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公开(公告)号：CN119202966A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411142905.2
申请日：2024-08-20
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06F18/2433 , G01R35/00 , G21C17/00 , G06F18/15 , G06F18/2134
Abstract: 本发明属于核电站设备管理技术领域，具体涉及一种核电机组冗余仪表在线监测信号的评价方法。包括如下步骤：步骤1：收集数据；步骤2：数据归一化；步骤3：数据白化；步骤4：评价方法；步骤5：比例因子计算；步骤6：阈值计算。本发明的有益效果在于：关于在线监测信号的处理上，比之通常采用的直接将数据作为模型的输入，本发明从数据的量纲与冗余性两方面出发，提出了对数据归一化处理，以消除不同物理参数的尺度不同问题；提出了对数据白化处理，去除变量之间相关性，实现不同维度之间数据的独立性。
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公开(公告)号：CN116522215A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310153472.X
申请日：2023-02-23
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06F18/241 , H02J3/46 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种电厂升负荷的瞬态识别方法，包括以下步骤：步骤1：从时序数据库系统中获取电厂的电功率序列；步骤2：对电功率进行每小时电功变化率进行计算，获得单位小时电功率变化率序列；步骤3：对获取的电功率序列和计算所得的单位小时电功率变化率序列进行异常值处理；步骤4：对电厂升负荷疑似瞬态开始时间识别；步骤5：对电厂升负荷疑似瞬态结束时间识别；步骤6：合并疑似瞬态开始时间、疑似瞬态结束时间；步骤7：确定疑似瞬态，输出到数据库。本发明对电厂瞬态进行有效控制、跟踪和评估电厂运行状态从而保证设备安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117992831A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410220315.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06F18/24 , G06N3/044 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/2132
Abstract: 本发明属于核电设备冷却水系统智能监测技术领域，具体涉及基于对抗网络的设备冷却水系统非稳态监测方法。包括如下步骤：步骤1：数据处理；步骤2：非稳态样本生成GAN模型‑生成器构建，通过并结合深度学习网络进行生成器的构建，使得样本分布尽量满足pG(x)＝pdata(x)，其中pG是生成器生成非稳态样本分布，pdata是真实非稳态样本分布；步骤3：非稳态样本生成GAN模型‑分类器构建，进行真实样本和生成样本的区分训练；步骤4：基于所构造的对抗神经网络模型生成大量非稳态样本，将相关非稳态测点数据样本以及稳态运行测点数据样本输入状态监测算法中进行设备状态的监测，状态监测算法采用动态阈值模型。有益效果在于：避免了由于样本不平衡问题导致无法对核电厂设备冷却水系统进行非稳态状态监督的问题，引入GAN对抗网络生成大量系统非稳定运行样本，基于完善后的样本能做到对设备冷却水系统实现全状态的监测，在识别系统是否处于异常状态的基础上更进一步判别系统当前所处的非稳定状态。
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公开(公告)号：CN115859189A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211368938.X
申请日：2022-11-03
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种基于机理与数据的动设备数模双驱动故障诊断方法，包括以下步骤：S1：获取动设备结构特点，参照典型故障类型，分别进行故障机理分析和高维度特征提取；S2：根据故障机理分析，进行基于机理的诊断；S3：根据高维度特征提取，进行基于数据的诊断；S4：建立基于机理与数据的动设备数模双驱动故障诊断模型；S5：使用所述基于机理与数据的动设备数模双驱动故障诊断模型对动设备进行故障诊断。本发明采用该模型对动设备的故障进行诊断，有助于存放在工作存储器内的事实和规则结合起来，建立推理模型，推理出新的信息，使得基于数据驱动的设备自动诊断系统不断更新。
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公开(公告)号：CN115798751A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211368961.9
申请日：2022-11-03
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种设备性能监测系统，包括：标准数据收集层，用于采集数据，并对数据进行分析处理；标准数据存储层，用于将处理完成后的数据传输到数据库中并记录到相关文件中；标准算法层，用于对数据库中的数据进行标准算法处理；标准化业务层，用于提供标准的模型；场景化业务层，用于设备故障案例、设备工艺特征等定制异常检测模型、定制的诊断模型及定制的健康评估模型；API输出层，用于将原始数据、异常数据、诊断结果传输给第三方平台。本发明能够在线实时分析诊断设备运行时出现的各类故障，对设备安全运行及科学维修提供决策支持，帮助优化设备的运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117592008A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311541770.2
