抽水蓄能机组长期健康评估与不确定性感知预测的异构特征融合及维护触发式增量学习

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Heterogeneous feature fusion and maintenance-triggered incremental learning for long-term health assessment and uncertainty-aware prediction of pumped storage units

　　

# 摘要

柔性电网支撑运行加剧了抽水蓄能机组（PSUs）中的多物理场耦合，使得长期健康评估和退化预测更加复杂。现有方法通常难以充分融合异构测量数据，在维护引起的基准偏移情况下仍使用静态的正常运行行为基准（NBB），并且所提供的退化预测缺乏不确定性意识。本文提出了一种面向PSU长期健康监测的集成框架，具有维护触发的基准自适应和概率性健康轨迹预测功能。深度信念网络从23个异构监测变量中提取潜在表征，自组织映射将其转换为统一的健康指标（HI）。维护后，利用共同特征空间内经验证的健康样本对NBB进行增量更新，从而在不同维护周期之间保持HI的可比性，并将退化样本排除在健康参考之外。采用高斯过程回归（GPR），其组合核函数由核空间变分自编码器选择，用于预测未来HI轨迹并量化不确定性。使用中国某PSU三年的现场数据进行验证。更新后的NBB使维护后的HI恢复至接近健康基线，并跟踪随后的退化过程，显著减少了与静态基准相比观察到的残差偏移。所提出的HI在泵送和发电模式下均取得了最高的综合评价指数，分别为0.6550和0.6491，消融实验证实了增量NBB自适应的优势。预测模型优于对比模型，在两种模式下均取得了R2值为0.9893和0.9974的优秀性能，并具有良好的校准性和锐利的95%预测区间。部署导向的工作流程结合了HI、统计预警阈值和具有不确定性意识的预计维护时间，以支持PSU的长期健康监测和维护规划。

# 引言

全球能源向低碳发电的转型加速了间歇性风能和光伏发电的部署，要求增强电力系统柔性（Hu等，2026）。抽水蓄能水电（PSH）提供削峰填谷、频率调节和旋转备用等必需的辅助服务，使其成为最成熟的大规模储能技术（Yang等，2025）。为适应频繁的调度指令，抽水蓄能机组（PSUs）在宽负荷范围内运行，并在泵送、发电和过渡模式之间反复切换（Ma等，2025；Zhang等，2025）。此类柔性运行加剧了多物理场相互作用，可能引发压力脉动、水力不稳定、空化、振动加剧和瞬态应力，尤其在模式切换和偏离设计工况运行时更为显著（Amini等，2025；Chen等，2024；Lee和Park，2026；Yan等，2025）。长期暴露于此类条件下会加速部件磨损和疲劳，增加结构损坏和非计划停机风险。因此，长期健康状况评估（HCA）和退化趋势预测（DTP）对于追踪PSU的演变状态、支持状态维修以及实现可靠经济运行至关重要（Chen等，2026；Zhang等，2026）。

然而，为运行中的PSU开发可靠的长期健康监测框架仍然具有挑战性，因为监测到的健康演变与多物理场耦合、变化的运行条件、维护干预和预测不确定性交织在一起。首先，PSU包含相互作用的部件，表现出强耦合的水力、机械、热和电磁响应（Chen等，2022；Kumar和Saini，2022）。来自不同物理域的异构测量数据具有不同的量级，表现出非线性依赖关系，并包含必须与退化区分开的工况依赖性变异性。传统的固定阈值或专家规则策略可能将工况依赖性变异误判为退化，或在退化初期阶段忽略分布式偏差（García Márquez等，2026）。其次，长期现场部署面临不断演变的数据分布。渐进性物理退化产生应被检测到的渐变，而维护干预（如部件更换或传感器重新校准）可能导致健康基准的合法偏移，监测模型应适应这种偏移。基于维护前数据训练的静态基准可能将维护后的健康观测误判为异常，导致虚假警报和操作人员信心丧失。反之，不加区分地在线更新可能将退化观测吸收进健康基准，导致基准漂移并降低诊断灵敏度（Bechara等，2024；Lang等，2026）。第三，现有方法通常提供确定性的退化预测而不进行不确定性量化，限制了其在维护规划中的实用价值。有效的维护调度不仅需要当前健康状态的估计值，还需要对该估计值的不确定性进行量化（Ahmad等，2026）。因此，联合解决这些挑战对于实现可靠的PSU长期健康监测和维护规划至关重要。

