建立定子线圈温度发电态、抽水态短期预测模型，与其他深度组合模型比较，此方案在保证精确度较高的情况下能进一步减小预测和后台训练时间，提高了电站实时监测系统的效率性和准确性。

（2）通过比较各模型定子线圈发热散热过程，验证了TCN-Attention网络模型在保证耗时较小情况下，面对复杂多变的升温降温过程时，较RNN模型有更好的拟合效果。

（3）由于传统的预警策略误报、晚报频繁，考虑残差序列的分布性，结合统计学指标峰度与偏度，设计了一种滚动的实时温度预警策略，并通过设计实验验证了其准时性和准确性。

（4）随着大数据、人工智能的高速发展，短期监测预警系统会应用到各个领域，本文所提出的预警方案可为相关实际应用提供一定参考。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

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摘要
Abstract
关键词
Key words
基金
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0 引言
1 研究方法
1.1 方法框架
图1 总体方案
1.2 建立离线分析模型
1.2.1 构建多源信息输入
1.2.2 建立TCN-Attention预测模型
图2 TCN-Attention网络结构
1.3 在线实时预警策略
2 实验验证
2.1 数据描述
图3 定子线圈Z1温度监测数据
2.2 特征分析及重构
图4 其他变量与定子线圈温度MIC分析
图5 不同输入尺寸的MSE，MAE和MAPE值
2.3 预测结果局部比较
图6 发热散热过程比较
表1 对比模型的参数设置
表2 局部预测性能指标对比
表3 预测性能指标对比
2.4 离线阶段模型结果比较
2.5 在线阶段验证
图7 持续噪声后的误差序列与短期干扰后的误差序列
图8 持续干扰下滚动残差区间偏度与峰度值
图9 短期干扰下滚动残差区间偏度与峰度值
3 结论
参考文献

收稿日期	出版日期
2020-10-10	2021-07-15
发布日期
2021-08-22

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基金

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1.2 建立离线分析模型

1.2.1 构建多源信息输入

1.2.2 建立TCN-Attention预测模型

图2 TCN-Attention网络结构

1.3 在线实时预警策略

2 实验验证

2.1 数据描述

图3 定子线圈Z1温度监测数据

2.2 特征分析及重构

图4 其他变量与定子线圈温度MIC分析

**图5 不同输入尺寸的MSE，MAE和MAPE值**

2.3 预测结果局部比较

图6 发热散热过程比较

表1 对比模型的参数设置

表2 局部预测性能指标对比

表3 预测性能指标对比

2.4 离线阶段模型结果比较

2.5 在线阶段验证

图7 持续噪声后的误差序列与短期干扰后的误差序列

图8 持续干扰下滚动残差区间偏度与峰度值

图9 短期干扰下滚动残差区间偏度与峰度值

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1.2 建立离线分析模型

1.2.1 构建多源信息输入

1.2.2 建立TCN-Attention预测模型

图2 TCN-Attention网络结构

1.3 在线实时预警策略

2 实验验证

2.1 数据描述

图3 定子线圈Z1温度监测数据

2.2 特征分析及重构

图4 其他变量与定子线圈温度MIC分析

图5 不同输入尺寸的MSE，MAE和MAPE值

2.3 预测结果局部比较

图6 发热散热过程比较

表1 对比模型的参数设置

表2 局部预测性能指标对比

表3 预测性能指标对比

2.4 离线阶段模型结果比较

2.5 在线阶段验证

图7 持续噪声后的误差序列与短期干扰后的误差序列

图8 持续干扰下滚动残差区间偏度与峰度值

图9 短期干扰下滚动残差区间偏度与峰度值

3 结 论

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**图5 不同输入尺寸的MSE，MAE和MAPE值**

3 结论