用于预测抽水蓄能机组退化趋势的综合数据驱动框架

《Journal of Energy Storage》：An integrated data-driven framework for predicting degradation trends of pumped storage units

　　

## 摘要

抽水蓄能机组（PSU）在确保电网稳定性和安全性方面发挥着至关重要的作用。然而，在长期运行过程中，PSU的性能可能会逐渐退化，从而对电力系统的安全稳定运行构成潜在威胁。因此，准确预测PSU的退化趋势至关重要。然而，退化过程具有显著的非线性和非平稳特性，这使得单一预测模型难以有效捕捉其复杂动态特征。为应对这一挑战，本文提出了一种PSU退化趋势预测的新框架。首先，采用多项式XGBoost构建健康状态模型，并应用Shapley可加性解释（SHAP）方法解释各输入特征对模型输出的贡献，从而提高模型的可解释性。其次，基于健康状态模型的输出，构建性能退化指数（PDI）以表征PSU的退化程度。然后，提出融合精英选择、交叉和变异的改进水分吸收与输运（IWUTP）算法来优化变分模态分解（VMD）的参数，从而实现对PDI的高效分解。随后，开发了一种具有堆叠特征的两层预测器，其中第一层利用门控循环单元（GRU）从PDI序列中提取时序特征，第二层则应用IWUTP优化的核极限学习机（IWUTP-KELM）对GRU衍生特征进行集成学习，最终得出退化趋势预测结果。

## 引言

随着全球变暖的加剧，风能和光伏等可再生能源得到了快速发展和广泛应用[1]，[2]，[3]。然而，其固有的间歇性和不确定性显著增加了电力系统运行和调度的复杂性[4]，[5]，[6]。在此背景下，抽水蓄能作为目前技术最成熟且可大规模化的储能方式之一，能够通过其独特的储能和释能机制有效缓解可再生能源的波动性，从而应对上述挑战[7]，[8]，[9]。随着抽水蓄能机组（PSU）服役年限的增加，结构疲劳和性能退化等问题日益突出，直接威胁机组运行安全[10]，[11]，[12]。为应对这一问题，振动趋势预测是一种广泛采用的方法，用于表征机组的状态演化，从而支持退化分析和早期故障预警[13]，[14]，[15]。然而，仅凭振动数据不足以全面准确地刻画系统整体健康状态的动态演化，因此在支持机组退化趋势的完整评估方面存在局限性。为准确捕捉和预测PSU的整体退化趋势，迫切需要更加全面和有效的退化建模方法。

近年来，基于运行数据的健康状态分级和预警方法在设备状态评估领域引起了越来越多的关注[16]，[17]。其核心目标是通过挖掘状态监测数据中的特征，实现对设备运行风险的初步识别和分类。然而，这些方法大多依赖于离散的健康状态评级，难以充分刻画机组性能随时间变化的动态退化轨迹。相比之下，基于连续健康状态评估的方法能够更有效地表征机组性能的整体退化趋势，从而提升机组状态预测的准确性和鲁棒性。此类方法已被广泛应用于传统水轮发电机组（HGU）的健康管理任务中[18]，[19]，[20]。例如，Wang等人结合时域和频域健康指标，利用长短期记忆网络实现了机组趋势预测，展现了令人满意的预测性能[21]。然而，尽管此类方法在传统HGU领域得到了广泛验证，但由于结构特性和负荷模式的差异，将其直接应用于PSU时需要进行更加精细的优化。近期的研究开始将连续健康评估方法引入PSU的退化趋势预测中，并取得了一定成果[22]，[23]。例如，Shan等人利用反向传播神经网络（BPNN）构建健康状态模型，并结合多目标粒子群优化算法优化核极限学习机（KELM），从而有效预测机组的性能退化指数（PDI）[24]。Liu等人采用高斯云模型和混合加权策略有效融合多源监测信息，提升了健康状态评估的敏感性和稳定性[25]。Zhang等人结合变分模态分解（VMD）与门控循环单元（GRU），进一步展示了神经网络模型在退化趋势预测中的应用潜力[26]。尽管上述关于PSU退化趋势预测的研究主要聚焦于退化指标的构建和趋势预测建模，但健康状态模型的可解释性仍然不足。特别是，单个运行特征变量对量化健康状态的影响往往未被明确分析，这限制了健康评估结果的透明度和物理可解释性。因此，将特征贡献分析引入健康状态建模是增强可解释性、明确运行特征与健康指标之间关系的有效手段。类似方法在其他能源领域已有成功实践。例如，Han等人结合堆叠回归与Shapley可加性解释（SHAP）方法，对光伏发电预测中多场景预测结果进行可解释性分析[27]，为将可解释性技术引入PSU退化预测提供了有价值的参考。此外，在退化趋势建模中，单一预测模型往往难以同时捕捉设备退化过程的时序依赖性和复杂非线性特征。相比之下，两层预测框架已被证明能够提升光伏领域的预测性能[28]，这为预测PSU的劣化趋势提供了参考。在传统的堆叠架构中，通常会引入多个基学习器以增强模型多样性。然而，增加基学习器的数量不可避免地会导致更高的计算复杂度和更复杂的模型结构。对于本研究所考虑的退化趋势预测任务，采用单一基学习器是一种更高效的建模策略，同时能保持模型的有效性。因此，本文采用单一基学习器作为基线模型，随后采用元学习策略进行进一步优化。

