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基于LightGBM的换流站消防泡沫管网故障诊断研究
作者机构：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院电力火灾与安全防护安徽省重点实验室(国家电网公司输变电设施火灾防护实验室) 中国地质大学(武汉)工程学院
出 版 物：《安全与环境工程》 (Safety and Environmental Engineering)
年 卷 期：2025年
学科分类：03[法学] 08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 0838[工学-公安技术] 0306[法学-公安学]
基 金：国家电网科技公司项目(5700-202320280A-1-1-ZN)
主 题：泡沫管网 LightGBM 仿真模拟 故障诊断 机器学习
摘 要：为提高换流站消防泡沫管网系统维护效率、及时发现故障问题，基于实验结果验证数值模拟准确性后，构建数据库，建立基于LightGBM方法的故障诊断模型，并使用GridSearchCV找到最佳超参数组合，提高模型性能。结果表明：不同故障类型（管道泄漏、泵故障、阀门损坏、管道堵塞）、故障位置的工况数据，流量、压力变化差异显著，所建立的故障诊断模型准确率可达93.08%，模型性能较好。因此，使用基于LightGBM的故障诊断方法有助于换流站消防泡沫管网系统故障诊断，并且能够为其他相似复杂系统的故障诊断提供参考。
