由于核反应堆发电的特殊性,核电厂对于生产安全的敏感度远胜于普通电厂。作为日常运维的重要环节,核电机组运行状态监测,对于核电厂的安全稳定运行具有重要意义。当前核电机组状态监测主要采用预设固定阈值报警结合人工监盘的方式,这种...由于核反应堆发电的特殊性,核电厂对于生产安全的敏感度远胜于普通电厂。作为日常运维的重要环节,核电机组运行状态监测,对于核电厂的安全稳定运行具有重要意义。当前核电机组状态监测主要采用预设固定阈值报警结合人工监盘的方式,这种方式无法发现低于报警阈值的异常状态,同时存在一定程度的漏报风险。核电运行数据作为高维海量时序数据,具有正常样本和异常样本分布不均衡以及数据缺乏标签的问题,这限制了有监督深度学习方法的使用。提出了一种基于变分自编码器(variational autoencoders,VAE)构建的无监督深度学习模型对真实运行数据进行异常检测,通过正常运行数据学习正常模式下数据在隐空间的分布,并基于异常数据无法被良好重构的原理,通过重构误差的大小来判别当前状态是否异常。实验以核电机组化学和容积控制系统(removal-chemical and volume control system,RCV)中的上充泵为例,使用真实运行数据结合插入异常的方式对模型进行了验证,并与经典机器学习方法进行了对比。实验结果表明基于变分自编码器的模型能够有效检测到核电真实数据中的异常数据片段及离群点,检测精确率和召回率均高于90%,检测性能相对孤立森林和支持向量机等经典机器学习算法具有优势,具备一定的实用价值和研究意义。展开更多
开发了针对海南昌江核电站分散式控制系统(Distributed Control System,DCS)的FES平台,利用该平台对海南昌江核电LOT2部分的系统画面和系统规程、LOT1部分的报警规程进行了设计验证.通过测试分析,发现并修改了设计过程中出现的不合理界...开发了针对海南昌江核电站分散式控制系统(Distributed Control System,DCS)的FES平台,利用该平台对海南昌江核电LOT2部分的系统画面和系统规程、LOT1部分的报警规程进行了设计验证.通过测试分析,发现并修改了设计过程中出现的不合理界面,改正了模型程序和软件系统的错误,完成了FES模型软件应用于FSS的可行性分析.展开更多
如何快速采集数据,精准展现事故过程参数,分析应急流程等,是实现高效、快速响应核应急的重要决定因素,核电厂应急管理平台作为信息化管理平台,接口系统繁多,数据量大,在数据实时采集、系统参数监测、3D渲染等方面,缺乏直观、快速的展示...如何快速采集数据,精准展现事故过程参数,分析应急流程等,是实现高效、快速响应核应急的重要决定因素,核电厂应急管理平台作为信息化管理平台,接口系统繁多,数据量大,在数据实时采集、系统参数监测、3D渲染等方面,缺乏直观、快速的展示、数据精准处理等问题,本文基于Geographic Information System(GIS)高效的空间数据管理及灵活的空间数据综合分析能力等特性,利用应急业务接口数据、计算模拟仿真、GIS 3D渲染、智能寻优等技术,以地理空间数据、应急数据为基础,研究GIS技术在核电应急管理平台的应用方法。在厂区气象塔监测数据、人员清点数据、台风路径监测数据、剂量率监测数据基础上,采用GIS技术提供各类数据的可视化和实时监测功能,为核电应急管理提供技术支持,促进核应急体系智能化、标准化建设。展开更多
