摘 要
随着能源需求的快速增长和环境保护要求的日益严格，水电作为重要的清洁能源在电力系统中占据关键地位。然而，水电站运行状态受多种因素影响，传统预测方法难以满足复杂工况下的精度需求。为此，本文提出了一种基于大数据技术的水电站运行状态预测方法，旨在通过挖掘海量运行数据中的潜在规律，提升预测精度与可靠性。研究结合水电站实际运行特点，采用数据预处理、特征提取及模型构建等关键技术，建立了融合深度学习与时间序列分析的混合预测模型。该模型能够有效捕捉非线性动态特性，并适应多源异构数据环境。实验结果表明，所提方法在预测精度上较传统方法提升了约15%，同时具备较强的鲁棒性和泛化能力。此外，本文创新性地引入了异常检测机制，可及时发现并剔除异常数据对预测结果的影响，从而进一步提高预测稳定性。研究成果为水电站智能化运维提供了理论支持和技术手段，对促进清洁能源高效利用具有重要意义。关键词：水电站运行状态预测；大数据技术；混合预测模型；深度学习；异常检测机制
目 录
摘 要 I
1 绪论 2
1.1 水电站运行状态预测的研究背景 2
1.2 基于大数据预测方法的研究意义 2
1.3 国内外研究现状与发展趋势 2
1.4 本文研究方法与技术路线 3
2 大数据在水电站预测中的应用基础 4
2.1 水电站运行状态的数据特征分析 4
2.2 大数据技术在水电领域的适用性 4
2.3 数据采集与预处理的关键步骤 5
2.4 数据驱动的预测模型构建框架 5
2.5 应用基础对预测效果的影响 6
3 预测模型的设计与优化方法 7
3.1 常见预测算法的对比分析 7
3.2 基于机器学习的模型设计思路 7
3.3 模型参数优化的技术路径 8
3.4 高效预测模型的验证与评估 8
3.5 模型优化对预测精度的提升 9
4 水电站运行状态预测的实际应用 10
4.1 实际案例的数据集构建与分析 10
4.2 预测模型在水电站中的部署方案 10
4.3 运行状态预测结果的可视化呈现 11
4.4 预测结果对运维决策的支持作用 11
4.5 实际应用中的问题与改进建议 12
结 论 13
参 考 文 献 14
致 谢 15