基于上述分析，现有PSU退化趋势预测研究主要聚焦于健康状态建模和时序预测方法，这些方法在一定程度上提升了状态评估和趋势预测的能力。然而，这些方法仍存在以下两个局限性：（1）大多数方法依赖于单一预测模型，如KELM或GRU，难以同时捕捉PDI退化序列中固有的复杂时序依赖性和非线性特征。（2）现有方法通常直接使用原始变量作为健康状态模型的输入，主要依赖模型自身进行特征提取，未能充分刻画运行变量之间的高阶耦合关系，从而限制了模型表征复杂运行机制的能力。为应对这些问题，本文提出了一种综合预测框架，集成了多项式极端梯度提升（XGBoost）、SHAP、改进水分吸收与输运（IWUTP）算法优化的VMD以及两层GRU-IWUTP-KELM预测器。首先，采用多项式XGBoost构建PSU的健康状态模型，增强其拟合复杂非线性运行工况的能力。同时，利用SHAP量化各输入特征对模型输出的贡献，从而提高模型的可解释性。随后，基于健康状态模型的输出和振动数据的实测特征构建PDI。然后，采用融合交叉变异和精英选择的IWUTP算法自适应优化VMD的关键参数，实现对PDI序列的精确分解。最后，开发两层GRU-IWUTP-KELM预测器以捕捉各分解子序列分量的时序动态特征，从而实现对PSU退化趋势的准确预测。本文的主要贡献如下：

a) 提出了一种基于多项式XGBoost的PSU健康状态建模方法。通过引入高阶特征交互，增强了模型表征复杂非线性特征的能力，为构建稳健的机组健康评估指标奠定了基础。

b) 引入SHAP对PSU健康状态模型中关键特征的贡献进行定量分析，从而提高了模型的可解释性。

c) 提出了IWUTP算法。通过融合交叉变异和精英选择机制，实现了对VMD和KELM参数的自适应优化，有效增强了标准WUTP的全局搜索能力和收敛稳定性。

d) 构建了一种基于堆叠特征的两层预测器。GRU层从PDI序列中提取动态时序特征，其输出作为后续IWUTP-KELM集成学习的元特征，有效提升了模型捕捉PSU关键退化特征的能力。

本文其余部分的组织结构如下：第2节介绍VMD和SHAP的基本理论。第3节详细阐述了所提出的IWUTP算法、多项式XGBoost和两层预测器的具体设计。第4节阐述了所提出综合预测框架的整体工作流程。第5节通过实验验证所提框架的有效性和优越性。第6节总结了本研究的主要发现并讨论了未来研究方向。

## 各章节节选

### VMD

VMD将信号分解为多个固有模态函数（IMF），其中每个模态具有有限的带宽和特定的中心频率[29]。相应的数学表述如下：

?{
{
{
{?{
{
{
{? min{????},{????} {??∑??=1 ‖????[(???(??)+??????)??????(??)]??????????????‖2?} ??.??. ??∑??=1 ?????(??)=???(??)

其中，f(t)表示输入信号，K表示分解模态的总数，uk(t)对应第k个IMF，ωk为对应的中心频率，t为时间变量，δ(t)指……

### IWUTP

WUTP算法将优化问题中的候选解视为压力梯度向量，通过模拟植物中从土壤到叶片的水分输运过程进行迭代优化[31]。WUTP包含三个连续的仿生阶段：水从土壤迁移至根面、从根面渗入木质部、以及从木质部转运至叶片。通过此机制，算法从初始……逐步逼近全局最优解。

## 所提框架的整体工作流程

为提升PSU退化趋势刻画的可靠性和稳定性，本文提出了一种新型退化评估框架。整体工作流程如图3所示。具体步骤如下：

**步骤1：** 采集PSU的振动数据和关键运行参数。采用多项式XGBoost构建机组的健康状态模型，并引入SHAP量化各输入特征对模型输出的贡献，从而实现对……

## 数据描述与采集

为验证所提框架的有效性，从中国某抽水蓄能电站的一台250 MW机组采集了监测数据，其额定水头为305 m，额定转速为333.3 r/min。采集的数据包括运行参数、下机架Y向振动数据以及下导轴承Y向摆度数据。振动和摆度信号的采样频率为200 Hz，而工作水头、有功功率和导叶开度……

## 结论

PSU的退化趋势预测旨在通过分析运行工况和历史监测数据来识别性能退化模式，并提供潜在故障的早期预警。从实际和建模角度来看，迫切需要一种有效的数据驱动方法来定量表征PSU的退化演化。然而，由于退化过程固有的非线性和非平稳性，单一预测模型往往……

## CRediT作者贡献声明

Wenlong Fu：写作—审阅与编辑、项目管理、概念构思。Junjie Chen：写作—初稿撰写、可视化、验证、方法论、形式化分析、数据整理。Zehao Kong：软件、资源。Bin Wen：软件、资源。Jiajun Jie：软件、资源。Shuo Li：软件、资源。Kang Wang：软件、资源。

## 利益冲突声明

作者声明不存在已知的可能影响本文所报道工作的竞争性经济利益或个人关系。

## 致谢

本文所述工作得到湖北省梯级水电站运行与控制重点实验室开放基金（2025KJX05）的资助。

Wenlong Fu | Junjie Chen | Zehao Kong | Bin Wen | Jiajun Jie | Shuo Li | Kang Wang
中国三峡大学 湖北省梯级水电站运行与控制重点实验室，湖北宜昌，443002，中国