数据驱动的健康指标（HI）通过将多维监测信息压缩为时间依赖的表征来解决异构数据挑战（Betti等，2021；Zhang等，2022b）。主流方法通过量化与正常运行行为基准（NBB）的偏差来构建HI，NBB是从经验证的健康数据中学习到的健康参考。健康基准模型（HBM）是NBB的一种常见实现方式，它学习从运行条件到预期健康响应的映射，然后将测量响应与预测响应之间的偏差转换为HI或性能退化指数（PDI）。基于HBM的方法主要聚焦于基于振动的健康评估。Shan等（2021）建模工况-响应关系以预测PDI，而Zhang等（2022a）引入了多头自注意力神经网络为发电机导轴承振动建立HBM，并使用正态云模型定义HI。Zhang等（2022b）进一步利用分位数回归和雷达图进行了扩展。近期研究尝试整合振动以外的跨域信息。Liu等（2023）采用高斯过程回归（GPR）建立融合振动、压力和压力脉动信号的健康模型。Zhang等（2023）开发了基于图神经网络的HBM，通过指数级融合整合振动、压力和压力脉动信号。尽管这些研究代表了重要进展，但上述综述的多源HBM研究未纳入温度测量，而温度是轴承润滑状态和摩擦相关退化的重要指标。此外，它们的后融合策略——即为每个域构建特定响应指数然后再组合——可能无法在特征层面捕捉共享的退化模式，而生成的多指数表征增加了运维解释和阈值设定的复杂性。

这些局限性促使无监督方法直接从多维健康数据构建统一表征。自组织映射（SOM）在低维网格上编码健康运行状态的拓扑结构，允许将偏差表示为单一的距离型指标。Betti等（2021）对水电SCADA参数训练SOM进行性能偏差评估。Calvo-Bascones等（2021）进一步结合SOM、聚类和局部概率分布来量化行为偏差和维护效果，但主要依赖温度相关变量。近期，Szrama（2026a）采用深度Q学习自适应确定涡轮发动机预测维护的聚类数。平行方向的研究用学习到的潜在空间替代拓扑映射，使用类别特定自编码器进行水轮发电机状态分类（Jad等，2025），或结合实验和SCADA数据识别混流式水轮机运行工况（Amini等，2025）。然而，直接应用于异构测量的表征学习方法可能仍然对量级和统计结构差异敏感。更广泛的旋转机械预测性维护领域的证据表明，在构建基准之前进行深度非线性特征提取可以缓解这一局限：C. Chen等（2025）级联核主成分分析与深度自编码器进行多源HI构建，而Szrama（2026b）结合异构深度神经网络融合互补的时间表征，利用多参数运行数据对涡轮发动机进行健康状态分类。尽管如此，这种级联的特征提取后表征策略对于PSU健康评估仍研究不足，特别是对于振动、温度、压力和压力脉动的统一整合。

所构建的NBB还必须适应长期运行中健康基准的变化。渐进性退化和维护干预产生根本不同的分布变化：前者代表应被检测到的健康演变，不应进入基准；而后者在磨损部件被更换或修复时可能产生合法偏移。增量学习提供了一种在保留先前获取知识的同时使模型适应此类偏移的策略，灾难性遗忘是其中的关键挑战。Lang等（2026）证明了基于冻结的增量学习可以平衡水电轴承监测中的稳定性-可塑性权衡。然而，连续或周期性更新风险在于将退化观测或不稳定的维护后数据吸收进来。这些考虑促使采用维护触发的更新策略，仅在确认维护事件后适应基准，并使用维护后稳定运行期间收集的经验证健康数据。

