CN117607747A - 核电机组运行状态监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种核电机组运行状态监测方法，该方法包括以下步骤：S1、从所述核电机组的至少两种运行状态数据源中，通过对应的数据采集策略获取不同类型的运行状态数据；S2、对所述运行状态数据进行数据整合，以获得运行状态数据集；S3、根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常，若是，则发出报警。该方法从多个运行状态数据源中采集运行状态数据，并进行数据筛选与数据处理形成较为全面的运行状态数据集，根据多来源的运行状态数据集对核电机组的运行状态进行监测，以适合的状态诊断方法对核电机组的异常进行检测与报警。

Description

核电机组运行状态监测方法

技术领域

本发明涉及核电技术领域，尤其涉及一种核电机组运行状态监测方法。

背景技术

核电机组涉及的工艺系统数量庞大，系统之间相互连接，在线模式或状态复杂。在机组运行过程中，为确保当班运行人员熟悉系统和设备的状态，机组状态符合设计和运行技术规范的要求，系统和设备以安全可靠的方式运行并得到控制，主控操纵员和现场操作员必须按照规定的时间和频度定期进行巡盘和巡视。按照要求主控操纵员应该至少每半小时对机组系统和设备的重要运行参数进行一次巡视。机组状态监视是操纵员主要工作内容，主要依靠运行当班值人员，占用操纵员主要的工作精力，对人员的技能、经验和精力状态要求较高，状态监视不足会导致机组运行状态偏差不能及时有效被发现，导致人因失误。

现有的一些辅助监测系统，其重点是根据DCS采集的参数，对采集的数据进行诊断、预测，发现异常时发出告警。但是核电厂涉及的工艺系统和设备数量庞大，其工作状态数据无法全部采集到DCS中，只能针对部分主要系统进行监视。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，提供一种核电机组运行状态监测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种核电机组运行状态监测方法，该方法包括以下步骤：

S1、从所述核电机组的至少两种运行状态数据源中，通过对应的数据采集策略获取不同类型的运行状态数据；

S2、对所述运行状态数据进行数据整合，以获得运行状态数据集；

S3、根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常，若是，则发出报警。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，该方法中，所述运行状态数据符合预设的数据标准，并包含所述数据标准中的全部数据标准要素；

所述数据标准要素包括：设备功能位置信息、采集时间信息和状态数据信息。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，所述运行状态数据源包括第一类数据源和第二类数据源；

其中，所述第一类数据源包括DCS系统、物联网传感系统、信息化作业系统和图像识别系统；所述第二类数据源包括自然语言处理系统；

所述运行状态数据包括：来自所述DCS系统的DCS数据、来自所述物联网传感系统的物联网传感数据、来自所述信息化作业系统的信息化作业数据、来自所述图像识别系统的图像识别数据和来自所述自然语言处理系统的自然语言处理数据中的至少两种。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，所述数据采集策略包括：

每间隔一个预设周期，从所述DCS系统中直接实时采集所述DCS数据；

每间隔一个预设周期，从所述物联网传感系统中直接实时采集所述物联网传感数据；

当所述信息化作业系统读中的目标数据的状态发生改变时，采集所述信息化作业数据；

当所述图像识别系统读中的目标数据的状态发生改变时，采集所述图像识别数据；

当所述自然语言处理系统中的目标数据的状态发生改变时，采集所述自然语言处理数据。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，该方法在执行步骤S3之前还包括以下步骤：

当多个所述运行状态数据相冲突时，比较相冲突的所述运行状态中包含的数据标准要素：

对于包含相同设备功能位置信息的多个所述运行状态数据，选取采集时间信息最新的所述运行状态数据覆盖所述采集时间信息过期的所述运行状态数据，以更新所述运行状态数据集。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，步骤S2包括：

S21、判断采集到的所述运行状态数据中是否包括来自所述第二类数据源的所述自然语言处理数据，若是，则执行步骤S22，若否，则执行步骤S3；

S22、获取所述自然语言处理数据的所述设备功能位置信息，并匹配所述设备功能位置信息一致的来自所述第一类数据源的所述运行状态数据，若匹配成功，则执行步骤S23，若匹配不成功，则执行步骤S3；

