CN108416526B - 一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统和方法，该系统包括：在线可靠性数据库模块，用于在线获取核电站实时配置信息，自动更新设备可靠性数据计划配置管理模块，用于管理各设备的计划初始配置，以及由各个计划事件组成的计划配置；在线风险监测模型更新模块，用于从在线可靠性数据库模块获取设备实时可靠性数据、从计划配置管理模块分别获取计划初始配置和计划配置，按照Living‑PSA模型预设的更新规则进行更新；风险计算模块，用于获取更新后的Living‑PSA模型并实现定量、定性风险指标的计算。本发明能对生产计划内风险水平、设备重要度等在线监测，更准确识别并优化高风险活动，减少非计划停堆，提高核电站运行维修管理效率。

Description

一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统及方法

技术领域

本发明涉及核安全技术领域，特别涉及一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统及方法。

背景技术

核安全是核电发展与核能应用的重要前提和基础。核电站在功率运行过程中，随着设备运行时间不断累积以及厂内外多重环境因素变化，设备可靠度不断降低，事故工况下发生堆芯损毁的概率也随时间不断升高；一旦安全相关系统、设备发生随机失效，安全系统冗余度降低，缓解事故能力下降，也会造成堆芯损毁风险升高。因此复杂系统的各个设备的状态、状态持续时间以及设备所处环境条件直接影响系统累积失效概率。

在核电站运行寿期内，系统配置不可避免会由于随机失效、运行备用列切换、定期试验、维修隔离而改变，此外，由于可靠性数据变化、设计与运行规程的变更、运行经验长期积累也对核电站风险监测提出需求。

目前，作为一种核电站系统配置风险评价工具，风险监测器能够定期更新基于Living-PSA的风险监测模型，及时计算系统、设备当前状态的风险信息。但是现有的风险监测器中由于无法准确采集到设备不同状态持续时间，设备可靠度计算公式中的“规定时间”设定为设备参与事故缓解的任务时间，通常不会随核电站运行时间增加或系统配置变更而改变，并且可靠性参数不能随核电站运行时间增加而及时更新，因此现有风险监测器中，连续运行设备累积失效概率并不具备时间相关特性，并且现有的风险监测方法中各个计划事件的“风险识别”主要由计划人员根据以往运行经验、运行技术规范要求等，判断计划事件是否存在机组降功率风险、跳堆跳机风险，但缺乏定量风险判断依据，人员主观性强。

发明内容

本发明实施例提供了一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统及方法，能根据设备实时状态信息及运行历史，及时更新时间相关的风险监测模型，实现核电站各个计划配置下的风险水平、设备重要度以及纵深防御状态的监测，识别计划活动中高风险配置，指导生产计划优化及计划风险管理；并实现历史、实时、计划配置中所有设备可靠性数据、设备状态及持续时间的全面管理，方便批量化设置、查询与管理设备状态，提高系统配置输入效率，减少人因失误。

第一方面，本发明实施例提供了一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统，该系统包括：在线可靠性数据库模块、计划配置管理模块、在线风险监测模型更新模块、风险计算模块和风险信息管理模块，其中，在线可靠性数据库模块，用于在线获取核电站实时配置信息，自动更新设备可靠性数据；计划配置管理模块，用于管理各设备的计划初始配置，以及由各个计划事件组成的计划配置；在线风险监测模型更新模块，用于从在线可靠性数据库模块获取设备实时可靠性数据、从计划配置管理模块分别获取计划初始配置和计划配置，按照Living-PSA模型预设的更新规则进行更新；风险计算模块，用于获取更新后的Living-PSA模型并实现定量、定性风险指标的计算；风险信息管理模块，用于从风险计算模块获取计算出的定量和定性风险指标数据，并进行图形化展示、处理和存储。

优选地，所述在线可靠性数据库模块具体用于在线获取设备的实时状态及状态变化时刻，以及当实时配置变更或设备状态持续预设时间段后，自动更新计算可靠性数据；可靠性数据包括设备状态持续时间、各个设备失效模式对应的失效率、失效概率。

优选地，所述计划配置管理模块包括：计划初始配置数据库、计划配置数据库和计划信息管理数据库；所述计划初始配置数据库用于根据设备的实时状态及状态变化时刻建立和存储计划初始配置；所述计划配置数据库用于存储计划配置；所述计划信息管理数据库用于按预设规则管理并存储计划初始配置和计划配置，该计划信息管理数据库为：

其中，Θ为计划信息管理数据库；n为所有设备个数；m为本次计划中的风险相关计划事件个数；

表示第i个设备在t_k时刻的状态及状态持续时间

优选地，所述计划初始配置数据库具体用于根据不同生产计划时间长度自动建立计划初始配置。

优选地，在线风险监测模型与设备状态及其状态持续时间相关；该在线风险监测模型中各个设备的失效概率随着设备的实时状态变更、计划状态变化、设备状态持续时间累积而不同；设备状态持续时间为从最近一次检修后恢复可用时刻至计划时刻，当前状态已持续和预计持续时间累加。

在线设备状态采集能够实现在线更新1)运行失效率；2)需求失效概率3)备用失效率。基于以上更新，以设备最近一次检修后恢复可用时刻为0时刻，当前时刻为t，则计划阶段中某计划时刻T(T>t)，设备的某种失效模式对应的运行失效概率计算公式为：

