基于深度学习耦合物理约束的冷却器堵塞预测方法

本发明涉及水力发电设备状态预测技术领域，本发明公开了一种基于深度学习耦合物理约束的冷却器堵塞预测方法，包括以下步骤：采集冷却器运行时的温度、压力差以及流量参数，生成时序数据；对时序数据进行预处理，生成时序样本向量；构建深度学习混合模型，通过深度学习混合模型提取局部特征，以及捕捉全局时序依赖；结合纳维‑斯托克斯方程和交叉熵，构造综合损失函数；将处理后的数据输入深度学习混合模型，输出冷却器堵塞状态分类结果。本发明能够实现冷却器堵塞状态的早期精准识别，解决传统方法响应滞后的问题，可在堵塞早期发出预警，提前识别堵塞类型，避免非计划停机。