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公开(公告)号：CN118096133B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410503154.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06F18/15 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供了一种核电厂智能巡检方法及系统，其方法包括：获取核电厂巡检语音信息；基于训练完备的语音识别模型对所述核电厂巡检语音信息进行识别，获得巡检指令信息；基于所述巡检指令信息确定可移动信息获取设备的信息获取参数，并基于所述信息获取参数确定第一巡检信息；基于所述巡检指令信息从巡检信息数据库中确定第二巡检信息；基于所述第一巡检信息和所述第二巡检信息确定核电厂的巡检结果。本发明只需根据核电厂巡检语音信息即可实现核电厂的智能巡检，无需人工参与，提高了核电厂巡检的智能化程度、实时性、准确率及效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057255A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311307445.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
Abstract: 一种用于数字孪生模型在线同步的预训练模型获取方法，包括：构建并初始化数字孪生模型与强化学习网络模型，数字孪生模型包括数字孪生模型本体以及差分进化算法，强化学习网络模型的状态包括迭代百分比、种群多样性和个体停滞变化的持续时间，强化学习网络模型的动作包括控制差分进化算法的伸缩因子F与交叉概率CR，以数字孪生模型本体作为待优化对象分批次进行训练，直至数字孪生模型本体的损失函数不再下降，获取此时优化该数字孪生模型的自适应差分进化算法的动作网络，该动作网络能够根据在线同步过程中不同的迭代状态提供差分进化算法的最优超参数组合，实现数字孪生模型与机组快速、高效的状态同步。
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公开(公告)号：CN118096133A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410503154.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06F18/15 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供了一种核电厂智能巡检方法及系统，其方法包括：获取核电厂巡检语音信息；基于训练完备的语音识别模型对所述核电厂巡检语音信息进行识别，获得巡检指令信息；基于所述巡检指令信息确定可移动信息获取设备的信息获取参数，并基于所述信息获取参数确定第一巡检信息；基于所述巡检指令信息从巡检信息数据库中确定第二巡检信息；基于所述第一巡检信息和所述第二巡检信息确定核电厂的巡检结果。本发明只需根据核电厂巡检语音信息即可实现核电厂的智能巡检，无需人工参与，提高了核电厂巡检的智能化程度、实时性、准确率及效率。
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公开(公告)号：CN117057255B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311307445.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
Abstract: 一种用于数字孪生模型在线同步的预训练模型获取方法，包括：构建并初始化数字孪生模型与强化学习网络模型，数字孪生模型包括数字孪生模型本体以及差分进化算法，强化学习网络模型的状态包括迭代百分比、种群多样性和个体停滞变化的持续时间，强化学习网络模型的动作包括控制差分进化算法的伸缩因子F与交叉概率CR，以数字孪生模型本体作为待优化对象分批次进行训练，直至数字孪生模型本体的损失函数不再下降，获取此时优化该数字孪生模型的自适应差分进化算法的动作网络，该动作网络能够根据在线同步过程中不同的迭代状态提供差分进化算法的最优超参数组合，实现数字孪生模型与机
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公开(公告)号：CN119783777A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411796507.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本申请属于进化算法技术领域，公开了一种混合TD3的多机制协同自适应进化算法，初始化种群得到多个独立的个体，再对种群中的每个个体进行重构操作，得到新的个体，并将新种群和旧种群进行合并；从合并的种群中随机挑选部分个体进入改进的TD3中进行优化，并返回出优化的个体以及其对应的目标函数值，进而将优化后的个体添加到合并的种群中得到新的合并种群；从新的合并种群中通过轮盘赌法挑选出优秀个体用于下一轮循环中，直至达到终止条件后得到最终的优化结果。本申请结合种群进化和TD3算法的优势，帮助TD3跳出局部最优并加速种群个体的收敛速度，并在原有的基础上大大提升了优化速度和精度。
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公开(公告)号：CN119938732A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411786190.4
申请日：2024-12-06
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/2452 , G06F16/242 , G06F16/248 , G06F16/27 , G06Q50/06 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 本申请属于核电运行数据管理技术领域，公开了一种基于大模型的核电运行数据挖掘方法及系统，该方法法包括数据收集、预处理、自然语言转译成数据库语言(如NL2SQL)、数据库查询、特征提取、结果分析及可视化等，采用大模型处理核电运行数据、设备监测数据等，实现对潜在故障的预测、能效分析及优化决策支持；该系统包括数据层、模型层、分析层和应用层。本申请能够高效处理自然语言问题，能够准确理解用户提出的问题，并快速找到匹配的数据，组织成自然语言输出。
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