其中，τ为设备状态已持续时间和预计持续间累积之和；T_m为设备参与缓解事故的任务时间，一般为定值；λ(u)为从在线可靠性数据库模块中获取的该失效模式的失效率。

优选地，所述风险信息管理模块，具体用于显示风险信息数据、图形化动态管理计划初始配置和计划配置，以及生成风险曲线图、设备状态甘特图、纵深防御削弱程度颜色图。

第二方面，本发明实施例提供了一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测方法，该方法利用第一方面中任一所述的核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统，包括：S1：在线可靠性数据库模块自动获取核电站实时配置信息，自动更新计算设备的可靠性数据；S2：计划配置管理模块导入计划初始配置和计划配置；S3：根据S1计算出的实时可靠性数据以及S2的计划初始配置和计划配置，在线风险监测模型更新模块按照预设更新规则更新Living-PSA模型中逻辑值和基本事件发生概率；S4：风险计算模块获取更新后的Living-PSA模型并实现定量、定性风险指标的计算。

优选地，该方法在S1之前进一步包括：M1：根据状态监测技术的特点和Living-PSA模型更新的需求，建立系统与设备的映射、设备与设备类的映射、设备类与设备状态的映射；M2：根据M1的映射关系，将所有设备与其隶属的系统、设备类、设备状态建立起关联关系；M3：采集核电站中设备状态信号，利用状态监测技术获取实时配置信息并记录每次设备状态变更。

优选地，S2中计划初始配置和计划配置均存储至计划信息管理数据库，计划信息管理数据库的建立方法为：N1：根据计划初始配置需求，从实时配置数据库或已有计划配置数据中提取计划起始时刻对应的所有设备状态及其状态持续时间，形成计划初始配置数据库；N2：根据计划设备变更状态及状态起止时刻确定各个计划配置，形成计划配置数据库；N3：将计划起始时刻、计划设备状态起止时刻按照时间先后顺序排列，建立时刻映射关系；N4：针对每一个计划变更时刻，从计划初始配置数据库和计划配置数据库中查找设备状态及其状态持续时间，建立状态映射关系；N5：建立计划变更时刻与设备状态、状态持续时间之间的映射关系，形成计划信息管理数据库。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

(1)具备“设备状态在线采集”、“风险监测模型时间相关、在线及时更新”的特点，体现设备运行历史、可靠性数据对设备累积失效概率的影响，更准确预测计划活动的风险水平，方便计划人员识别并规避生产计划活动中的高风险配置。

(2)为了提高系统配置管理效率，本发明结合核电站系统结构组成，形成历史配置、实时配置、计划配置相关联的图形化动态交互环境，覆盖核电站在线时间相关风险监测系统中所有系统、设备，快捷灵活显示历史、实时、计划配置，保证系统配置信息、可靠性数据的时间连续性，方便用户设置、查询、管理设备状态及其可靠性数据，提高系统配置管理效率，减少人因失误。

(3)根据当前时刻设备状态信息及运行历史积累，采用定量、定性风险评价相结合的方式，各个计划配置下的风险水平，防止核电站非计划停堆。

(4)提供状态连续、时间相关的设备甘特图进行计划排程优化，既可以采用手动拖拽修改计划设备的时间顺序和起止时间，又可以在甘特图颜色条输入窗口中手动设定变更时刻来实现手动优化，减少计划活动中多个不可用事件叠加发生，达到避免高风险组态的优化目的。既直观展示设备的计划信息，又可以实现修改状态变更时刻，操作方便，易于计划的修改、优化与维护。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例提供的一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统结构框图；

图2是本发明一个实施例提供的一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测方法流程图；

图3是本发明一个实施例提供的一种时间相关的计划初始配置、计划配置示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统，该系统可以包括以下5个模块：设备可靠性信息在线采集、分析与存储模块(简称在线可靠性数据库模块)；计划配置管理模块；用于在线时间相关风险监测的Living-PSA模型更新模块(简称在线风险监测模型更新模块)；生产计划风险计算模块(简称风险计算模块)；生产计划风险信息管理模块(简称风险信息管理模块)。

首先通过核电站数字化信息采集系统在线采集自动监测设备的实时状态，其余非自动监测设备实时状态由人工记录，将所有设备实时状态存储到实时配置数据库中，同时将状态变更、环境因子记录到变更事件列表中；为了向在线风险监测模型提供设备运行历史信息，根据不同计划类别，将实时配置数据库中当前时刻配置映射到计划初始配置数据库中，或者将计划配置数据库中已保存的某次计划结束时刻配置映射到计划初始配置数据库中；再进行计划配置导入，既可以通过核电站计划管理系统提取已发布的生产计划数据并自动导入计划事件列表，又可以通过手动修改每个计划配置并保存到计划事件列表中，而计划事件列表中的信息按照预设规则映射至计划配置数据库中；设备可靠性信息在线采集、分析与存储模块从实时配置数据库中读取设备实时状态以及状态变更时刻，根据不同设备类的失效分布规律在线更新设备的可靠性参数(运行失效率、备用失效率、需求失效概率)，从而更新待计算时刻对应的设备不可用度；在线风险监测模型更新模块从可靠性数据库模块读取设备不可用度、从计划初始配置数据库中读取计划初始配置、从计划配置数据库中读取各个计划配置，再按照模型更新规则自动更新模型结构与参数；再由生产计划风险计算模块从在线风险监测模型更新模块读取每次变更后的模型，并实现定量、定性风险指标的及时快速计算；所有风险信息计算结果显示在生产计划风险信息管理模块中，同时在风险信息管理模块中用户手动调整的核电站环境因子、计划初始配置、计划配置及时映射至计划配置管理模块。

