CN114936781A - 一种核电厂系统监督方法和计算机终端 - Google Patents

一种核电厂系统监督方法和计算机终端 Download PDF

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凌霜寒
克立石
黄立军
马明慧
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Huaneng Shandong Shidaobay Nuclear Power Co Ltd
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Suzhou Nuclear Power Research Institute Co Ltd
Huaneng Shandong Shidaobay Nuclear Power Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种核电厂系统监督方法和计算机终端，包括以下步骤：获取历史数据；对历史数据进行分析，获得历史故障数据集；对历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量；基于历史故障数据集和实时数据集，构造距离评价模型；计算距离评价模型的调整参数；根据调整参数和距离评价模型，确定评价距离；根据评价距离判断系统状态。本发明通过评价距离可确定系统当前所处的状态，实现对系统总体健康状况的评价，从而可以发现系统早期性能问题，以便于及时实施纠正行动，为核电厂的持续改进、长期战略提供支持，有效提升核电厂运行的可靠性、安全性及可用率水平。

Description

一种核电厂系统监督方法和计算机终端
技术领域
本发明涉及设备管理的技术领域，更具体地说，涉及一种核电厂系统监督方法和计算机终端。
背景技术
核电厂系统的性能状态对系统的影响度相对较高，若不能及时发现系统的性能问题，后期很可能会导致故障发生，甚至会导致严重的安全事故。
因此，为了保证核电站的可靠安全运行，需要对系统的早期性能问题进行检测和评价，从而可以及时实施纠正行动。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的缺陷，提供一种核电厂系统监督方法和计算机终端。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种核电厂系统监督方法，包括以下步骤：
获取历史数据；
对所述历史数据进行分析，获得历史故障数据集；
对所述历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量；
基于所述历史故障数据集和实时数据集，构造距离评价模型；
计算所述距离评价模型的调整参数；
根据所述调整参数和所述距离评价模型，确定评价距离；
根据所述评价距离和所述标准状态向量判断系统状态。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述历史数据包括：历史运行数据、历史维修数据和历史试验数据；
所述对所述历史数据进行分析，获得历史故障数据集包括：
对所述历史运行数据、所述历史维修数据和所述历史试验数据进行整理，获得整理后的数据组；
获取系统异常情况下的异常标准；
根据所述异常标准对所述整理后的数据组进行分析，获得所述历史故障数据集。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述基于所述历史故障数据集，构造距离评价模型包括：
获取实时监测数据；
对所述实时监测数据进行处理，获得所述实时数据集；
根据所述实时数据集和所述历史故障数据集，构造所述距离评价模型。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述对所述历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量包括：
基于所述历史故障数据集，获得系统设备从正常运行到标准状态的历史状态数据；
按时间顺序对所述历史状态数据进行处理，获得向量组；
对所述向量组进行聚类分析，得到标识向量组；所述标识向量组用于表征标准状态向量。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述调整参数包括：调整系数；
所述计算所述距离评价模型的调整参数包括：
根据所述标识向量组获取标识向量；
基于所述标识向量和调整系数计算式进行计算，获得所述调整系数。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述调整参数还包括：贡献度；
所述计算所述距离评价模型的调整参数包括：
获取实时监测数据；
对所述实时监测数据进行处理，获得实时向量；
根据所述实时向量和所述标识向量，计算所述贡献度。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述调整参数还包括：权重；
所述计算所述距离评价模型的调整参数包括：
获取所述贡献度；
根据所述贡献度及权重计算式进行计算，获得所述权重。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述根据所述调整参数和所述距离评价模型，确定评价距离包括：
将所述调整系数、所述贡献度及所述权重代入所述距离评价模型，获得所述评价距离。
在本发明所述的核电厂系统监督方法中，所述标准状态向量包括：正常区间、关注区间、异常区间以及报警区间。
本发明还提供一种计算机终端，包括至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述方法。
