压水堆核电厂运行瞬态自动分类算法研究

瞬态统计与核电厂运行状态监测和延寿许可申请密切相关,是核电厂中的一项重要工作。瞬态分类是将运行瞬态归为设计瞬态的过程,是瞬态统计工作中的关键环节。目前国内外已有的自动分类算法存在识别正确率低、训练数据多的问题,因此大部分核电厂仍采用人工瞬态分类的方式。本文从设计瞬态物理意义及各参数影响关系出发,建立了一种将基于规则和基于数据算法融合的瞬态分类算法,研究了瞬态参数权重、信号信噪比对算法的影响,测试了算法的并行计算效率。采用核电厂运行数据对该算法验证的结果显示,该算法对运行瞬态能够有效识别。该算法解决了传统瞬态分类算法中需要大量训练数据的问题,实现了在少样本条件下的瞬态分类。