为了对辐照老化后的核电站用中压交联聚乙烯(XLPE)电缆的绝缘状态进行评估,首先对电缆进行不同程度的辐照老化,研究不同辐照剂量下电缆的极化去极化电流,分析0.1 Hz介质损耗因数、直流电导率等老化参数的变化规律。然后使用改进的3支路D...为了对辐照老化后的核电站用中压交联聚乙烯(XLPE)电缆的绝缘状态进行评估,首先对电缆进行不同程度的辐照老化,研究不同辐照剂量下电缆的极化去极化电流,分析0.1 Hz介质损耗因数、直流电导率等老化参数的变化规律。然后使用改进的3支路Debye模型对电缆绝缘进行拟合,得到不同辐照剂量下的支路电阻与支路电容,对电缆的老化情况进行评估。结果表明:核电站用XLPE电缆在低辐照剂量(小于216 k Gy)下的支路电容与支路电阻变化较小,随着辐照剂量的增加,支路电阻大幅下降,支路电容大幅上升,电缆直流电导率、介质损耗因数不断上升,并与断裂伸长率、氧化诱导时间的测试结果相符,验证了PDC方法可以有效地检测辐照老化电缆的绝缘情况。展开更多
文摘由于核反应堆发电的特殊性,核电厂对于生产安全的敏感度远胜于普通电厂。作为日常运维的重要环节,核电机组运行状态监测,对于核电厂的安全稳定运行具有重要意义。当前核电机组状态监测主要采用预设固定阈值报警结合人工监盘的方式,这种方式无法发现低于报警阈值的异常状态,同时存在一定程度的漏报风险。核电运行数据作为高维海量时序数据,具有正常样本和异常样本分布不均衡以及数据缺乏标签的问题,这限制了有监督深度学习方法的使用。提出了一种基于变分自编码器(variational autoencoders,VAE)构建的无监督深度学习模型对真实运行数据进行异常检测,通过正常运行数据学习正常模式下数据在隐空间的分布,并基于异常数据无法被良好重构的原理,通过重构误差的大小来判别当前状态是否异常。实验以核电机组化学和容积控制系统(removal-chemical and volume control system,RCV)中的上充泵为例,使用真实运行数据结合插入异常的方式对模型进行了验证,并与经典机器学习方法进行了对比。实验结果表明基于变分自编码器的模型能够有效检测到核电真实数据中的异常数据片段及离群点,检测精确率和召回率均高于90%,检测性能相对孤立森林和支持向量机等经典机器学习算法具有优势,具备一定的实用价值和研究意义。
文摘开发了针对海南昌江核电站分散式控制系统(Distributed Control System,DCS)的FES平台,利用该平台对海南昌江核电LOT2部分的系统画面和系统规程、LOT1部分的报警规程进行了设计验证.通过测试分析,发现并修改了设计过程中出现的不合理界面,改正了模型程序和软件系统的错误,完成了FES模型软件应用于FSS的可行性分析.
文摘如何快速采集数据,精准展现事故过程参数,分析应急流程等,是实现高效、快速响应核应急的重要决定因素,核电厂应急管理平台作为信息化管理平台,接口系统繁多,数据量大,在数据实时采集、系统参数监测、3D渲染等方面,缺乏直观、快速的展示、数据精准处理等问题,本文基于Geographic Information System(GIS)高效的空间数据管理及灵活的空间数据综合分析能力等特性,利用应急业务接口数据、计算模拟仿真、GIS 3D渲染、智能寻优等技术,以地理空间数据、应急数据为基础,研究GIS技术在核电应急管理平台的应用方法。在厂区气象塔监测数据、人员清点数据、台风路径监测数据、剂量率监测数据基础上,采用GIS技术提供各类数据的可视化和实时监测功能,为核电应急管理提供技术支持,促进核应急体系智能化、标准化建设。
文摘为了对辐照老化后的核电站用中压交联聚乙烯(XLPE)电缆的绝缘状态进行评估,首先对电缆进行不同程度的辐照老化,研究不同辐照剂量下电缆的极化去极化电流,分析0.1 Hz介质损耗因数、直流电导率等老化参数的变化规律。然后使用改进的3支路Debye模型对电缆绝缘进行拟合,得到不同辐照剂量下的支路电阻与支路电容,对电缆的老化情况进行评估。结果表明:核电站用XLPE电缆在低辐照剂量(小于216 k Gy)下的支路电容与支路电阻变化较小,随着辐照剂量的增加,支路电阻大幅下降,支路电容大幅上升,电缆直流电导率、介质损耗因数不断上升,并与断裂伸长率、氧化诱导时间的测试结果相符,验证了PDC方法可以有效地检测辐照老化电缆的绝缘情况。
