核电厂运行瞬态控制方法、系统、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及核电厂运行，尤其涉及一种核电厂运行瞬态控制方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、当核电厂机组出现突发性瞬态事件，需要运行人员立即进行手动干预，在有限的时间内迅速做出准确的反应，以免扩大事件的后果。目前核电厂的做法是编制瞬态控制导则，对运行人员开展在岗培训和模拟机培训，使运行人员熟练掌握瞬态控制导则的内容，一旦发生此类事件，运行人员必须快速应用瞬态控制导则。目前的做法对运行人员技能水平的依赖性很高，需要运行人员判断机组是否发生瞬态事件，以及要求运行人员在发生瞬态事件时能够及时关注到机组的状态改变。面对众多的机组界面和点，运行人员的人工巡盘效率低，且容易发生由人因失误导致的未能识别出运行异常等情况，从而影响瞬态事件识别的准确性和及时性。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题在于，提供一种核电厂运行瞬态控制方法、系统、计算机设备及存储介质。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种核电厂运行瞬态控制方法，所述方法包括：

3、s1：建立数据监测模型；

4、s2：获取核电厂机组的运行过程的实时特征参数数据，并根据所述数据监测模型判断所述实时特征参数数据是否在瞬态运行过程的特征参数阈值范围内；

5、若是，则将所述实时特征参数数据判断为所述核电厂机组的瞬态运行过程的瞬态特征参数数据，发出瞬态报警信息。

6、优选地，在所述步骤s1中，包括：

7、s1-1：建立初始数据监测模型；

8、s1-2：将所述瞬态特征参数数据和/或输入的历史数据作为输入参数数据，对所述初始数据监测模型进行训练和测试，以形成所述数据监测模型。

9、优选地，在所述步骤s1-1中，包括：

10、应用聚类算法建立n个所述初始数据监测模型，所述聚类算法包括层次聚类算法或dbscan算法；

11、在所述步骤s1-2中，当将所述瞬态特征参数数据作为输入参数数据时，所述将所述瞬态特征参数数据和/或输入的历史数据作为输入参数数据步骤，包括：

12、根据运行需求以及所述聚类算法的性能参数限制，确定所述初始数据监测模型的输入参数的数量阈值；

13、根据所述瞬态特征参数数据，筛选出所述核电厂机组的瞬态运行过程满足瞬态触发条件的特征参数，确定为所述核电厂机组的瞬态运行过程的必要特征参数，未筛选的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数确定为所述核电厂机组的瞬态运行过程的一般特征参数；

14、根据确定的所述初始数据监测模型的输入参数的数量阈值，将所述核电厂机组的瞬态运行过程的一般特征参数拆分为n个不同的一般特征参数组，以使各个所述一般特征参数组中参数的数量小于所述初始数据监测模型的输入参数的数量阈值；

15、将所述核电厂机组的瞬态运行过程的必要特征参数分别与n个不同的所述一般特征参数组进行组合，得到n个不同的所述初始数据监测模型的输入参数组合，将n个不同的所述输入参数组合分别确定为n个所述初始数据监测模型的输入参数。

16、优选地，在所述步骤s1-2中，包括：

17、将所述瞬态特征参数数据和/或者输入的历史数据作为所述初始数据监测模型的输入参数数据，对所述初始数据监测模型进行训练，以确定各个所述初始数据监测模型的预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值和阈值；

18、对已经确定预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值和阈值的各个所述初始数据监测模型进行测试，以得到通过测试的n个所述数据监测模型；

19、若未通过测试，重新确定所述初始数据监测模型的输入参数再进行训练和测试，直至得到通过测试的n个所述数据监测模型。

20、优选地，在所述步骤s2中前，还包括：

21、获取所述核电厂机组的运行过程的实时特征参数数据；

22、根据所述数据监测模型判断所述实时特征参数数据是否在预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值范围内；若是，发出瞬态预警信息。

23、优选地，所述方法还包括：

24、s3：将所述瞬态预警信息和/或所述瞬态报警信息显示至可操作界面。

25、优选地，在所述步骤s3中，包括：

26、在判断所述实时特征参数数据是否在预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值范围内为是时，将所述瞬态预警信息显示至可操作界面；

27、在判断所述实时特征参数数据是否在预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数阈值范围内为是时，将所述瞬态报警信息显示至可操作界面。

28、本发明还提供一种核电厂运行瞬态控制系统，所述控制系统包括：

29、模型建立模块，用于建立数据监测模型；

30、监测分析模块，用于获取核电厂机组的运行过程的实时特征参数数据，并根据所述数据监测模型判断所述实时特征参数数据是否在瞬态运行过程的特征参数阈值范围内；

31、若是，则将所述实时特征参数数据判断为所述核电厂机组的瞬态运行过程的瞬态特征参数数据，发出瞬态报警信息。

32、优选地，所述模型建立模块还包括模型建立子模块和训练测试子模块；

33、所述模型建立子模块用于应用聚类算法建立n个初始数据监测模型，所述聚类算法包括层次聚类算法或dbscan算法；

34、所述训练测试子模块用于根据运行需求以及所述聚类算法的性能参数限制，确定所述初始数据监测模型的输入参数的数量阈值；

35、根据所述瞬态特征参数数据，筛选出所述核电厂机组的瞬态运行过程满足瞬态触发条件的特征参数，确定为所述核电厂机组的瞬态运行过程的必要特征参数，未筛选的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数确定为所述核电厂机组的瞬态运行过程的一般特征参数；

36、根据确定的所述数据监测模型的输入参数的数量阈值，将所述核电厂机组的瞬态运行过程的一般特征参数拆分为n个不同的一般特征参数组，以使各个所述一般特征参数组中参数的数量小于所述初始数据监测模型的输入参数的数量阈值；

37、将所述核电厂机组的瞬态运行过程的必要特征参数分别与n个不同的所述一般特征参数组进行组合，得到n个不同的所述初始数据监测模型的输入参数组合，将n个不同的所述输入参数组合分别确定为n个所述初始数据监测模型的输入参数；

38、所述训练测试子模块还用于对所述初始数据监测模型进行训练，以确定各个所述初始数据监测模型的预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值和阈值；

39、对已经确定预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值和阈值的各个所述初始数据监测模型进行测试，以得到通过测试的n个所述数据监测模型；

40、若未通过测试，重新确定所述初始数据监测模型的输入参数再进行训练和测试，直至得到通过测试的n个所述数据监测模型。

41、优选地，所述监测分析模块用于获取所述核电厂机组的运行过程的实时特征参数数据；

42、根据所述数据监测模型判断所述实时特征参数数据是否在预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值范围内；若是，发出瞬态预警信息。

43、优选地，所述系统还包括预警显示模块；

44、所述预警显示模块用于在判断所述实时特征参数数据是否在预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数预警值范围内为是时，显示所述瞬态预警信息；

45、在判断所述实时特征参数数据是否在预设的所述核电厂机组的瞬态运行过程的特征参数阈值范围内为是时，显示所述瞬态报警信息。

46、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器和总线，所述存储器中存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述处理器执行所述计算机程序，以执行上述任一项所述方法的步骤。

47、本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行上述任一项所述方法的步骤。

48、实施本发明具有以下有益效果：通过建立数据监测模型，实时监测核电厂机组的运行过程，当实时特征参数数据在瞬态运行过程的特征参数阈值范围内时，判断其为瞬态特征参数数据，并发出瞬态报警信息，可以对机组进行智能化监测，能够提高瞬态识别的准确度和及时性，以提升运行人员瞬态事件响应、干预的能力和效率。