1.基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：确定与S特性相关的水泵水轮机特征参数，并对特征参数进行降阶处理，得到人工神经网络预测中所需的样本集；

S2：获取样本集中水泵水轮机第一象限特性曲线以及相应的特征参数；

S3：通过改进Suter变换，对S2中水泵水轮机第一象限特性曲线进行处理，同时推导Suter逆变换，得到n11‑Q11数据点；

S4：构建人工神经网络结构，将 S2 获得的特征参数和经过 S3 处理后得到的n11‑Q11数据点作为一个整体样本集，再将样本集分为训练集和测试集，代入训练集对人工神经网络进行训练，测试集用于验证所构建人工神经网络模型的泛化能力；

2

S5：通过均方误差和决定系数R 验证人工神经网络结构的合理性和准确性；

S6：使用训练完成的人工神经网络对包含预测所需特征参数的水泵水轮机第一象限曲线进行预测，预测完成后，对预测结果进行Suter逆变换得到水泵水轮机第一象限n11‑Q11特性曲线；

所述S1中特征参数包括：S特性与水泵水轮机的水轮机工况比转速nsT、转轮高压侧直径D1、转轮低压侧直径D2、叶片高压侧高度b1以及叶片安放角β1b、导叶开度α、最优点的流量QN和最优点的转速nN、最优点的导叶开度αN、特性曲线上的单位流量Q11和单位转速n11。

2.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S1中对特征参数进行降阶处理具体如下所示：对特征曲线参数进行定义，如式（1）所示：

（1）

式（1）中：n11表示单位转速，单位r/min;n表示转速，单位r/min；Q11表示单位流量，单位

3 3

m/s;Q表示流量，单位m /s；M11表示单位力矩，单位N×m;M表示力矩，单位N×m；D2表示转轮低压侧直径，单位m；H表示额定水头，单位m；

当最优点未知时，根据如式（2）所示的旋转机械的效率计算公式可知：（2）

3 2

式（2）中：η表示水泵水轮机效率；ρ表示密度，单位kg/m ；g表示重力加速度，单位m/s ；Q3

表示流量，单位m /s；H表示额定水头，单位m；M表示力矩，单位N×m；ω 表示旋转角速度，单位rad/s；M11表示单位力矩，单位N×m;n11表示单位转速，单位r/min; Q11表示单位流量，单3

位m/s;

根据式（2）在n11‑Q11和n11‑M11的第一象限曲线中寻找效率最高点，效率最高点对应的Q11和n11即为Q11N和n11N；

当高压侧叶片安放角未知时，效率最高点的导叶开度为最优的导叶开度αN，通过αN及Q11N和n11N计算高压侧叶片安放角β1b如式（3）所示：（3）

式（3）中：β1b表示高压侧叶片安放角，单位°；β1N表示最优点的高压侧叶片安放角，单位°；Vm1N表示最优点的高压侧轴面速度分量，U1N表示最优点的高压侧圆周速度，Vu1N表示最优点高压侧的绝对速度的圆周分量，速度分量的单位均为m/s；nN表示最优点的转速，单位3

r/min；Q11N表示最优点的单位流量，单位m/s；αN表示最优点的导叶开度，单位°；b1表示高压侧叶片高度，单位m；n11N表示最优点的单位转速，单位r/min；D1表示转轮高压侧直径，单位m；

当比转数ns未知时，如式（4）所示：

（4）

式（4）中：ns表示比转数，单位m×kW；nN表示最优点转速，单位r/min；NN表示最优点出力，单位kW；HN表示最优点的水头，单位m；n11N表示最优点单位转速，单位r/min；ρ表示密度，

3 2 2

单位kg/m ；g表示重力加速度，单位m/s ；Q11N表示最优点单位流量，m /s；D2表示转轮低压侧直径，单位m；ηN表示最优点效率。

3.根据权利要求2所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S2中水泵水轮机第一象限特性曲线以及相应的特征参数至少包括D1、D2、b1、n11‑Q11和n11‑M11；或，S2中获取的样本至少包括D1、D2、b1、n11‑Q11、αN、n11N和Q11N。

4.根据权利要求3所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S3具体为：采用改进Suter变换将水泵水轮机第一象限的特性曲线转化为单值函数，即x‑WH曲线，如式（5）和式（6）所示：（5）

（6）

式（5）和式（6）中：k1、Cy、Ch是常数；k1取值范围为0.5~1.2，Cy取值范围为0.1~0.3；Ch取2

值范围为0.42~0.6；n11表示单位转速，单位r/min；Q11表示单位流量，m/s；Q11N表示最优点的单位流量，m/s；n11表示单位转速，r/min；n11N表示最优点的单位转速，r/min，α表示导叶开度，单位°；αN表示最优点的导叶开度，单位°；

联立式（5）和式（6），得到n11（x，WH）和Q11（x，WH），如式（7）、（8）（9）所示：（7）

式（7）中：n11表示单位转速，单位r/min；n11N表示最优点的单位转速，单位r/min；Q11表示

2 2

单位流量，m/s；Q11N表示最优点的单位流量，m /s；α表示导叶开度，单位°；αN表示最优点的导叶开度，单位°；k1、Cy、Ch是常数；

令：

则：

式（8）和式（9）中：n11表示单位转速，单位r/min；n11N表示最优点的单位转速，单位r/

2 2

min；Q11表示单位流量，m/s；Q11N表示最优点的单位流量，m/s。

5.根据权利要求4所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S4中构建人工神经网络结构具体为：将人工神经网络结构设置为输入层‑隐藏层‑输出层的三层网络结构，隐藏层节点数按照式（10）确定：（10）

式（10）中，Ni表示输入层神经元个数；No表示输出层神经元个数；Ns表示训练集的样本数；δ表示2‑10的任意常数；

输入参数包括 、 、以及运行参数特征的 、n11N、Q11N、x，即Ni=6；输出参数为c，即No=

1；所述S4中训练集设置为样本集总数的80%，测试集设置为样本集总数的20%。

6.根据权利要求5所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S5具体为：2

通过如式（11）所示的决定系数R 和如式（12）所示的均方误差MSE对训练集和测试集预2

测结果进行评价，在模型评价的评价指标中，MSE越小，则表明预测结果越准确；R 越接近1，则表明预测趋势越接近真实值趋势；当结果出现过拟合或欠拟合，修改δ重复训练过程，直至误差最小；

（11）

（12）

式（11）、（12）中：ca，i和cp，i分别表示第i数据点的c值实际值和预测值； 表示样本集c值的均值。

7.根据权利要求6所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S6具体为：人工神经网络训练完成后，输入特征参数对c值进行预测，预测完成后得到数个x‑c预测点，将数个x‑c预测点根据所述S3推导Suter逆变换得到数个n11‑Q11数据点，用平滑曲线将数个n11‑Q11数据点相连得到水泵水轮机第一象限特性曲线。