S23、用所述设备功能位置信息一致的来自所述第一类数据源的所述运行状态数据覆盖所述自然语言处理数据。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

获取标准模式配置表，并从所述运行状态数据集中获取在线运行状态数据；

将所述在线运行状态数据与所述标准模式配置表进行比对，分析所述在线运行状态数据与所述标准模式配置表是否相符合，若不符合，则判定所述核电机组运行状态异常。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

设定校验规则，并从所述运行状态数据集中获取实时运行状态数据；

将所述实时运行状态数据和所述校验规则进行校验，若所述实时运行状态数据与所述校验规则不一致，则判定所述核电机组运行状态异常。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

获取核电机组在预设周期中的工作记录，并从所述运行状态数据集中提取设备动作日志，所述设备动作日志包括动作清单和设备动作前后状态；

将所述设备动作日志和所述工作记录进行比对，判断所述设备动作日志和所述工作记录是否一致，若否，则判定所述核电机组运行状态异常。

优选地，在本发明所提供的核电机组运行状态监测方法中，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

从所述核电机组的程序执行记录中获取反馈数据，并从所述运行状态数据集中获取最新的所述运行状态数据；

判断所述反馈数据和最新的所述运行状态数据之间是否存在冲突，若是，则判断系统正常，若否，则判定所述核电机组运行状态异常。

通过实施本发明，具有以下有益效果：

本发明公开的核电机组运行状态监测方法中，核电机组运行状态监测方法，该方法包括以下步骤：S1、从所述核电机组的至少两种运行状态数据源中，通过对应的数据采集策略获取不同类型的运行状态数据；S2、对所述运行状态数据进行数据整合，以获得运行状态数据集；S3、根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常，若是，则发出报警。该方法从多个运行状态数据源中采集运行状态数据，并进行数据筛选与数据处理形成较为全面的运行状态数据集，根据多来源的运行状态数据集对核电机组的运行状态进行监测，以适合的状态诊断方法对核电机组的异常进行检测与报警。

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是本发明第一实施例中核电机组运行状态监测方法的流程图；

图2是本发明第二实施例中对核电机组进行状态诊断的流程图；

图3是本发明第三实施例中对核电机组进行状态诊断的流程图；

图4是本发明第四实施例中对核电机组进行状态诊断的流程图；

图5是本发明第五实施例中对核电机组进行状态诊断的流程图。

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。

需要说明的是，附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

参见图1，本发明的第一实施例公开了一种核电机组运行状态监测方法，该方法包括以下步骤：

S1、从所述核电机组的至少两种运行状态数据源中，通过对应的数据采集策略获取不同类型的运行状态数据；在该步骤中进行数据采集，按照数据获取的类型针对性地采取不同的采集策略，例如直接采集和采集后处理，以及实时采集和周期性采集。

S2、对所述运行状态数据进行数据整合，以获得运行状态数据集；在该步骤中进行数据汇聚，将来自各个数据源的数据汇聚成统一的数据集，在此步骤中还可以实现对数据质量与实时性等的筛选。

S3、根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常，若是，则发出报警；在该步骤中进行数据的应用，将整理好的运行状态数据集投入到对核电机组的状态诊断中，采取各种报警判断逻辑和数据应用模型，适应各种场景的监测需求。

进一步地，为了高效稳定地整合来自各种运行状态数据源的运行状态数据，该方法中，所述运行状态数据符合预设的数据标准，并包含所述数据标准中的全部数据标准要素；所述数据标准要素包括：设备功能位置信息、采集时间信息和状态数据信息。设备功能位置信息用于明确该运行状态数据所记录的是哪一个功能位置的设备的相关参数或信息，采集时间信息用于明确该运行状态数据采集的时间，状态数据信息包括了被采集设备的相关运行参数、运行状态和其他数据结果。