所述的设备可靠性信息在线采集、分析与存储模块能够在线采集可靠性信息，一部分从核电站数字化信息采集系统自动采集设备运行、维修数据(包括设备启动时刻、停运时刻、开始维修时刻、结束维修时刻、设备实时状态)；另一部分是由核电站运行人员、维修人员手动输入，包括设备的生产与储备情况，设备故障模式的设定与输入，设备维修与更换情况的描述，采集信息的人工确认。该模块能够根据采集到的信息更新设备状态持续时间并进行可靠性数据分析，即根据采集到的设备寿命样本数据以及先验数据进行参数估计，得到在线更新后的可靠性参数(包括运行失效率、备用失效率、需求失效概率)，并计算各个失效模式对应的不可用度。此外，该模块记录核电站整个寿期内的全部可靠性数据，实现可靠性信息长期储存。

所述计划配置管理模块用于管理各设备的计划初始配置，以及由各个计划事件组成的计划配置。该模块确定计划中各个时刻对应的所有设备的状态及状态持续时间，为在线风险监测模型提供配置信息。由于每个计划活动通常包含多个设备的多次状态变更，每1次状态变更都对应1个计划配置，因此，计划活动风险评价都需要有确定的计划初始配置、以及每次状态变更后的计划配置。该模块主要包括计划初始配置数据库、计划配置数据库以及计划信息管理数据库。其中：计划初始配置数据库用于根据设备的实时状态及状态变化时刻建立和存储计划初始配置，其中计划初始配置可以为实时配置、或已保存的某计划结束时刻配置。计划配置数据库用于存储各个计划时刻对应的计划配置，计划配置管理对象指每次设备状态变更后形成的计划配置。计划信息管理数据库用于按时刻、状态映射规则管理并存储计划初始配置和计划配置。此外，该模块还根据核电站系统组成，实现一种历史、实时、计划配置的图形化交互管理环境，该配置管理环境中将各个设备定义为图形化设备单元，以设备单元的不同颜色表征设备状态，同时对每个设备单元建立属性信息输入接口，属性信息包含设备、系统、设备类与设备状态空间的映射关系、设备历史状态及变更记录、实时状态、计划状态、各个状态变更时刻及设备可靠性数据，方便用户对系统配置信息、设备可靠性数据设置、查询与管理。

所述在线风险监测模型更新模块读取计划初始配置数据库中的计划初始配置、计划配置数据库中的计划配置，以及可靠性数据库模块中的可靠性参数和设备不可用度，从而按照模型更新规则，实现对模型中配置相关的设备进行模型自动更新。模型更新的层次包括底事件级和中间事件级，其中中间事件包括部件相关中间事件和功能相关中间事件。模型更新方式为将逻辑值更新或更新概率值为“1”。模型更新的对象可分为独立失效事件和相依失效事件；设备失效概率更新包括失效概率模型更新和失效模型参数更新。然后将变更后的模型传递给生产计划风险计算模块。

所述生产计划风险计算模块从模型更新模块获取每次变更后的在线风险监测模型，并实现定量、定性风险指标的及时快速计算。定量风险指标包括瞬时风险指标即堆芯损毁频率(Core Damage Frequency，CDF)；累积风险指标包括允许组态时间(AllowedConfiguration Time，ACT)、堆芯损毁概率增量(Incredemental ICDP)、设备和始发事件重要度排序、周风险度、年风险度。定性风险指标包括安全功能及安全系统的纵深防御削弱程度。

所述生产计划风险信息管理模块从生产计划风险计算模块获取该时刻的所有风险信息数据，以多颜色区间的时间曲线图表示瞬时、累积风险水平，风险曲线图中风险值变化与环境因子变化、设备状态变更一一对应。该模块还采用设备甘特图方便用户优化计划配置，具体是以设备甘特图中的颜色条表征任一计划设备状态变更时刻、变更状态，并提供动态调整计划配置的两种方式：1)手动拖拽颜色条边界对应的变更时刻；2)在颜色条的输入窗口中手动设定变更时刻，手动优化后的计划配置保存至计划配置管理模块；此外，该模块还可对相同计划区间的2个计划方案进行风险水平比较。

下面结合图1、图2和图3具体说明利用核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统进行风险监测的方法。

步骤1：建立系统、设备、设备类、设备状态空间之间的映射关系；

步骤1-1：建立系统与设备的映射

由于核电站系统组成复杂，设备众多，因此通常各个核电站均对系统、设备建立关联关系，并形成一套系统、设备编码规定，保证编码唯一性和一致性。本发明中系统、设备编码沿用核电站的编码规则。以某二代核电机组为例，设备编码组成如下：系统码(3位)-数字码(3位)-子类类型码(3位)，例如，设备编码为RRI001POM，前3位RRI为系统码，表示设备冷却水系统，中间三位是数字码001，最后3位POM是设备子类的类型码，表示电动泵。

将相同系统码的设备划分为1个系统，由此建立其系统、设备映射关系。其中：系统编码、系统名称是一一映射关系；设备编码、设备名称为一一映射关系。但由于1个系统中可能包含多个设备，则表1中各要素的数量关系为1:1:n:n(n≥1的正整数)。

表1系统、设备映射关系表

步骤1-2：建立设备与设备类之间的映射

结合设备状态监测特点，根据在线时间相关风险监测的Living-PSA模型更新需求，建立设备与设备类之间的映射规则：

首先将所有设备分为以下3种类型，设定设备类识别码，建立设备与设备类映射规则表(表2)。

1)第1类设备为连续运行的机械类设备，设备类识别码为C01，如泵、风机、电机等。2)第2类设备为开关类设备，设备类识别码为C02，如阀门、电气开关、断路器等。3)第3类设备为其他类设备，设备类识别码为C03，如水箱、热交换器、电子元器件等。

然后建立各个设备与设备类之间的映射关系。由于每一个设备均具有唯一的设备编码，故识别设备编码中的子类类型码(如POM、MOF)，结合表2中设备子类类型码与设备类映射规则，判断每一个设备所属设备类。

