[發明專利]一種核電Loca事件故障預測與診斷方法

在審

• 申請號: 202110499335.2
• 申請日: 2021-05-08
• 公開（公告）號: CN113191556A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 王瑞;張照生;王海東;畢道偉;榮輝;侯軍委
• 申請（專利權）人: 上海核工程研究設計院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 劉寧

本發明的目的在于公開一種基于多元實時數據流與長短期記憶網絡的核電Loca事件故障預測與診斷方法，與現有技術相比，能有效識別管道處于正常運行還是破裂狀態，并當管道處于破裂狀態時，能精準定位到破裂管道與破口大小范圍；同時基于定時計算，能在提前10分鐘預測管道故障，并能達到99％以上的故障診斷準確率，實現本發明的目的。

技術領域

本發明涉及一種核電Loca事件故障預測與診斷方法，特別涉及一種基于多元實時數據流與長短期記憶網絡的核電Loca事件故障預測與診斷方法。

背景技術

設備是生產制造企業非常重要的資產，也是生產制造系統穩定可靠的核心。隨著現代生產管理模式的不斷改進，生產制造企業對設備的安全、經濟和環保運行的要求也越來越高。在核電這個特殊的領域，對機組、系統與設備的安全運行有著更高的要求，同時反應堆冷卻系統作為核電發電系統中尤為重要的一環，當反應堆冷卻系統出現Loca故障時，整個機組將處于高風險狀態。對于核電領域來說，避免Loca事件的發生極其重要。

然而，由于核電機組系統龐大繁雜，存在多物理場耦合，相比于火電廠，存在較大的特殊性，導致了傳統的專家知識和機理知識無法有效的對Loca事件進行預測與診斷。

近年來，隨著大數據和人工智能等新興技術的發展，設備狀態監測與故障診斷技術得到了的推廣和應用，相比于傳統手段，基于大數據與人工智能的診斷技術適用性廣，可提前發現故障征兆，做到故障的預測與診斷。

因此，特別需要一種基于多元實時數據流與長短期記憶網絡的核電Loca事件故障預測與診斷方法，以解決上述現有存在的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于多元實時數據流與長短期記憶網絡的核電Loca事件故障預測與診斷方法，針對現有技術的不足，通過采集仿真數據、數據平衡、數據增強、數據預處理、訓練LSTM模型、建立實時數據預測任務，從而完成反應堆冷卻系統Loca事件的實時故障預測與診斷，降低核反應堆因故障帶來的安全與經濟風險。

本發明所解決的技術問題可以采用以下技術方案來實現：

一種基于多元實時數據流與長短期記憶網絡的核電Loca事件故障預測與診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)樣本數據的采集與平衡：

通過仿真器模擬反應堆冷卻系統管道在發生熱段大破口、熱段小破口、ADS4大破口和ADS4小破口四種故障前管道運行數據，與管道正常運行數據；樣本標簽數量不均衡時，采用smote進行過采樣處理標簽不混合問題；

(2)數據增強與預處理；

(3)LSTM模型訓練與優化：

將四種故障與正常運行共五類數據進行數據集的等比例劃分，70％數據作為訓練數據集，30％作為測試數據集；將樣本數據的標簽進行獨熱編碼；采用一層LSTM網絡加2層全連接層構建網絡；

(4)實時預測與診斷：

通過定時任務，構建一個從實時數據采集、處理、預測的任務，定期計算。實時計算設備當前狀態。

在本發明的一個實施例中，步驟(1)中，數據的范圍與格式的步驟如下：

1)故障數據與正常數據包含各種功率臺階，包括0％，5％，20％，30％，50％，60％，70％，80％，90％，100％；

2)模擬破口尺寸大小包括1％，2％，3％，4％，5％，20％，40％，60％，80％，100％；

3)采集冷卻系統管道63個傳感器，仿真故障發生前的5分鐘數據，每個樣本均為一個(300，63)的二維矩陣。