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公开(公告)号:CN117828830A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311649737.1
申请日:2023-12-01
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G21D3/00 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种核电厂多回路热工水力系统混合阶次一体化仿真方法,包括:以多回路热工水力系统为建模对象,划分各子系统的模型阶次;建立多回路热工水力系统的高阶次仿真模型;构造多阶混合的一体化大型水力计算矩阵;并行求解一体化计算矩阵。本发明提供的仿真方法将复杂热力系统并入多阶混合的一体化大型水力网中进行仿真,避免了因人为引入仿真边界导致的系统刚性降低和数据延迟,在保障复杂热力系统的仿真精度和计算稳定性的同时,利用并行技术使计算效率最大化,为核电厂多回路热力系统联合运行仿真研究提供高效、高精度、稳定性强的仿真方法。
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公开(公告)号:CN116415394A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202111660845.X
申请日:2021-12-31
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于仿真技术领域,具体涉及一种融合机器学习和机理模型的二回路设备模型仿真方法。包括如下步骤:建立二回路设备的机理模型并进行仿真,将所述二回路设备的机理模型的仿真结果与当前机组运行的机组数据进行对比;获取数据库存储的历史机组数据集;将所述历史机组数据集输入所述机组数据处理模型中;利用机器学习方法对所述样本集进行训练,以得到目标过程的输入参数和输出参数的映射模型,将所述映射模型作为数据模型;将所述数据模型集成到所述二回路设备的机理模型中,以得到二回路设备仿真模型。其优点是:采用机器学习技术建立的数据模型与机理模型具有非常好的兼容性,极大地降低了数据模型与机理模型的集成难度。
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