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公开(公告)号:CN117454582B
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202311189195.4
申请日:2023-09-14
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F18/241 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种机理和优化算法相结合的系统级孪生模型初始化方法,包括:将复杂的运行数字孪生系统解耦成单一系统,并计算边界参数;从机组运行数据中筛选出于待调试系统相关联的机组数据,并进行预处理;仿真模型输入和输出参数分类,判断有无确定关系的性能参数;对于有确定关系的性能参数,根据物理原理采用处理后的机组运行数据进行倒推计算并建立调试经验库进行微调;对于无确定关系的性能参数,选用智能优化算法进行寻优计算;执行计算程序,使仿真模型计算并达到稳态。本发明误差更小,相比仅依赖智能优化算法的初始化,速度更快更准确。
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公开(公告)号:CN117348443A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311417888.4
申请日:2023-10-26
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G05B17/02
Abstract: 本公开属于核电技术领域,具体涉及一种基于智能优化算法的仿真系统状态跟踪方法及装置。本公开以模拟机中蒸汽系统管道导纳为例,通过引入智能优化算法,同时使用实际机组的传感器测量数据,在不同时期自动寻找匹配的管道导纳系数。改善模拟机随着时间推演与实际机组偏差会逐渐增大的问题,增强模拟机对实际机组的长时间跟踪能力。同时根据寻优的管道导纳系数结果,可以对管道阻力随工况及时间的变化进行定量分析,由此提高仿真模型对实际机组的长时间模拟能力,同时提供了对管道阻力变化的分析手段。
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公开(公告)号:CN116227322A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211553684.9
申请日:2022-12-06
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Inventor: 肖云龙
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于仿真系统技术领域,具体涉及一种核电厂数字孪生系统模型在线自适应方法。包括如下步骤:S1构建离线数据库;S2数据驱动的设备模型;S3模型在线推理;S4数据筛选;S5离线数据库更新;S6离线模型更新;S7在线模型更新;S8重复更新。本发明的有益效果在于:采用实际机组的数据来训练模型,解决仿真机理模型精度不足的问题。使用模型自适应更新技术,解决离线训练数据量不足的问题,同时只筛选对模型训练意义较大的数据,减小训练所需的计算量。减少人工干预,保证电厂数字孪生系统模型能够自动匹配机组的真实运行状态,保持和实际机组的长时间同步。
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公开(公告)号:CN116227323A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211553709.5
申请日:2022-12-06
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Inventor: 肖云龙
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于仿真系统技术领域,具体涉及基于GBDT的可解释性核电站给水加热器换热系数预测方法。包括以下步骤:S1:收集核电给水加热器凝结换热区传热过程中的各测点数据;S2:对数据集生成探索性分析报告,对输入变量与换热系数进行相关性分析;S3:对数据集进行初步筛选、数据归一化,清洗数据并划分为训练集和测试集;S4:对数据集进行建模,使用GBDT梯度提升决策树模型在所述步骤S3中的训练集上进行预测,根据模型在所述步骤S3中的测试集上的实验结果进行评价;S5:使用SHAP值、PDP图和ICE图解释所述步骤S4中模型的预测结果。有益效果在于:本方法达到了很好的预测效果,简单且易于实现,并通过解释方法为给水加热器的检修决策提供针对性的理论指导。
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公开(公告)号:CN115242826A
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202210568516.0
申请日:2022-05-23
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L47/12 , H04L67/568 , G06F3/06 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F16/28
Abstract: 本公开属于核电技术领域,具体涉及一种核电厂数据实时传输、存储方法。本公开中所有用于数据采集、传输、分发的系统和程序以及数字孪生系统都部署在生产区,分发系统使用了分布式消息系统进行数据的缓存,以避免当数据量过大的时候,数据处理程序无法技术处理所有数据,造成数据的堆积和传输链路的拥塞。时序数据写入程序以及数字孪生系统通过订阅分布式消息系统Kafka中相应的Topic从而实时获取机组数据,进而得以实时追踪机组运行状态此外,本公开中对于时序数据库中的所有传感器测点数据和DCS测点数据都进行了分类、分区存储,提高存储和使用效率。
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