表2设备与设备类映射规则表

步骤1-3：建立设备类的状态空间全集，规定设备类、设备状态之间的映射规则

本发明基于状态监测单元反馈的不同设备状态(表3)，建立了所有设备类的状态空间全集Γ。Γ包含的状态有：运行(F₁)，备用(F₂)，故障(F₃)，试验/维修不可用(F₄)，开启(F₅)，闭合(F₆)。每种状态的定义见表3。其中：“试验/维修不可用”与”故障”为不可用状态，其余为可用状态。则建立的所有状态空间Γ可表示为：

Γ＝{F₁,F₂,F₃,F₄,F₅,F₆}

然而，状态空间全集并不是一个设备类的所有状态，而是所有设备类的状态汇总。1个设备类可能只对应几个状态。设备类与设备状态的映射规则如下(表4)：

1)第1类设备编码为C01，状态分为运行、备用、故障、试验/维修不可用，则其状态空间Γ₁＝{F₁,F₂,F₃,F₄}。2)第2类设备编码为C02，状态分为开启、闭合、故障、试验/维修不可用，则其状态空间Γ₂＝{F₃,F₄,F₅,F₆}。3)第3类设备编码为C03，状态分为运行、故障、试验/维修不可用，则其状态空间Γ₃＝{F₁,F₃,F₄}。

表3状态监测单元反馈的设备状态编码及定义

表4设备类与设备状态之间的映射规则

步骤1-4：建立系统、设备、设备类、设备状态空间的映射关系库

根据以上规则，将所有设备与其隶属的系统、设备类、设备状态建立起关联关系，形成如表5所示的系统、设备、设备类、设备状态空间映射关系库。

表5系统、设备、设备类、设备状态空间映射关系库

步骤2：实时配置信息采集及存储

为了向生产计划的在线风险监测模型(用于在线时间相关风险监测的Living-PSA模型)提供设备运行历史信息，首先需要采集实时配置信息并记录每一次设备状态变更。

实时配置采集方式分为自动监测和手动输入两种方式。前者通过核电站数字化信息采集系统在线采集设备自动监测信号，经由设备状态监测单元逻辑符合判断得出自动监测设备的实时状态，后者由用户手动设置状态变更和环境因子变更。将两种方式输入的信息存储到实时配置数据库中，实时配置数据库格式见表6。实时配置数据库存储信息既包含设备实时状态信息，也包含电站实时环境条件信息，两者存储格式相同。

设备状态信息包括设备编码、设备描述、设备实时状态、实时状态起始时刻、设备状态持续时间。其中：以该设备最近一次试验/检修后恢复可用时刻作为0时刻，当前运行时刻为t时刻，设备实时状态持续时间是表示从0～t时刻设备已处于该状态的时间累积。

实时环境条件也称为实时环境因子，包括环境因子编码、环境因子描述、环境因子实时状态、实时状态起始时刻、环境因子状态持续时间。其中：环境因子状态持续时间＝当前运行时刻-环境因子实时状态起始时刻。

同时将变更前后设备状态、变更前后环境因子、变更时刻、变更类型记录到变更事件列表中，其数据格式见表7。映射规则如下：两者的编码、描述均相同；“变更后”对应相同编码的“实时状态”；“变更前”对应该编码上一次变更的“变更后”状态、“变更时刻”对应“实时状态起始时刻”；“变更类型”对应实时配置变更类型，若由自动采集信号触发则为“自动”,若由手动输入信号触发则为“手动”。

表6实时配置数据库格式

表7变更事件列表格式

步骤3：可靠性信息在线采集、分析计算及存储

设备可靠性信息在线采集、分析与存储模块采集到可靠性数据来源于两个部分，分别是：核电站数字化信息采集系统自动采集并经状态监测单元判断后的状态变更，以及其他手动输入的信息包括设备的生产与储备情况，设备故障模式的设定与输入，设备维修与更换情况的描述，采集信息的人工确认，判别故障模式类型。若设备状态变更为非故障状态(如从运行转为备用)，则只记录设备的运行时间存储至该模块数据库中，可靠性数据不更新；若判断变更为故障状态，则设备实时状态持续时间清零，并结合不同设备失效模式(运行失效、需求失效、备用失效)的分布规律，根据采集到的设备寿命样本数据以及先验数据进行经典估计或贝叶斯估计，从而在线更新计算设备运行失效率、备用失效率、需求失效概率，并更新计算当前运行时刻下设备不可用度。更新计算后的可靠性数据传递给在线风险监测模型更新模块，作为其基本事件不可用度的数据来源。最后将更新后可靠性数据保存至该模块数据库中，替代旧数据。

此外，该模块记录核电厂整个寿期内的全部可靠性数据，实现可靠性信息长期储存。

步骤4：计划初始配置导入

计划初始配置是生产计划中所有设备发生计划变更之前的系统配置。计划初始配置分为三种。一种是实时配置，另一种是某个已保存的计划配置，第三种是核电站基准配置。本发明可以实现根据计划时间区间自动选取不同种类的计划初始配置，或根据计划人员需求选择特定计划初始配置。选定的计划初始配置导入并存储至计划初始配置数据库中。

1)长期生产计划

长期生产计划(如年度计划)主要内容以预防性维修活动为主体，包括年度内计划执行的在役检查、技术改造等活动，由于计划时间区间较长且计划内容相对固定，则计划初始配置默认为核电站基准配置。基准配置为核电站概率安全分析报告中给出的正常运行工况下的假设配置。本发明假设基准配置中各设备状态已持续时间为0。

2)中期生产计划

中期生产计划(如月计划)，其计划初始配置通常选取某个已保存、且与本次计划活动开始时间最接近的计划配置。具体方法是从计划配置数据库中调用本次计划开始时间前的最后一个计划配置。在此基础上，假设该计划配置中所有设备状态不变并持续到本次计划活动开始前，并将所有设备状态及状态持续时间更新后映射到计划初始配置数据库中。