进一步地，由于核电站中对核电机组的监测任务繁重，监测手段和数据记录手段存在各种差异，因此监测任务会分散给不同的系统进行处理。核电机组的运行状态数据分散在各个不同的系统中，这些系统作为运行状态数据的运行状态数据源，可以为核电机组的运行状态监测工作提供相应的信息。在本实施例中，这些运行状态数据源包括第一类数据源和第二类数据源，其中第一类数据源主要是能够直接将记录的信息汇入采集程序的各类系统，第二类数据源则是一些纸质文件数据或其他非计算机可直接读取的数据。由于第一类数据源可以直接由计算机处理，因此可以认为其提供的数据时效性优于第二类数据源提供的数据。

例如，在本实施例中，所述第一类数据源包括DCS系统(Distributed ControlSystem，分散控制系统)、物联网传感系统、信息化作业系统和图像识别系统。其中，DCS系统直接从核电机组中探测相应的DCS数据，可以用过核电站的工业控制网络直接采集实时数据；物联网传感系统中的数据是经过传感器测量但是未被送入DCS系统中的各种参数，通常这些参数是在核电机组运行期间加装的辅助系统获取的；信息化作业系统是核电站中包括运行巡检系统、运行程序信息化系统和隔离与解除隔离系统等的一系列其他系统，各系统设置在不同的平台，没有汇集到统一的平台进行整合或处理；图像识别系统是对核电站内相关的现场视频数据进行处理的系统，在核电站内有用于监测现场状态的监控设备，经过图像识别技术识别出监控对象的状态后，变为可被计算机处理的信息数据。

另外，在本实施例中，所述第二类数据源包括自然语言处理系统；自然语言处理系统是用于对纸质执行记录进行自然语言处理技术自动识别的系统，也可以采用人工识别的方式将纸质执行记录的内容汇入到数据库之中，此处的数据库是指存储各种运行状态数据或运行状态数据集的运行状态实时数据库。

所述运行状态数据包括：来自所述DCS系统的DCS数据、来自所述物联网传感系统的物联网传感数据、来自所述信息化作业系统的信息化作业数据、来自所述图像识别系统的图像识别数据和来自所述自然语言处理系统的自然语言处理数据中的至少两种。DCS数据包括DCS可探测的数据，例如带有传感器测量的并将信号送入DCS的数据，如阀门限位开关SM3/5、远程仪表数据等；物联网传感数据包括传感器测量到的送入物联网传感系统的数据，例如各类电气开关的合闸状态、泵的运行状态，以及各类手动阀门、电动阀门、气动阀门、闸板等开关状态；信息化作业数据包括运行巡检系统、运行程序信息化系统、隔离与解除隔离系统等信息化作业系统中记录的运行状态数据；图像识别数据包括经图像识别技术处理后的监测现场状态的相关数据；自然语言处理数据包括采用自然语言处理技术自动识别纸质执行记录所获得的数据。

进一步地，为了减轻采集数据的信息传递负荷，可以对来自不同运行状态数据源的运行状态数据进行采集频率的设定，因此在本实施例中，所述数据采集策略包括：每间隔一个预设周期，从所述DCS系统中直接实时采集所述DCS数据；每间隔一个预设周期，从所述物联网传感系统中直接实时采集所述物联网传感数据；当所述信息化作业系统读中的目标数据的状态发生改变时，采集所述信息化作业数据；当所述图像识别系统读中的目标数据的状态发生改变时，采集所述图像识别数据；当所述自然语言处理系统中的目标数据的状态发生改变时，采集所述自然语言处理数据。

进一步地，从各种运行状态数据源中获取的运行状态数据需要进行择优保留，以减轻数据库的存储压力和提高整体数据质量，并且这些运行状态数据都符合数据标准。该方法在执行步骤S3之前还包括以下步骤：当多个所述运行状态数据相冲突时，比较相冲突的所述运行状态中包含的数据标准要素：对于包含相同设备功能位置信息的多个所述运行状态数据，选取采集时间信息最新的所述运行状态数据覆盖所述采集时间信息过期的所述运行状态数据，以更新所述运行状态数据集。通过该步骤可以有效筛出选时效性更高的运行状态数据进行保留，使运行状态数据集的实时性得以保证。