实施本发明的核电厂系统监督方法和计算机终端，具有以下有益效果：包括以下步骤：获取历史数据；对历史数据进行分析，获得历史故障数据集；对历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量；基于历史故障数据集和实时数据集，构造距离评价模型；计算距离评价模型的调整参数；根据调整参数和距离评价模型，确定评价距离；根据评价距离判断系统状态。本发明通过评价距离可确定系统当前所处的状态，实现对系统总体健康状况的评价，从而可以发现系统早期性能问题，以便于及时实施纠正行动，为核电厂的持续改进、长期战略提供支持，有效提升核电厂运行的可靠性、安全性及可用率水平。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例提供的核电厂系统监督方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的历史数据分析的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的标准状态向量确定的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的核电厂系统状态评估系统的结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
参考图1，为本发明提供的核电厂系统监督方法一可选实施例的流程示意图。
如图1所示，该核电厂系统监督方法包括以下步骤：
步骤S101、获取历史数据。
可选的，本发明实施例中，历史数据可包括但不限于：历史运行数据、历史维修数据和历史试验数据。
其中，历史数据的获取可以通过数据库获取，也可以通过在系统设备运行时记录获取。
步骤S102、对历史数据进行分析，获得历史故障数据集。
可选的，一些实施例中，如图2所示，步骤S102可包括：
步骤S1021、对历史运行数据、历史维修数据和历史试验数据进行整理，获得整理后的数据组。
一些实施例中，对历史数据的整理可包括但不限于：对数据的清洗、筛选、去重等，其中，对数据的清洗、筛选、去重可采用现有的方法。本发明不作具体限定。
步骤S1022、获取系统异常情况下的异常标准。
步骤S1023、根据异常标准对整理后的数据组进行分析，获得历史故障数据集。
可选的，本发明实施例中，对于不同的异常情况具有不同的异常标准，因此，本发明只需要根据系统设备的异常标准进行参考比对，即可获得对应的历史故障数据集。
可选的，本发明实施例中，历史数据集可包括但不限于维修数据集、试验数据集、巡检数据集以及报警数据集等。
步骤S103、对历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量。
本发明实施例中，通过对历史故障数据集进行分析，可以确定相应的标准状态向量。当然，可以理解地，在其他一些实施例中，也可以通过专家经验设备的系列向量形成标准状态向量。
本发明实施例中，标准状态向量表征的是设备处于故障状态。可选的，本发明实施例中，标准状态向量包括：正常区间、关注区间、异常区间以及报警区间。
一些实施例中，如图3所示，步骤S103可包括：
步骤S1031、基于历史故障数据集，获得系统设备从正常运行到标准状态的历史状态数据。
步骤S1032、按时间顺序对历史状态数据进行处理，获得向量组。
步骤S1033、对向量组进行聚类分析，得到标识向量组；标识向量组用于表征标准状态向量。
具体的，通过收集设备从正常运行到报警的历史数据，这些数据按时间顺序形成多个向量组，对其中特征参量达到预警值、报警值以及关注区间的向量分别进行聚类分析，达到预警值的向量聚类得到A簇群，达到报警值的向量聚类得到B簇群，达到关注区间的向量聚类得到C簇群，分别取质量中心，得到标识向量组a1、b1和c1，其中，a1表示系统处于预警状态(异常区间)，b1表示系统处于报警状态(报警区间)，c1表示系统处于关注区间。
步骤S104、基于历史故障数据集和实时数据集，构造距离评价模型。
可选的，本发明实施例中，基于历史故障数据集，构造距离评价模型包括：获取实时监测数据；对实时监测数据进行处理，获得实时数据集；根据实时数据集和历史故障数据集，构造距离评价模型。
步骤S105、计算距离评价模型的调整参数。
可选的，本发明实施例中，调整参数包括：调整系数。其中，计算距离评价模型的调整参数包括：根据标识向量组获取标识向量；基于标识向量和调整系数计算式进行计算，获得调整系数。
进一步地，本发明实施例中，调整参数还包括：贡献度。其中，计算距离评价模型的调整参数包括：获取实时监测数据；对实时监测数据进行处理，获得实时向量；根据实时向量和标识向量，计算贡献度。
进一步地，本发明实施例中，调整参数还包括：权重。其中，计算距离评价模型的调整参数包括：获取贡献度；根据贡献度及权重计算式进行计算，获得权重。
步骤S106、根据调整参数和距离评价模型，确定评价距离。
可选的，本发明实施例中，根据调整参数和距离评价模型，确定评价距离包括：将调整系数、贡献度及权重代入距离评价模型，获得评价距离。
步骤S107、根据评价距离和标准状态向量判断系统状态。
具体的，设
Figure BDA0003672500990000071
是实时数据构成的向量(实时向量)，K＝(k1，k2，...kn)是标识向量组中的任意一个标识向量，R＝{R1、R2...Rm}是K所属的簇中的所有向量的集合。
构造距离评价模型：
F(X，K)＝ω1(x1-k1)2+ω2(x2-k2)2+...+ωn(xn-kn)2-θ·D2 (1)。
其中，D＝Max(|Ri-Rj|/2)，i∈N，i≤m，j∈N，j≤m。
θ为调整系数。
其中，调整系数可通过调整系数计算式计算得到：
Figure BDA0003672500990000072
其中，
Figure BDA0003672500990000081
进一步地，本发明实施例中，贡献度可以通过实时向量和标识向量之间的夹角确定。即贡献度可通过下式计算得到：
Figure BDA0003672500990000082
