一回路水装量趋势预测方法、系统、计算机设备与存储介质与流程

本发明涉及核电，尤其涉及一种一回路水装量趋势预测方法、系统、计算机设备与存储介质。

背景技术：

1、安全是核电厂的生命线，从世界核营运者协会和我国核电厂运行经验反馈报告来看，在核电运行过程中由于人的不安全行为导致的不安全事件发生率达到60％以上，而这些不安全行为的发生主要来源于操纵员对当前核电厂信息和态势掌握的不全面性，操纵员可能依靠自己的主观经验对电厂未来将要发生的事件做出错误判断，从而产生了错误的操作。我国大型商用核电站绝大多数使用压水反应堆的技术路线，而在压水堆中，充足的一回路水装量是保证反应堆安全和正常运行的基础，若一回路水装量或者相关参数控制异常，则存在反应堆停堆的风险。

2、目前核电厂使用的防止操纵员人因失误的方法是基于行为管理的传统方法，即通过对操纵员的行为约束、知识培训等方式强化操纵员对于核电厂参数趋势和未来事件的判断能力，从而降低人因失误的可能性。这种传统方法效率低，并且对于经验不足的操纵员而言，较难根据设备的实时参数预测一回路水装量的变化趋势，从而导致人因失误的可能性增大。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：现有技术中的传统方法效率低，并且对于经验不足的操纵员而言，较难根据设备的实时参数预测一回路水装量的变化趋势，从而导致人因失误的可能性较大。

2、针对现有技术的上述不足，提供以下方案：

3、第一方面，本发明提供了一种一回路水装量趋势预测方法。该方法包括：获取第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据。第一设备为一回路水装量的工艺流程中所涉及的设备。根据第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据，通过神经网络算法获取一回路水装量趋势预测模型。获取第一设备的实时监测数据。以及，根据第一设备的实时监测数据和一回路水装量趋势预测模型，实时获取一回路水装量的趋势。

4、具体地，在获取第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据之前，还包括：对一回路水装量的工艺流程进行分析。根据一回路水装量的工艺流程的分析结果，获取与一回路水装量相关的参数。以及，根据与一回路水装量相关的参数确定第一设备。

5、具体地，与一回路水装量相关的参数包括反应堆冷却剂泵轴封水流量、下泄流量、加料量、泄露流量和一回路压力中的任意一种或多种。

6、具体地，根据第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据，通过神经网络算法获取一回路水装量趋势预测模型，包括：根据第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据制作一回路水装量趋势预测模型的样本集。根据递归神经网络和全卷积神经网络构建一回路水装量趋势预测网络。以及，根据一回路水装量趋势预测模型的样本集对一回路水装量趋势预测网络进行训练，获取一回路水装量趋势预测模型。

7、第二方面，本发明提供了一种一回路水装量趋势预测系统，包括数据获取模块、预测模型获取模块和预测模块。数据获取模块，其设置为获取第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据。第一设备为一回路水装量的工艺流程中所涉及的设备。预测模型获取模块，其设置为根据第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据，通过神经网络算法获取一回路水装量趋势预测模型。数据获取模块，还设置为获取第一设备的实时监测数据。预测模块，其设置为根据第一设备的实时监测数据和一回路水装量趋势预测模型，实时获取一回路水装量的趋势。

8、具体地，数据获取模块，设置为对一回路水装量的工艺流程进行分析。获取与一回路水装量相关的参数，根据一回路水装量的工艺流程的分析结果。以及，根据与一回路水装量相关的参数确定第一设备。

9、具体地，与一回路水装量相关的参数包括反应堆冷却剂泵轴封水流量、下泄流量、加料量、泄露流量和一回路压力中的任意一种或多种。

10、具体地，预测模型获取模块，其设置为根据第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据制作一回路水装量趋势预测模型的样本集。根据递归神经网络和全卷积神经网络构建一回路水装量趋势预测网络。全卷积神经网络包括时间卷积层、批标准化处理层、激活层和全局平均池化层。递归神经网络包括长短时记忆网络和全连接层。以及，根据一回路水装量趋势预测模型的样本集对一回路水装量趋势预测网络进行训练，获取一回路水装量趋势预测模型。

11、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一回路水装量趋势预测方法的步骤。

12、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，处理器执行上述一回路水装量趋势预测方法的步骤。

13、本发明的有益效果为：本发明提供的提供一种一回路水装量趋势预测方法、系统、计算机设备与可读存储介质，使用神经网络模型对核电厂内一回路水装量及相关参数进行趋势预测，挖掘电厂运行历史数据中的因果关联，在核电运行过程中实时预测一回路水装量并反馈给操纵员，有利于操纵员对电厂情况进行客观把握和判断，根据神经网络预测的电厂趋势进行操作决策，降低人因失误的可能性。

技术特征：

1.一种一回路水装量趋势预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一回路水装量趋势预测方法，其特征在于，在所述获取第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据之前，还包括：

3.根据权利要求2所述的一回路水装量趋势预测方法，其特征在于，所述与一回路水装量相关的参数包括反应堆冷却剂泵轴封水流量、下泄流量、加料量、泄露流量和一回路压力中的任意一种或多种。

4.根据权利要求1所述的一回路水装量趋势预测方法，其特征在于，所述根据所述第一设备的历史运行参数和所述一回路水装量的历史数据，通过神经网络算法获取一回路水装量趋势预测模型，包括：

5.一种一回路水装量趋势预测系统，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的一回路水装量趋势预测系统，其特征在于，所述数据获取模块，设置为对所述一回路水装量的工艺流程进行分析；获取与一回路水装量相关的参数；根据所述与一回路水装量相关的参数确定所述第一设备；以及，获取所述第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据。

7.根据权利要求5所述的一回路水装量趋势预测系统，其特征在于，所述与一回路水装量相关的参数包括反应堆冷却剂泵轴封水流量、下泄流量、加料量、泄露流量和一回路压力中的任意一种或多种。

8.根据权利要求5所述的一回路水装量趋势预测系统，其特征在于，所述预测模型获取模块，其设置为根据所述第一设备的历史运行参数和所述一回路水装量的历史数据制作一回路水装量趋势预测模型的样本集；根据递归神经网络和全卷积神经网络构建一回路水装量趋势预测网络；所述全卷积神经网络包括时间卷积层、批标准化处理层、激活层和全局平均池化层；所述递归神经网络包括长短时记忆网络和全连接层；以及，根据所述一回路水装量趋势预测模型的样本集对一回路水装量趋势预测网络进行训练，获取所述一回路水装量趋势预测模型。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述一回路水装量趋势预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1至4中任一项所述一回路水装量趋势预测方法的步骤。

技术总结
本发明公开一种一回路水装量趋势预测方法、系统、计算机设备与存储介质，涉及核电技术领域。一回路水装量趋势预测方法包括获取第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据。第一设备为一回路水装量的工艺流程中所涉及的设备。根据第一设备的历史运行参数和一回路水装量的历史数据，通过神经网络算法获取一回路水装量趋势预测模型。获取第一设备的实时监测数据。以及，根据第一设备的实时监测数据和一回路水装量趋势预测模型，实时获取一回路水装量的趋势。本发明能够使用神经网络模型对核电厂内一回路水装量及相关参数进行趋势预测并反馈给操纵员，有利于操纵员对电厂情况进行客观把握和判断，从而降低人因失误的可能性。

技术研发人员：李婉婷,吕冬宝,吴宇翔,田晖,邓士光,王志敏行,段鹏飞,徐云龙
受保护的技术使用者：中国核电工程有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14