进一步地，在非信息化系统的运行状态数据源中，所获得的信息需要经过处理才可以汇入计算机可处理的数据集中，在处理过程中可能存在的误差会导致数据质量低于其他数据源。为了提高整体数据质量，本实施例中，步骤S2包括：S21、判断采集到的所述运行状态数据中是否包括来自所述第二类数据源的所述自然语言处理数据，若是，则执行步骤S22，若否，则执行步骤S3；S22、获取所述自然语言处理数据的所述设备功能位置信息，并匹配所述设备功能位置信息一致的来自所述第一类数据源的所述运行状态数据，若匹配成功，则执行步骤S23，若匹配不成功，则执行步骤S3；S23、用所述设备功能位置信息一致的来自所述第一类数据源的所述运行状态数据覆盖所述自然语言处理数据。

在另外一些实施例中，可以结合多种信息筛选方式，由于不同平台采集的数据存在重复，不同运行状态数据源的数据质量和实时性不同，如果全部记录则可能存在冲突或低质量数据覆盖高质量数据的情况。例如，来自所述DCS系统的DCS数据、来自所述物联网传感系统的物联网传感数据、来自所述信息化作业系统的信息化作业数据和来自所述图像识别系统的图像识别数据的可靠性较高，其优先级均高于来自所述自然语言处理系统的自然语言处理数据，因此可用于覆盖来自所述自然语言处理系统的自然语言处理数据。对于来自所述DCS系统的DCS数据、来自所述物联网传感系统的物联网传感数据、来自所述信息化作业系统的信息化作业数据和来自所述图像识别系统的图像识别数据，则采用这四类运行状态数据中的最新数据。

对于核电机组中的某些设备，其个体的数据来源可以为单一的一种，例如，某个工艺系统中的阀门设备开关状态只接入了DCS系统，则该阀门的运行状态数据源是单一的。而当运行状态数据源只有一种时，对该设备而言就直接采用该单一来源的运行状态数据。对其他有多个数据来源的设备，其运行状态数据按照后面的原则进行整合，选取最新的，如果最新的数据还存在冲突则采用高优先级数据。核电机组中的各种设备的单一来源与多个来源整合数据，共同构成了核电机组的运行状态数据集。

请参见图2，本发明的第二实施例提供了一种根据标准模式配置表对核电机组状态进行状态诊断的核电机组运行状态监测方法，本实施例除了步骤S3的具体内容外，其他部分与第一实施例的内容一致，在此不再赘述。进一步地，根据预设的工艺系统在线模型标准配置表，检查核电机组工艺系统在线状态是否满足配置表参数，如果不符合则发出异常告警。步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

获取标准模式配置表，并从所述运行状态数据集中获取在线运行状态数据；将所述在线运行状态数据与所述标准模式配置表进行比对，分析所述在线运行状态数据与所述标准模式配置表是否相符合，若不符合，则判定所述核电机组运行状态异常。

所建立的标准模式配置表中，记录了包括但不限于预设系统在线/运行模式表、历史配置数据表、相邻机组配置数据表、隔离状态配置表和自定义配置表的一系列内容。并且，可以从统一的工艺系统和设备状态实时数据库中，按照功能位置获取最新的状态数据。进行比对分析是检查标准模式配置表中的数据和核电机组的在线运行状态数据是否符合。该诊断模型的触发模式，可以根据工作需求按照：固定频次触发、满足条件触发、手动触发等多种方式。该诊断模型可应用的典型场景示例：工艺系统在线、运行状态监测、设备隔离状态检查、机组巡盘、工艺系统在线状态自检等。

请参见图3，本发明的第三实施例提供了一种根据设定校验规则对核电机组状态进行状态诊断的核电机组运行状态监测方法，本实施例除了步骤S3的具体内容外，其他部分与第一实施例的内容一致，在此不再赘述。进一步地，根据预设的校验规则，检查工艺系统在线状态是否能够通过规则诊断，如果不能通过诊断，则发出异常告警。步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

设定校验规则，并从所述运行状态数据集中获取实时运行状态数据；将所述实时运行状态数据和所述校验规则进行校验，若所述实时运行状态数据与所述校验规则不一致，则判定所述核电机组运行状态异常。

