基于多尺度时间窗口的核电运行数据关联性分析方法研究

[目的]核电运行数据具有维度高、体量大等特点,而核电厂内部系统的复杂性导致难以构建相应的机理模型,因此依靠人工从核电数据中筛选出具有关联性的参数非常困难,而非关联性参数的混入将极大地影响模型精度,通过提高模型精度以达到精准建模的目的。[方法]文章提出了一种基于多尺度时间窗口的关联分析方法,该方法对目标参数进行状态切换点提取,依据不同传感器所记录数据的特点对各个传感器进行分类,再针对不同种类的传感器设计符合其特点的检测窗口,利用从目标参数所提取到的状态切换时间点,对各个传感器的相应时间邻域进行状态切换检测,计算各个传感器与目标传感器的关联匹配率来判断其关联性大小。[结果]利用真实的核电厂历史运行数据展开实验,通过建立的关联匹配率规则,成功地筛选出了与目标传感器具有关联性的传感器参数。[结论]实验结果表明,文章所提出的方法可以更为准确地筛选出关联性参数,与常用的皮尔逊相关系数相比,文章所提出的方法准确性更高。