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基于PCA-PSO-LSTM模型的给水泵系统状态趋势预测研究

来源：电工电气发布时间：2025-06-27 14:27 浏览次数：2

基于PCA-PSO-LSTM模型的给水泵系统状态趋势预测研究

李文华¹，顾月霞²，谷金洋¹，李国全³，李阳洋¹，徐梓霖¹

(1 河北工业大学电气工程学院，天津 300401；

2 河北工业大学电子信息工程学院，天津 300401；

3 开滦能源化工股份有限公司，河北唐山 063018)

摘要：给水泵系统是热电厂中不可或缺的设备，对其进行状态趋势预测有助于维持热电厂的正常运行。为降低因给水泵系统故障造成的损失，在主成分分析(PCA)的基础上建立了粒子群优化(PSO)算法、长短期记忆网络(LSTM)的混合模型对给水泵系统进行状态趋势预测和故障预警。该方法采用 PCA 对多维参数进行降维处理，提取出主要特征；将提取的特征参数输入到经 PSO 优化后的 LSTM 模型中，当预测结果超过阈值时给出预警。实验结果显示，PCA-PSO-LSTM 模型拥有较高的预测精度和较好的稳定性。

关键词： 给水泵系统；主成分分析；粒子群优化算法；长短期记忆网络；趋势预测；故障预警

中图分类号：TH311 ；TM611 文献标识码：A 文章编号：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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