除HCA外，DTP对于PSU的长期预测性维护同样至关重要。现有的PSU研究已开发了用于PDI或HI预测的数据驱动模型（Shan等，2021；Zhang等，2022b），但这些方法主要提供确定性点预测。近期旋转机械研究已将疲劳循环信息与混合神经网络架构相结合用于涡轮发动机剩余使用寿命（RUL）预测（Szrama，2026c），并且越来越多地关注通过贝叶斯和概率架构实现的不确定性感知预测（Szrama，2026d；Wang等，2026）。尽管这些研究主要解决RUL估计问题，但其概率建模策略为不确定性感知的HI预测提供了有用的参考。然而，此类方法在PSU方面仍研究不足，因为PSU的历史退化轨迹和故障观测往往有限。GPR在此背景下尤为吸引人，因为它在统一的概率框架内提供预测均值和预测区间（Lawal等，2026），从而实现不确定性感知的HI预测，其校准性、锐利性和总体概率准确性均可进行定量评估。在此，"不确定性感知"指的是在模型假设和可用现场数据所代表的运行条件下的基于GPR的预测不确定性，而非在未见分布偏移下无分布保证。由于PSU的退化轨迹可能表现出趋势变化、局部波动和周期性模式，采用具有自适应核函数选择的GPR策略以提高预测精度和不确定性估计。

总之，由于异构监测信息、维护引起的健康行为偏移以及未来退化的不确定性，PSU的可靠长期HCA和DTP仍然具有挑战性。为应对这些挑战，本研究提出了一种新框架，用于表征PSU的演变健康、将健康参考自适应到维护后变化、并以量化不确定性的方式预测未来退化。主要贡献如下：

1) 建立了基于深度信念网络（DBN）和SOM（DBN-SOM）的NBB，从跨越振动、温度、压力和压力脉动的23个异构监测变量中提取深度健康表征，并通过量化与所学正常行为的偏差为PSU构建统一HI。

2) 提出了一种维护触发的增量SOM更新策略，使用经验证的健康样本使NBB适应维护后基线偏移，在保留历史健康状态表征与适应新验证的健康状态之间取得平衡，从而实现跨维护周期的一致健康评估，用于PSU长期监测。

3) 开发了一种不确定性感知的DTP方案，通过将GPR与由核空间变分自编码器（KerVAE）选择的组合核函数相结合，联合预测未来HI轨迹并通过预测区间量化预测不确定性。

本文其余部分组织如下：第2节介绍方法，第3节描述现场数据并评估所提框架，第4节讨论实际部署和维护决策支持，第5节总结论文并指出局限性和未来研究方向。

# 章节片段

## 所提方法

如图1所示，所提框架包含四个步骤。首先，异构监测数据（包括振动、温度、压力和压力脉动）进行预处理并按运行模式分类。其次，基于DBN-SOM的HCA方案构建统一HI：DBN提取特征，SOM利用维护后经验证的健康样本建立并增量自适应NBB。HI由在线特征向量与之间的偏差计算得出……

## 数据描述与预处理

所提框架使用从中国某抽水蓄能电站获取的实际运行数据进行验证。该电站配备四台PSU，其中3号机组被选中执行长期HCA和DTP。该PSU额定功率为375 MW，额定水头为447 m，转速为375 r/min。它采用由两根轴和三个导轴承支撑的半伞形结构。

为全面监测其运行状态，采用了多源异构在线……

## 统计预警阈值与预计维护时间

为实现部署导向的监测，可以为每种运行模式从先前经验证为健康的维护周期的HI分布中估计候选统计预警阈值：$T_{warn} = \mu_{ref} + 3\sigma_{ref}$，其中$\mu_{ref}$和$\sigma_{ref}$分别为对应健康参考HI的均值和标准差。该阈值应在监测后续周期之前固定，以避免未来信息泄漏。

此处Twarn是本研究采用的一种统计设计选择，而非结论。本研究通过融合异质监测数据、基于维护触发的NBB自适应调整以及具有不确定性感知的健康轨迹预测，开发了一套统一的电源单元（PSU）长期健康监控与维护规划框架。从23个监测变量中构建了统一的HI指标，并在共同特征空间内利用维护后经验证的正常样本对NBB进行增量更新。该策略能够适应维护引起的状态漂移，同时保持HICRediT作者贡献声明：张小雨：论文撰写与审阅、初稿撰写、指导、方法论、经费获取、形式化分析。郑俊彪：初稿撰写、可视化、数据管理。张恒：验证、数据管理。王轲瑶：可视化。李朝顺：指导、资源。利益冲突声明：作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。致谢：本文所述工作部分得到国家自然科学基金（批准号52379088）、河南省自然科学基金项目（批准号232300421207）以及河南工业大学创新基金项目（批准号2022ZKCJ04）的支持。张小雨 | 郑俊彪 | 张恒 | 王轲瑶 | 李朝顺