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基于核电厂高加测点数据实时预测模型的样本迁移学习方法研究
1
作者
习家轩
张大志
+2 位作者
肖云龙
王志会
周华兵
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1106-1115,共10页
针对核电厂高压加热测点数据实时预测在工程实际中存在故障数据缺失,观测数据量少等问题,提出基于数字孪生仿真数据的样本迁移学习方法。首先,利用数字孪生技术产生的特征丰富、样本充足的核工业相关仿真数据构建源域数据集,利用核工业...
针对核电厂高压加热测点数据实时预测在工程实际中存在故障数据缺失,观测数据量少等问题,提出基于数字孪生仿真数据的样本迁移学习方法。首先,利用数字孪生技术产生的特征丰富、样本充足的核工业相关仿真数据构建源域数据集,利用核工业设备运行过程中各监测点获取的实际观测数据构建目标域数据集;然后,通过交叉验证得到的分类模型,测得源域数据与目标域数据的相似度,将源域数据中与目标域数据相似的数据赋予高权重,使源域数据与目标域数据更匹配;最后,利用带权重的源域数据训练核工业数据实时预测模型。实验结果表明,样本迁移学习方法在小样本与特征缺失的情况下,具有良好的迁移学习效果,并且相较于传统迁移学习方法具有较高的实时预测精度。
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关键词
核电厂
高压加热
实时预测
数字孪生
样本迁移
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职称材料
核电厂严重事故在线诊断及评估专家系统ADEES开发
被引量：
2
2
作者
魏巍
李青
+3 位作者
谢政权
黄雄
马国扬
谢明亮
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1113-1121,共9页
在核电厂严重事故条件下,核应急响应人员需要判断电厂事故所处的状态并给出正确事故处置决策。核事故在线诊断及评估专家系统(ADEES)以MAAP5软件作为计算内核,利用机组传感器采集的有限数据(或模拟机数据)作为输入,诊断电厂当前所处于...
在核电厂严重事故条件下,核应急响应人员需要判断电厂事故所处的状态并给出正确事故处置决策。核事故在线诊断及评估专家系统(ADEES)以MAAP5软件作为计算内核,利用机组传感器采集的有限数据(或模拟机数据)作为输入,诊断电厂当前所处于的事故阶段和根本原因,应用电厂热工水力模型在线跟踪机组的事故状态,再利用跟踪获得的事故状态作为起点来预测事故的发展、评价干预措施的效果,指导电厂技术支持人员执行SAMG,从而为应急决策及事故处置提供辅助支持。本研究得到国家重点研发计划(编号:2019YFB1900700)的资助。
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关键词
严重事故
ADEES
MAAP5
SAMG
应急决策
事故处置
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职称材料
题名
基于核电厂高加测点数据实时预测模型的样本迁移学习方法研究
1
作者
习家轩
张大志
肖云龙
王志会
周华兵
机构
武汉
工程大学计算机科学与工程学院
武汉
工程大学智能机器人湖北省
重点
实验室
中核武汉核电运行技术股份有限公司中核核工业仿真技术重点实验室
中
核
武汉
核电
运行
技术
股份有限公司
出处
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1106-1115,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62171327)
湖北省核电运行工程技术研究中心第一批应用基础技术研究科研基金资助项目(No.B210610)
国防科工局核能开发专项资助项目(No.ZX200302)。
文摘
针对核电厂高压加热测点数据实时预测在工程实际中存在故障数据缺失,观测数据量少等问题,提出基于数字孪生仿真数据的样本迁移学习方法。首先,利用数字孪生技术产生的特征丰富、样本充足的核工业相关仿真数据构建源域数据集,利用核工业设备运行过程中各监测点获取的实际观测数据构建目标域数据集;然后,通过交叉验证得到的分类模型,测得源域数据与目标域数据的相似度,将源域数据中与目标域数据相似的数据赋予高权重,使源域数据与目标域数据更匹配;最后,利用带权重的源域数据训练核工业数据实时预测模型。实验结果表明,样本迁移学习方法在小样本与特征缺失的情况下,具有良好的迁移学习效果,并且相较于传统迁移学习方法具有较高的实时预测精度。
关键词
核电厂
高压加热
实时预测
数字孪生
样本迁移
Keywords
Nuclear power plant
High-voltage heating
Real-time prediction
Digital twin
Instance-based transfer learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
核电厂严重事故在线诊断及评估专家系统ADEES开发
被引量：
2
2
作者
魏巍
李青
谢政权
黄雄
马国扬
谢明亮
机构
中核武汉核电运行技术股份有限公司中核核工业仿真技术重点实验室
出处
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1113-1121,共9页
基金
国家重点研发计划支持项目(No.2019YFB1900700)。
文摘
在核电厂严重事故条件下,核应急响应人员需要判断电厂事故所处的状态并给出正确事故处置决策。核事故在线诊断及评估专家系统(ADEES)以MAAP5软件作为计算内核,利用机组传感器采集的有限数据(或模拟机数据)作为输入,诊断电厂当前所处于的事故阶段和根本原因,应用电厂热工水力模型在线跟踪机组的事故状态,再利用跟踪获得的事故状态作为起点来预测事故的发展、评价干预措施的效果,指导电厂技术支持人员执行SAMG,从而为应急决策及事故处置提供辅助支持。本研究得到国家重点研发计划(编号:2019YFB1900700)的资助。
关键词
严重事故
ADEES
MAAP5
SAMG
应急决策
事故处置
Keywords
Severe accident
ADEES
MAAP5
SAMG
Emergency decision
Accident disposal
分类号
TL334 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核电厂高加测点数据实时预测模型的样本迁移学习方法研究
习家轩
张大志
肖云龙
王志会
周华兵
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
核电厂严重事故在线诊断及评估专家系统ADEES开发
魏巍
李青
谢政权
黄雄
马国扬
谢明亮
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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