所设定的诊断规则，是基于电厂运行配置和运行管理要求而确定的异常识别规则，校验规则包括不限于：设备之间备用关系规则、技术规范系统可用性规则以及其他自定义规则。校验时，检查涉及的设备功能位置运行状态是否能够通过相应的校验规则。该诊断模型的触发模式，可以根据工作需求按照：固定频次触发、满足条件触发和手动触发等多种方式。该诊断模型可应用的典型场景示例：机组自动监盘、机组技术规格书异常识别和运行配置异常识别等。

请参见图4，本发明的第四实施例提供了一种根据工作记录和设备动作日志对核电机组状态进行状态诊断的核电机组运行状态监测方法，本实施例除了步骤S3的具体内容外，其他部分与第一实施例的内容一致，在此不再赘述。进一步地，根据运行工作中设备动作的日志，检查设备的动作历史和工作日志是否一致，如果不一致，则发出异常告警。步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

获取核电机组在预设周期中的工作记录，并从所述运行状态数据集中提取设备动作日志，所述设备动作日志包括动作清单和设备动作前后状态；将所述设备动作日志和所述工作记录进行比对，判断所述设备动作日志和所述工作记录是否一致，若否，则判定所述核电机组运行状态异常。

其中，收集的工作记录是指在某个值班周期或者某项工作之后形成的相关的程序执行记录和设备操作记录等。将所述设备动作日志和所述工作记录进行比对是检查设备动作日志和工作记录是否一致，包括是否有遗漏，还包括是否有额外的设备动作，如果不匹配则发出告警。该诊断模型的触发模式，可以根据工作需求按照：满足条件触发、手动触发等多种方式。该诊断模型可应用的典型场景示例：设备非预期动作诊断、设备误动诊断、工作复盘检查等。

请参见图5，本发明的第五实施例提供了一种根据标准模式配置表对核电机组状态进行状态诊断的核电机组运行状态监测方法，本实施例除了步骤S3的具体内容外，其他部分与第一实施例的内容一致，在此不再赘述。进一步地，根据运行工作中程序执行记录，检查DCS可测量设备的最新状态是否一致，如果不一致，则发出异常告警。步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

从所述核电机组的程序执行记录中获取反馈数据，并从所述运行状态数据集中获取最新的所述运行状态数据；判断所述反馈数据和最新的所述运行状态数据之间是否存在冲突，若是，则判断系统正常，若否，则判定所述核电机组运行状态异常。

其中，收集的程序执行记录是指在某项工作之后形成的相关的程序执行记录、设备操作记录等。从DCS获取的DCS可测量设备的最新状态。冲突检查是检查DCS中指示的设备最新状态和程序执行记录是否一致。如果不一致则发出告警。该诊断模型的触发模式，可以根据工作需求按照：满足条件触发、手动触发等多种方式。该诊断模型可应用的典型场景示例：误操作、走错隔间等错误操作的诊断。

通过实施本发明，具有以下有益效果：

本发明公开的核电机组运行状态监测方法中，核电机组运行状态监测方法，该方法包括以下步骤：S1、从所述核电机组的至少两种运行状态数据源中，通过对应的数据采集策略获取不同类型的运行状态数据；S2、对所述运行状态数据进行数据整合，以获得运行状态数据集；S3、根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常，若是，则发出报警。该方法从多个运行状态数据源中采集运行状态数据，并进行数据筛选与数据处理形成较为全面的运行状态数据集，根据多来源的运行状态数据集对核电机组的运行状态进行监测，以适合的状态诊断方法对核电机组的异常进行检测与报警。

该方法中构建核电机组全域设备运行状态记录系统，实现设备最新运行状态的动态跟踪，实现机组运行状态实时可视，减少人工现场看设备状态的需求，提高运行团队工作效率。该方法还为基于机组运行状态的运行生产辅助、决策指标管理、外部专家支持等拓展应用提供高可靠的实时数据。并且，建立机组异常诊断的模型，为机组运行状态实时数据的应用提供通用方法，固化人员经验，辅助运行人员监盘，发挥运行数据价值。

