[发明专利]一种基于Transformer模型的排水系统运行状态预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于Transformer模型的排水系统运行状态预测方法，其特征在于，包括：

获取排水系统的多个历史候选运行参数序列，其中，所述历史候选运行参数序列包括所述排水系统在多个历史时间点的运行参数，所述运行参数包括水轮机机组流量、机组有功、主轴密封磨损量、密封水压力、密封水流量、顶盖压力脉动、顶盖x向振动、顶盖y向振动及顶盖z向振动；

从所述多个历史候选运行参数序列中选择多个历史目标运行参数序列，包括：基于每个所述历史候选运行参数序列的序列相关度，从多个历史候选运行参数序列中筛选多个历史目标运行参数序列，其中，序列相关度用于表征所述历史候选运行参数序列对应的运行参数对所述排水系统的水位的影响程度；

通过参数预测模型基于所述多个历史目标运行参数序列预测多个未来目标运行参数序列，其中，所述未来目标运行参数序列包括所述排水系统在多个未来时间点的运行参数；

将所述多个历史候选运行参数序列及所述多个未来目标运行参数序列输入至水位预测模型，所述水位预测模型输出所述排水系统的未来水位序列，其中，所述未来水位序列包括所述排水系统在多个未来时间点的水位；

所述水位预测模型包括输入层、解码器、编码器和输出层；

所述输入层用于对拼接后的多个历史候选运行参数序列及所述多个未来目标运行参数序列进行编码处理，生成神经网络嵌入表示，所述输入层输出所述神经网络嵌入表示给所述编码器；

所述编码器用于先基于自注意力机制，对所述嵌入表示进行处理得到注意力特征向量矩阵；再使用池化操作对所述注意力特征向量矩阵进行处理，生成编码隐藏表示，所述编码器输出所述编码隐藏表示给所述解码器；

所述解码器用于基于自注意力机制，对所述编码隐藏表示进行处理得到解码隐藏表示，所述解码器用于将所述解码隐藏表示输出给所述输出层；

所述输出层用于对所述解码隐藏表示进行全连接处理得到所述排水系统的未来水位序列；

基于所述排水系统的未来水位序列确定所述排水系统的运行状态，包括：计算所述排水系统的未来水位序列的方差，当所述未来水位序列的方差大于预设方差阈值时，判断所述排水系统的运行状态异常，发出警示信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于Transformer模型的排水系统运行状态预测方法，其特征在于，所述获取排水系统的多个历史候选运行参数序列，包括：获取所述排水系统的多个初始历史候选运行参数序列；

对每个所述初始历史候选运行参数序列进行预处理，生成所述初始历史候选运行参数序列对应的所述历史候选运行参数序列，其中，所述预处理包括空白数据及异常数据处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于Transformer模型的排水系统运行状态预测方法，其特征在于，所述获取排水系统的多个历史候选运行参数序列，包括：

计算所述初始历史候选运行参数序列的方差；

基于所述初始历史候选运行参数序列的方差判断是否对所述初始历史候选运行参数序列进行所述预处理。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种基于Transformer模型的排水系统运行状态预测方法，其特征在于，基于Pearson相关系数计算所述历史候选运行参数序列的序列相关度。

5.根据权利要求1-3任意一项所述的一种基于Transformer模型的排水系统运行状态预测方法，其特征在于，所述参数预测模型为长序列预测模型。