3)短期生产计划

短期生产计划(如三天滚动生产计划、日计划)的计划初始配置通常为实时配置，从实时配置数据库中调用实时配置并映射到计划初始配置数据库中。从而向生产计划的在线风险监测模型提供计划开始前的配置信息。

步骤5：计划事件导入

计划事件导入方式有自动导入和手动输入两种方式。

1)自动导入计划事件

从核电站计划管理系统中以KAS格式生产计划文件形式导入本次生产计划的部分信息，存储至自动导入计划信息列表。包括生产计划的机组、工作单类型、工作描述、计划设备编码、计划开始(时刻)、计划完成(时刻)，具体格式见表8。其中工作单类型分为：定期试验(SV)、预防性维修(PM)、纠正性维修(CM)，三者对应的计划状态都是试验/维修不可用；“计划开始”、“计划结束”分别指设备的计划状态开始时刻、计划状态结束时刻；

自动导入计划信息列表的部分信息映射至计划事件列表(见表9)中。两个表中，“设备编码”相同，同一设备的“计划开始”与“计划状态开始时刻”相同，“计划完成”与“计划状态结束时刻”相同。

而计划事件列表中未能自动导入的信息采用其他方式补充。计划设备的“计划结束状态”通过核电站在线时间相关的风险监测系统中的“计划配置管理”界面手动输入；计划设备的“计划初始状态”调用计划初始配置数据库中该设备的状态。

表8自动导入计划信息列表

表9计划事件列表格式

2)手动输入计划事件：

为了方便查找定位，减少信息输入失误，本发明中手动输入计划事件可通过以下2种方式：

(1)根据系统和设备的从属关系，在计划配置管理模块中的系统、设备树状结构列表中逐级勾选定位某一计划设备，再在计划事件列表中勾选该设备的计划状态、计划结束状态，设定计划状态开始时刻、计划状态结束时刻；

(2)利用系统配置管理的图形化动态交互环境设置计划事件。

图形化动态交互的系统配置管理环境是根据核电站系统组成、建立坐标场景，将设备抽象成坐标场景中的图形化元素，将该设备所有属性信息与图形化元素属性建立映射关系，即以图形化元素的坐标位置标识该设备，以图形化元素的颜色表征设备不同状态。同时该图形化配置操作环境与变更事件列表、实时配置数据库、计划事件列表建立数据调用接口，从而对每个设备单元建立属性信息输入与查询端口，其中属性信息包含设备、系统、设备类与设备状态空间的映射关系、设备历史状态及变更记录、实时状态、计划状态、各个状态变更时刻及设备可靠性数据，提供设备历史变更信息、实时状态信息、计划变更信息以及可靠性信息的精确查询与显示。图形化配置操作环境具备3种功能模式：

a.实时配置编辑模式：若用户点选任一图形化元素，手动勾选设备变更后状态，则变更后状态和自动记录的状态变更时刻存储至变更事件列表中，同步更新实时配置数据库；

b.计划配置编辑模式：若用户点选任一图形化元素，设置该设备在计划配置中的计划变更信息(包括勾选计划初始状态、计划状态、计划结束状态、设定计划状态开始时刻、计划状态结束时刻)，则计划变更信息自动保存至计划事件列表；

c.时间连续的设备状态信息查看模式：以设备冷却水系统002PO泵RRI001POM为例，假设当前时刻为2017-12-01 09:00，若用户点选该设备图形化元素，则从变更事件列表中调用RRI001POM所有历史变更(变更时刻2017-11-27 09:45)、实时状态对应的最近一次变更(变更时刻2017-12-0108:21)，从计划事件列表中调用最近一次制定的生产计划中RRI001POM计划变更信息，将以上信息映射至设备状态信息查询列表(表10)中。

至此，计划配置管理界面中形成历史配置、实时配置、计划配置相关联的图形化动态交互环境，快捷灵活显示配置，保证系统配置信息、可靠性数据的时间连续性，方便用户设置、查询、管理设备状态及其可靠性数据，提高系统配置管理效率，减少人因失误。

表10设备状态信息查询列表

步骤6：计划信息重组与管理

为了获取计划区间内任一时刻所有设备的状态及时间信息，首先需要根据计划初始配置需求，从实时配置数据库或已有计划配置数据中提取计划起始时刻对应的所有设备状态及其状态持续时间，形成计划初始配置数据库；再根据计划设备变更状态及状态起止时刻确定各个计划配置，形成计划配置数据库；将计划起始时刻、计划设备状态起止时刻按照时间先后顺序排列，建立时刻映射关系；针对每一个计划变更时刻，从计划初始配置数据库和计划配置数据库中查找设备状态及其状态持续时间，建立状态映射关系；建立计划变更时刻与设备状态、状态持续时间之间的映射关系，进而形成计划信息管理数据库。具体方法如下：

首先建立假设：

(1)假设核电站生产计划的在线时间相关风险监测中共有n个设备。

设备集合C＝{C₁,C₂,...,C_n}

(2)假设该生产计划中包含m个风险相关计划事件。

风险相关计划事件指纠正性维修和预防性维修工作、定期试验、运行备用列切换等可能造成核电站风险水平变化的事件，计划设备指风险相关事件中不可用状态的设备。每1个计划事件对应1个计划状态开始时刻、1个计划状态结束时刻；而1个风险相关计划事件中可能涉及多个计划设备。

