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基于改进ARMA预测模型的电厂风机状态预测
一、引言
电厂风机在电力工业中起着至关重要的作用，其运行和状态对于电网的稳定运行、电力工业的安全生产以及降低能源消耗有着不可替代的影响。因此，风机状态的预测和准确的监测管理是电力工业中不可或缺的重要环节。
目前，多学科的研究者在不断研究和改进风机状态预测模型，并提出了很多优化算法和模型。本文着重探讨基于改进ARMA预测模型的电厂风机状态预测。
二、ARMA预测模型简介
ARMA模型是时间序列模型中的重要一种，是以差分方程为基础的统计模型。ARMA模型描述的是时间序列的随机波动规律。ARMA(p，q)模型就是p阶自回归模型与q阶移动平均模型共同的组合，用于处理时间序列模型的不确定性和复杂性。
ARMA模型在预测时间序列方面具有很好的表现，但是由于电厂风机状态与环境等因素有着长期和短期的影响，使用最基础的ARMA模型进行预测会存在精度较低的问题。因此，需要进一步改进ARMA预测模型。
三、ARMA模型改进
1.灰色模型
灰色模型是建立灰色系统理论的模型，是一种新兴的非线性动态系统模型，能够在较小的样本数据、缺乏足够支持的条件下进行预测。在风机状态预测中，灰色模型正好可以弥补ARMA模型在小样本数据下的不足，改进了ARMA模型的预测精度。
2.小波神经网络模型
小波神经网络模型将小波分析与神经网络相结合，通过小波分析对时间序列信号进行预处理去除噪声影响，然后利用神经网络的多层结构对预处理后的信号进行建模和学习。该模型能够在更加复杂的情况下预测，提高了ARMA模型的预测能力。
3.深度学习模型
深度学习算法是近年来兴起的一种机器学习算法，能够通过对大量数据训练神经网络模型，实现对各类问题的精度较高的预测。将深度学习模型运用于电厂风机状态的预测中，可以处理更加多样的时间序列数据。
四、实验结果
通过对实验数据进行处理和模型建立，我们得出了三种模型ARMA-GM(1,1)、PWNN、LSTM-ARMA，并进行对比实验，得到了以下实验结果：
经过对比，我们可以看到：ARMA-GM(1,1)模型在准确率、实用性得分以及稳定性得分上面，都不如PWNN模型以及LSTM-ARMA模型。
五、结论
通过本文的研究与实验，我们可以总结出以下结论：
1.风机状态预测需要准确的预测模型进行支持和改进，ARMA模型是一种常用的预测模型之一。
2.需要通过灰色模型、小波神经网络模型以及深度学习模型不断优化和改进ARMA模型，提高预测精度和准确性。
3.在本次实验中，PWNN模型和LSTM-ARMA模型的表现还是比较优秀的。
综上所述，电厂风机状态的预测的确需要我们不断探索与研究，得出更加准确的预测模型。拥有更好的预测模型，能够提高电厂风机的生产效率以及整体的运行效果，对于整个电力工业的发展是大有裨益的。