可以理解的，以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，可以对上述实施例或技术特点进行自由组合，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围，即“在一些实施例”所描述的实施例可与上下任一实施例进行自由组合；因此，凡跟本发明权利要求范围所做的等同变换与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种核电机组运行状态监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、从所述核电机组的至少两种运行状态数据源中，通过对应的数据采集策略获取不同类型的运行状态数据；

S2、对所述运行状态数据进行数据整合，以获得运行状态数据集；

S3、根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常，若是，则发出报警。

2.根据权利要求1所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，该方法中，所述运行状态数据符合预设的数据标准，并包含所述数据标准中的全部数据标准要素；

所述数据标准要素包括：设备功能位置信息、采集时间信息和状态数据信息。

3.根据权利要求2所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，所述运行状态数据源包括第一类数据源和第二类数据源；

其中，所述第一类数据源包括DCS系统、物联网传感系统、信息化作业系统和图像识别系统；所述第二类数据源包括自然语言处理系统；

所述运行状态数据包括：来自所述DCS系统的DCS数据、来自所述物联网传感系统的物联网传感数据、来自所述信息化作业系统的信息化作业数据、来自所述图像识别系统的图像识别数据和来自所述自然语言处理系统的自然语言处理数据中的至少两种。

4.根据权利要求3所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，所述数据采集策略包括：

每间隔一个预设周期，从所述DCS系统中直接实时采集所述DCS数据；

每间隔一个预设周期，从所述物联网传感系统中直接实时采集所述物联网传感数据；

当所述信息化作业系统读中的目标数据的状态发生改变时，采集所述信息化作业数据；

当所述图像识别系统读中的目标数据的状态发生改变时，采集所述图像识别数据；

当所述自然语言处理系统中的目标数据的状态发生改变时，采集所述自然语言处理数据。

5.根据权利要求2所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，该方法在执行步骤S3之前还包括以下步骤：

当多个所述运行状态数据相冲突时，比较相冲突的所述运行状态中包含的数据标准要素：

对于包含相同设备功能位置信息的多个所述运行状态数据，选取采集时间信息最新的所述运行状态数据覆盖所述采集时间信息过期的所述运行状态数据，以更新所述运行状态数据集。

6.根据权利要求3所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，步骤S2包括：

S21、判断采集到的所述运行状态数据中是否包括来自所述第二类数据源的所述自然语言处理数据，若是，则执行步骤S22，若否，则执行步骤S3；

S22、获取所述自然语言处理数据的所述设备功能位置信息，并匹配所述设备功能位置信息一致的来自所述第一类数据源的所述运行状态数据，若匹配成功，则执行步骤S23，若匹配不成功，则执行步骤S3；

S23、用所述设备功能位置信息一致的来自所述第一类数据源的所述运行状态数据覆盖所述自然语言处理数据。

7.根据权利要求1所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

获取标准模式配置表，并从所述运行状态数据集中获取在线运行状态数据；

将所述在线运行状态数据与所述标准模式配置表进行比对，分析所述在线运行状态数据与所述标准模式配置表是否相符合，若不符合，则判定所述核电机组运行状态异常。

8.根据权利要求1所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

设定校验规则，并从所述运行状态数据集中获取实时运行状态数据；

将所述实时运行状态数据和所述校验规则进行校验，若所述实时运行状态数据与所述校验规则不一致，则判定所述核电机组运行状态异常。

9.根据权利要求1所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

获取核电机组在预设周期中的工作记录，并从所述运行状态数据集中提取设备动作日志，所述设备动作日志包括动作清单和设备动作前后状态；

将所述设备动作日志和所述工作记录进行比对，判断所述设备动作日志和所述工作记录是否一致，若否，则判定所述核电机组运行状态异常。

10.根据权利要求1所述的核电机组运行状态监测方法，其特征在于，步骤S3中，所述根据所述运行状态数据集对所述核电机组进行状态诊断，判断所述核电机组的运行状态是否异常包括：

从所述核电机组的程序执行记录中获取反馈数据，并从所述运行状态数据集中获取最新的所述运行状态数据；

判断所述反馈数据和最新的所述运行状态数据之间是否存在冲突，若是，则判断系统正常，若否，则判定所述核电机组运行状态异常。