(3)假设该计划共涉及q个设备(q≧m)。计划设备指风险相关事件中出现不可用状态的设备。

计划设备集合P＝{P₁,P₂,...,P_q|P_k∈C}。

步骤6-1：计划配置信息、计划初始配置信息重组

步骤6-1-1：从计划初始配置中提取信息，形成计划初始配置数据库

由于计划区间内环境因子不影响系统配置，只改变在线时间相关风险监测模型，因此在计划初始配置中不考虑。

计划初始配置通常为实时配置、某次计划结束时刻配置、或核电站基准配置。包含以下3个元素：

1)计划起始时刻t₀：

2)计划起始状态向量

表示n个设备的计划起始状态

3)状态持续时间向量

表示n个设备的状态持续时间

其中：

表示在t₀时刻第z个设备的状态持续时间，z＝1，2，...，m。

则计划初始配置数据库Φ₀可表示为

步骤6-1-2：从计划配置中提取信息，形成计划配置数据库

计划配置信息包括以下6个元素：

1)计划设备的计划状态集合：

S′＝{s₁′，s₂′，...，s_q′|s_l′∈Γ，l＝1，2，...，q}；

2)计划设备的结束状态集合：

S″＝{s₁″，s₂″，...，s_q″|s_l″∈Γ，l＝1，2，...，q}；

3)计划状态开始时刻集合：T＇＝{T₁＇，T₂＇，...，T_m＇}；

4)计划状态结束时刻集合：T″＝{T₁″，T₂″，...，T_m″}；

以上4个元素均来自于计划事件列表。计划状态开始时刻和计划状态结束时刻统称为计划时刻。

(5)计划外的设备状态：对于计划内未涉及的设备，整个计划阶段保持计划初始状态不变。

(6)计划阶段设备状态持续时间τ：以设备最近一次检修后恢复可用时刻为0时刻，计划时刻为T(T>t₀)，则对应的设备状态持续时间τ是从0～T时刻已处于和预计处于该状态的时间累积之和。

如：假设某时刻

对应的设备状态持续时间为

且假设

时刻该设备状态不变，则其状态持续时间τ计算公式如下：

其中：T表示某计划时刻，

为截止

时刻的设备状态已持续时间。

此外由于计划区间内环境因子不影响系统配置，只改变在线时间相关风险监测模型，因此在计划配置中不考虑。

图3为时间相关的计划初始配置、计划配置示意图。每1个方框表示每个计划设备处于不可用状态的时间。1个状态变更时刻可能对应1个或多个计划设备状态变化，因此状态变更时刻(即计划时刻T)、变更后状态S(即计划状态、计划结束状态)、状态持续时间τ的对应关系可表示为：

(T₁′，s₁′，τ′₁)，(T₂′，s₂′，τ′₂)，...，(T_l′＝T_l+1′，s_l′，τ′_l)，(T_l′＝T_l+1′，s_l+1′，τ′_l+1)，...，(T_m′，s_q′，τ′_q)

(T₁″，s₁″，τ″₁)，(T₂″，s₂″，τ″₂)，...，(T_l″＝T_l+1″，s_l″，τ″_l)，(T_l″＝T_l+1″，s_l+1″，τ″_l+1)，...，(T_m″，s_q″，τ″_q)

由上归纳得出，计划配置中的三个要素：计划时刻、计划时刻对应的设备状态及状态持续时间。因此计划配置Φ的数学表达式为：

Φ＝Φ(T，S，τ)

其中：S∈(S′∪S″)表示T时刻的设备状态，T∈(T′∪T″)表示某计划时刻T，τ表示计划时刻对应的设备状态持续时间。

步骤6-1-3：建立时刻映射关系

根据以上输入信息，将T′、T″中所有元素时刻点按照时间先后顺序排列。该时刻映射关系表示为：

t_k∈(T′∪T″)→t＝{t_k∈T|t_k≤t_k+1，k＝1，2，...，2m-1}

其中：t_k表示计划时间区间内所有的状态变更时刻。

步骤6-1-4：建立计划时刻、设备状态及状态持续时间之间的映射关系；

当第l个(l＝1，2，...，q)计划状态开始时刻T_l＇＝t_k或计划状态结束时刻T_l″＝t_k时，查找第l个计划设备对应的设备编码i，将计划状态集合S′、计划结束状态集合S″集合、不同状态持续时间τ中的元素映射到X_i(τ_i ^k，t_k)，保证映射前后对应的状态及状态持续时间一致。

当T_l′＝t_k时，s_l＇，τ_l＇→X_i(τ_i ^k，t_k)

当T_l″＝t_k时，s_l″，τ_l″→X_i(τ_i ^k，t_k)

其中：X_i(τ_i ^k，t_k)，(i＝1，2，...，n)表示第i个设备在t_k时刻的状态及状态持续时间τ_i ^k。

步骤6-2：建立计划信息管理数据库Θ

将计划初始配置数据库、计划配置数据库中所有配置的变更时刻、设备状态及其状态持续时间均按照以上规则映射，最终形成计划信息管理数据库。计划信息管理数据库Θ可表示为：

其中：

表示计划初始配置，

表示按时间先后排序的第i个计划配置。

步骤7：在线时间相关风险监测的Living-PSA模型建模及更新

首先按照三类设备划分规则，从设备编码ID中识别设备类及失效模式码，根据核电站概率风险评价报告中的PSA模型建立在线时间相关风险监测的Living-PSA模型，保存至在线时间相关风险监测的Living-PSA模型数据库。

根据计划初始配置、计划配置中设备状态，按照表11、表12、表13中的事件逻辑值更新规则，在计划时间区间的状态变更时刻(包括计划状态开始时刻、结束时刻)，将涉及到的底事件(建模时由专业人员确定)逻辑值自动更新，再按照设备失效模式(如电动泵的运行失效、需求失效、试验/维修不可用；阀门的破裂、外漏等)，从在线可靠性数据库模块中筛选该失效模式造成的设备不可用度，并将其赋值给在线风险监测模型中该失效模式对应的基本事件发生概率，最终实现模型结构和数据的自动更新。

