一种基于混合模型的核电厂传感器异常数据处理方法

    公开(公告)号:CN119961833A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510047069.8

    申请日:2025-01-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的核电厂传感器异常数据处理方法,属于数据处理技术领域,解决了现有检测系统传感器异常数据处理方面存在缺失,对传感器异常数据的补偿和校正方法有限的问题,方法包括读取核电厂反应堆的传感器数据及传感器信息,标记失效传感器;归一化处理传感器数据,并基于深度神经网络识别数据异常模式;对识别出的数据异常模式进行异常数据处理,输出处理后的传感器异常数据与发生传感器异常的时间、位置,同时输出核电厂运行过程参数的实时监测结果和传感器响应值计算结果,并作对比;本发明通过筛选去除超限值、离群点,修正数据偏差,提高传感器数据可信度,能够及时发现并处理传感器故障。

    一种基于代理模型的控制参数整定方法

    公开(公告)号:CN120029070A

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202510177694.4

    申请日:2025-02-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于代理模型的控制参数整定方法,包括:构建修正模型;对被控对象在不同组变工况过程下应用初始控制参数进行仿真,获取每组方案的总效用值;基于各组变工况过程中被控量之间的误差和对应的初始控制参数,以及每组方案的总效用值,构建数据集;利用数据集,对机器学习代理模型进行训练;利用寻优算法,对训练后的机器学习代理模型进行数据交互,获取效用最大化的最佳初始控制参数组合;基于最佳初始控制参数组合及修正模型,进行核反应堆供水控制。本发明通过融合仿真数据、机器学习代理模型与寻优算法,为核反应堆供水系统不同变工况控制过程中的控制参数整定提供了一种高效、智能的解决方案,有效地提升了控制效率与准确性。

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