ARIMA-SVM混合模型：提升阀冷进阀温度预测精度

"该文研究了基于时序分析的阀冷进阀温度预测方法，旨在提高电网关键设备换流阀的稳定性和安全性。通过监测阀冷系统的进阀温度，利用历史数据分析来预测电网运行状态。文章提出了ARIMA-SVM混合模型，并将其与ARIMA、SVM和GRU模型进行了比较实验，结果显示ARIMA-SVM混合模型在预测精度上有优势。" 本文探讨了电力系统中换流阀冷却技术的重要性和进阀温度预测的必要性。在电网运行期间，换流阀等关键设备由于工作会产生大量热量，如果温度过高，可能对设备的稳定性和安全性造成威胁。阀冷系统，作为一种高效的冷却解决方案，通过高热导率的水媒介来转移设备的热能，从而维持设备的正常温度。为了确保安全运行，实时监控冷却水的温度和压力等参数至关重要。 研究中，作者选取了进阀温度作为主要的预测指标，对阀冷系统的历史数据进行了深度分析。他们提出了一种结合传统时序模型ARIMA（自回归整合滑动平均模型）和机器学习算法SVM（支持向量机）的混合预测模型——ARIMA-SVM。此模型旨在提高温度预测的准确性和稳定性。 为了验证模型的有效性，研究人员使用了中国南方电网的实际阀冷数据，对比了ARIMA-SVM模型与传统的ARIMA模型、SVM模型以及GRU（门控循环单元）神经网络模型。实验结果显示，尽管所有模型都能在一定程度上预测进阀温度的变化趋势，但ARIMA-SVM混合模型在均方根误差、均方误差和平均绝对误差这三项关键评估指标上表现出色，优于其他三个模型，显示出更高的预测精度。 这一研究成果对于优化电网的运行管理和预防潜在的设备故障具有重要意义。通过提高进阀温度预测的准确性，可以提前采取措施防止过热，确保换流阀及其他关键设备的稳定运行，从而增强整个电力系统的可靠性。 这项工作强调了结合时序分析和机器学习在解决电力系统复杂问题中的潜力，为电力行业的温度预测和设备健康管理提供了新的工具和思路。未来的研究可以进一步探索这种混合模型在其他领域如能源管理、故障预警等方面的应用。