申请日：2023-11-17
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06F18/27 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电厂运行过程中工况划分技术领域，具体涉及一种基于分段线性回归的工况划分方法。包括如下步骤：步骤1：从序数据库获取数据；步骤2：对序列Pr进行平滑处理；步骤3：数据分段；步骤4：数据状态判断；步骤5：工况状态筛选确认；步骤6：工况状态写出。本发明的有益效果在于：本方法同时结合参数趋势形态变化和工程师自由参数设定，准确的统计出具体的工况发生时间段，记录电厂运行过程中发生的工况结果。通过本方法的测试分析，利用本工况识别方法判断识别结果与工程师人工统计结果完全相符合，与人工记录方法不同的是，本方法能更准确的统计出具体的工况发生时间段，能更准确的提供记录电厂运行过程中发生的工况结果。
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公开(公告)号：CN117151485A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311031451.7
申请日：2023-08-16
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于核电站安全技术领域，具体涉及一种核电厂设备可靠性状态评价方法。包括如下步骤：S1：对核电厂设备分析从而获得非停类事件指标值、关键设备失效指标值、安全系统的非计划不可用及失效指标值、强迫损失率指标值、机组受迫停堆指标值和非预期设备缺陷指标值并计算相应的分数。S2：利用非停类事件指标值、关键设备失效指标值、安全系统的非计划不可用及失效指标值、强迫损失率指标值、机组受迫停堆指标值和非预期设备缺陷指标值的分数，计算核电厂设备可靠性状态总分数，通过月度核电厂设备可靠性状态总分数差异来评估核电厂设备的可靠性程度。有益效果在于：通过月度机组状态可靠性评价指标作差对比，得到本月机组状态可靠性评价结果。
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公开(公告)号：CN118861929A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410932292.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q50/06 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于核电运行技术领域，具体涉及一种基于GANomaly的核电机组运行异常状态监测方法。包括如下步骤：步骤一：数据预处理；步骤二：网络训练与检测；步骤三：根据测试结果的误差重构直方图，设定阈值，通过阈值判断测试结果中存在异常的数据。有益效果在于：本发明基于线性插值进行缺失值填补，孤立森林和滑窗均值对异常值进行删除与填补，通过VMD滤波对原始数据进行去噪后得到可以代表核电机组运行状态异常检测的训练数据进行后期故障检测。通过改进的GANomaly网络框架进行核电机组运行异常状态的故障异常检测，实现了对核电机组运行过程中异常情况的有效检测。
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公开(公告)号：CN118690941A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202310289133.4
申请日：2023-03-23
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G21D3/00
Abstract: 本发明提供了一种核电厂关键敏感设备脱敏优先级确定方法，包括以下步骤：步骤1：梳理需要进行关键敏感设备脱敏的设备清单；步骤2：计算出设备清单中各个设备的消除优先数值RS；步骤3：对各个设备的消除优先数值RS进行排序，形成关键敏感设备脱敏排序表，确定脱敏优先级。本发明有效确定关键敏感设备脱敏优先级，通过关键敏感设备定量分析方法，确定关键敏感设备脱敏的优先级，辅助核电厂确定哪些关键敏感设备脱敏的优先级最高，实现关键敏感设备脱敏工作的有效性，提升电厂可靠性，提升效益。
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公开(公告)号：CN118038117A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311779251.X
申请日：2023-12-21
Applicant: 核电运行研究(上海)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于重水堆核电站换料技术领域，具体涉及一种基于目标检测算法的重水堆机组换料识别方法。包括如下步骤：步骤1：换料目标识别模型训练；步骤2：换料目标识别流程。本发明的有益效果在于：利用深度学习算法对换料形态趋势进行特征提取，准确的识别出核电厂换料降功率区间，记录电厂运行过程中发生的换料工况结果，为工程师统计换料工况的发生次数提供便利，也为后续以此识别结果为条件基础做统计分析提供支撑，同时便于电厂对换料工况进行有效控制、跟踪，有效评估电厂运行状态从而保证设备安全稳定运行。通过本方法的测试分析，利用本方法的识别重水堆机组换料结果与工程师人工统计的重水堆机组换料结果完全相符合。
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