表11在线时间相关风险监测的Living-PSA模型中逻辑值更新规则

(第1类设备)

注：假定其余变更过程(如：运行→故障)不在计划时间区间内发生。

表12在线时间相关风险监测的Living-PSA模型中逻辑值更新规则

(第2类设备)

注：其余变更过程(如：开启→故障)不在计划时间区间内发生。

表13在线时间相关风险监测的Living-PSA模型中逻辑值更新规则

(第3类设备)

步骤9：生产计划风险计算

生产计划风险计算模块从在线风险监测模型更新模块获取每次变更后的计划配置模型。

首先将模型转化为大故障树模型，即以每一个堆芯损毁序列的结果为顶事件，将对应的序列以及相应的故障树转化为一个大的故障树，始发事件也作为故障树的输入条件，如此转化后的大故障树顶事件发生频率等同于按照条件事件求解的序列频率。

在通过布尔运算求解出最小割集集合Θ，包含N个最小割集

Θ＝{MCS₁，MCS₂，....，MCS_N}

若第k个最小割集(k＝1,2,...,N)中共包含p_k个基本事件，则该最小割集表示为：

其中：

表示第k个最小割集中包含的第l个基本事件(l＝1,2,...,p_k)。

在Θ中，若任一个最小割集MCS_k(k＝1,2,…,N)中全部底事件均发生，则大故障树的顶事件必发生。每一个故障树结构函数都是通过布尔集合运算后简化、吸收的结果，即大故障树结构函数Φ(X)可用最小割集表示为：

则以核电站在时刻t对应的系统配置下，机组发生始发事件并导致堆芯损毁的频率CDF(t)可通过大故障树最小割集发生概率计算出来。该计算公式如下：

而每一个最小割集发生概率又可以通过基本事件发生概率

计算，公式如下：

i＝1，2，...，n；j＝1，2，...，mi；k＝1，2，...，o_j；l＝1，2，...，p_k

其中：CDF_ij为针对第i个始发事件建立的事件树中，第j个堆芯损毁序列的发生频率；

指第i个始发事件的发生频率；MCS_ijk指转化后的故障树中，第i个始发事件对应的第j个堆芯损毁序列的第k个最小割集；

指第k个最小割集中第l个基本事件发生概率；n指始发事件的个数；m_i指第i个始发事件对应的堆芯损毁序列的个数；o_j指堆芯损毁序列j下最小割集的个数；p_k指最小割集k下基本事件的个数。

步骤10：生产计划风险信息显示与管理

生产计划风险信息管理基于在线时间相关的风险监测指标体系，该风险指标体系分为定量、定性风险指标两大类。其中，定量风险指标包括：1)瞬时风险指标：堆芯损毁频率CDF、早期大规模放射性释放频率LERF；2)累积风险指标：堆芯损毁频率增量ΔCDF、单个配置的累积风险增量ICDP、累积风险增量CDP、允许配置时间ACT、周风险度、年风险度；3)重要度：可用设备FV重要度、可用设备RAW重要度、不可用设备RRW重要度、始发事件重要度。定性风险指标包括：1)安全功能、安全系统的纵深防御削弱程度；2)人因事件：始发事件前人因事件、引起始发事件发生的人因事件。

所有风险信息计算结果保存至风险信息数据库中，风险信息、计划初始配置、计划配置显示在生产计划风险信息管理模块中。其中：瞬时风险和累积风险指标采用Qt Chart控件开发的风险曲线图方式显示，并选择时间t为横坐标，不同定量风险指标为纵坐标，以纵坐标不同颜色区间表征风险等级。环境因子变化、设备状态变更均会导致风险曲线图中风险值变化，因此每次配置变更都需要重新计算所有风险信息，并更新风险曲线。以CDF风险曲线图为例，假设时刻t发生配置变更，更新计算产生新的CDF(t)，记为坐标(t，CDF(t))。以此类推，将所有计划区间内的所有CDF(t)散点连接成阶跃式曲线。而对于ICDP风险曲线图，则将ICDP散点连接成线性锯齿形曲线。

另外，风险信息管理采用Qt Chart控件开发的设备甘特图，实现计划优化。设备甘特图选用图形化动态交互的颜色条表征计划区间内任一计划设备的状态变更时刻、变更状态。首先以时间作为横坐标，设备编码作为纵坐标建立时间坐标场景；建立计划设备的各类信息与图形化颜色条属性的对应关系(见表14)，该对应关系为：

1)将计划区间内设备状态起止时刻、持续时间对应颜色条的起止边界、时间区间；

2)根据系统、设备、设备类、设备状态空间映射关系，从计划信息管理管理数据库中读取计划变更前后的状态(包含计划初始状态、计划状态、计划结束状态)，将不同时刻的状态对应至颜色属性码；

3)用颜色属性码对应的状态颜色绘制出设备在该时间区间内的颜色条。

由于一个计划设备在计划时间区间内可能经历多次状态变化，因此采用多个水平相接的颜色条共同表征该计划设备的变更信息。

表14设备状态与颜色条属性的对应关系

步骤9-1：通过设备甘特图动态交互，调整计划设备的状态起止时刻

若该计划风险水平不满足风险可接受准则，则需要进行计划手动优化。本发明的设备甘特图能够实现动态调整计划设备的计划状态起止时刻，提供2种动态调整方式：(1)由鼠标动态拖拽某个颜色条的起止位置，可手动调整设备的计划状态开始时刻、计划状态结束时刻，并自动识别手动优化后各时刻值。(2)在颜色条的输入窗口中手动设定计划状态开始时刻、计划状态结束时刻。