本发明实施例中，权重可以根据所计算得到的贡献度及权重计算式计算得到。即可通过下式计算得到：
ωn＝cosn/(cos1+cos2+...+cosi) (4)。
通过(2)式、(3)式及(4)计算得到的结果，并代入(1)式即可计算得到评价距离。
按上述方法重复计算，直到每一个标识向量组a1、b1和c1内的所有的标识向量均经过计算。
其中，当(1)式中的计算值小于等于0，则表示设备可能处于标识向量K所代表的状态。当(1)式中的计算值大于0，则表示设备处于正常区间。因此，通过(1)计算得到的评价距离即可判断系统所处状态。
进一步地，为了保证计算结果的准确性和可靠性，本发明实施例中，通过计算一个标识向量的连续3个时刻值，若连续3个时刻值中有2个时刻的计算结果均小于0，则认为计算结果有效，所判定的系统设备当前的状态准确。
参考图4，为本发明实施例提供的核电厂系统状态评估系统一可选实施例的结构示意图。该核电厂系统状态评估系统可以通过本发明实施例公开的核电厂系统状态评估方法进行系统状态评价。
具体的，如图4所示，该核电厂系统状态评估系统包括：
获取单元401，用于获取历史数据。
数据分析单元402，用于对历史数据进行分析，获得历史故障数据集。
状态确定单元403，用于对历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量。
构造单元404，用于基于历史故障数据集和实时数据集，构造距离评价模型。
计算单元405，用于计算距离评价模型的调整参数。
距离确定单元406，用于根据调整参数和距离评价模型，确定评价距离。
评价单元407，用于根据评价距离和标准状态向量判断系统状态。
本发明还提供一种计算机终端，包括至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被设置为用于执行本发明实施例公开的核电厂系统监测方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据此实施，并不能限制本发明的保护范围。凡跟本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种核电厂系统监督方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取历史数据；
对所述历史数据进行分析，获得历史故障数据集；
对所述历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量；
基于所述历史故障数据集和实时数据集，构造距离评价模型；
计算所述距离评价模型的调整参数；
根据所述调整参数和所述距离评价模型，确定评价距离；
根据所述评价距离和所述标准状态向量判断系统状态。
2.根据权利要求1所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述历史数据包括：历史运行数据、历史维修数据和历史试验数据；
所述对所述历史数据进行分析，获得历史故障数据集包括：
对所述历史运行数据、所述历史维修数据和所述历史试验数据进行整理，获得整理后的数据组；
获取系统异常情况下的异常标准；
根据所述异常标准对所述整理后的数据组进行分析，获得所述历史故障数据集。
3.根据权利要求1所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述基于所述历史故障数据集，构造距离评价模型包括：
获取实时监测数据；
对所述实时监测数据进行处理，获得所述实时数据集；
根据所述实时数据集和所述历史故障数据集，构造所述距离评价模型。
4.根据权利要求1所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述对所述历史故障数据集进行分析，确定标准状态向量包括：
基于所述历史故障数据集，获得系统设备从正常运行到标准状态的历史状态数据；
按时间顺序对所述历史状态数据进行处理，获得向量组；
对所述向量组进行聚类分析，得到标识向量组；所述标识向量组用于表征标准状态向量。
5.根据权利要求4所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述调整参数包括：调整系数；
所述计算所述距离评价模型的调整参数包括：
根据所述标识向量组获取标识向量；
基于所述标识向量和调整系数计算式进行计算，获得所述调整系数。
6.根据权利要求5所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述调整参数还包括：贡献度；
所述计算所述距离评价模型的调整参数包括：
获取实时监测数据；
对所述实时监测数据进行处理，获得实时向量；
根据所述实时向量和所述标识向量，计算所述贡献度。
7.根据权利要求6所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述调整参数还包括：权重；
所述计算所述距离评价模型的调整参数包括：
获取所述贡献度；
根据所述贡献度及权重计算式进行计算，获得所述权重。
8.根据权利要求7所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述根据所述调整参数和所述距离评价模型，确定评价距离包括：
将所述调整系数、所述贡献度及所述权重代入所述距离评价模型，获得所述评价距离。
9.根据权利要求1-8任一项所述的核电厂系统监督方法，其特征在于，所述标准状态向量包括：正常区间、关注区间、异常区间以及报警区间。
10.一种计算机终端，其特征在于，包括至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述权利要求1-9任一项所述的方法。
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