在水轮机运行维护中，准确把握总油量的变化趋势，是保障设备稳定运转、预防潜在故障的关键一环。我们精心研发的水轮机 “总油量预测模型” 算法，运用前沿的数据分析与机器学习技术，为水轮机的高效运维提供精准支持。该算法深度融合水轮机的运行工况数据，如转速、负载、油温、油压等，结合设备的结构参数以及历史总油量数据，通过复杂的数学模型与机器学习算法，构建起精准的预测体系。首先，利用数据清洗技术对采集到的原始数据进行去噪、补缺，确保数据质量；然后，运用时间序列分析、回归分析等方法，挖掘总油量与各影响因素之间的内在关联，建立初步预测模型。在此基础上，引入神经网络算法，对模型进行不断优化和训练，使其能够精准捕捉总油量在不同工况下的变化规律。