步骤9-2：保存优化后的计划

手动优化前后的计划具有如下特点：计划设备相同，但计划事件持续时间或先后顺序不同。手动优化后的计划作为一个新的计划保存至计划事件列表中。

步骤9-3：优化前后风险比较

本发明可实现手动优化前后的两个计划风险信息比较。将调整前后的风险曲线显示在同一幅图中，用不同颜色曲线代表不同计划，调整前计划采用黑色曲线表示，调整后计划采用蓝色曲线表示；重点比较两者的CDF、ICDP、ACT。其他风险信息左右并排比较。这样方便直观展示重要的风险信息，为计划人员判断较优计划提供支持。

步骤9-4：根据计划风险评价结果，由计划人员综合决策选取较优计划。若仍需要继续手动优化，则返回步骤9-1。

步骤9-5：发布最终生产计划。

最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统，其特征在于，该系统包括：在线可靠性数据库模块、计划配置管理模块、在线风险监测模型更新模块、风险计算模块和风险信息管理模块，其中，

在线可靠性数据库模块，用于在线获取核电站实时配置信息，自动更新设备可靠性数据；即所述在线可靠性数据库模块具体用于在线获取设备的实时状态及状态变化时刻，以及当实时配置变更或设备状态持续预设时间段后，自动更新计算可靠性数据；且可靠性数据包括设备状态持续时间、各个设备失效模式对应的失效率、失效概率；

计划配置管理模块，用于管理各设备的计划初始配置、以及由各个计划事件组成的计划配置，并确定各个时刻对应的所有设备状态及状态持续时间；即所述计划配置管理模块包括：计划初始配置数据库、计划配置数据库和计划信息管理数据库；所述计划初始配置数据库用于根据设备的实时状态及状态变化时刻建立和存储计划初始配置；所述计划配置数据库用于存储计划配置；所述计划信息管理数据库用于按预设规则管理并存储计划初始配置和计划配置；该计划信息管理数据库为：

其中，Θ为计划信息管理数据库；n为所有设备个数；m为本次计划中的风险相关计划事件个数；

表示第i个设备在t_k时刻的状态及状态持续时间

在线风险监测模型更新模块，用于从在线可靠性数据库模块获取设备实时可靠性数据、从计划配置管理模块分别获取计划初始配置和计划配置，按照Living-PSA模型预设的更新规则进行更新；

风险计算模块，用于获取更新后的Living-PSA模型并实现定量、定性风险指标的计算；

风险信息管理模块，用于从风险计算模块获取计算出的定量和定性风险指标数据，并进行图形化展示、处理和存储；即所述风险信息管理模块，具体用于显示风险信息数据、图形化动态管理计划初始配置和计划配置，以及生成风险曲线图、设备状态甘特图、纵深防御削弱程度颜色图。

2.根据权利要求1所述的核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统，其特征在于，所述计划初始配置数据库具体用于根据不同生产计划时间长度自动建立计划初始配置。

3.根据权利要求1所述的核电站生产计划的在线时间相关风险监测系统，其特征在于，在线风险监测模型与设备状态及其状态持续时间相关；该在线风险监测模型中各个设备的失效概率随着设备的实时状态变更、计划状态变化、设备状态持续时间累积而不同；设备状态持续时间为从最近一次检修后恢复可用时刻至计划时刻，当前状态已持续和预计持续时间累加。

4.一种核电站生产计划的在线时间相关风险监测方法，其特征在于，该方法利用权利要求1-3中任一所述的核电站生产计划在线时间相关的风险监测系统，包括：

S1：在线可靠性数据库模块自动获取核电站实时配置信息，自动更新计算设备的可靠性数据；

S2：计划配置管理模块导入计划初始配置和计划配置；

S3：根据S1计算出的实时可靠性数据以及S2的计划初始配置和计划配置，在线风险监测模型更新模块按照预设更新规则更新Living-PSA模型中逻辑值和基本事件发生概率；

S4：风险计算模块获取更新后的Living-PSA模型并实现定量、定性风险指标的计算。

5.根据权利要求4所述的核电站生产计划的在线时间相关风险监测方法，其特征在于，该方法在S1之前进一步包括：

M1：根据状态监测技术的特点和Living-PSA模型更新的需求，建立系统与设备的映射、设备与设备类的映射、设备类与设备状态的映射；

M2：根据M1的映射关系，将所有设备与其隶属的系统、设备类、设备状态建立起关联关系；

M3：采集核电站中设备状态信号，利用状态监测技术获取实时配置信息并记录每次设备状态变更。

6.根据权利要求4所述的核电站生产计划的在线时间相关风险监测方法，其特征在于，该方法在S4之后进一步包括：

S5：风险信息管理模块从风险计算模块获取计算出的风险指标数据，并进行展示、处理和存储。

7.根据权利要求4所述的核电站生产计划的在线时间相关风险监测方法，其特征在于，S2中计划初始配置和计划配置均存储至计划信息管理数据库，计划信息管理数据库的建立方法为：

N1：根据计划初始配置需求，从实时配置数据库或已有计划配置数据中提取计划起始时刻对应的所有设备状态及其状态持续时间，形成计划初始配置数据库；

N2：根据计划设备变更状态及状态起止时刻确定各个计划配置，形成计划配置数据库；

N3：将计划起始时刻、计划设备状态起止时刻按照时间先后顺序排列，建立时刻映射关系；

N4：针对每一个计划变更时刻，从计划初始配置数据库和计划配置数据库中查找设备状态及其状态持续时间，建立状态映射关系；

N5：建立计划变更时刻与设备状态、状态持续时间之间的映射关系，形成计划信息管理数据库。

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