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面向M310机组的SGTR事故预测方法研究
1
作者
吕联鑫
马国扬
+3 位作者
黄雄
魏巍
谢政权
冉晓隆
《电子技术应用》
2024年第S01期109-115,共7页
介绍了采用长短期记忆网络方法(LSTM)对核电机组在蒸汽发生器传热管破裂事故(SGTR)下状态参数的趋势预测,为应急人员的事故管理提供技术支持和决策参考。以M310机组为研究对象,并利用通用热工分析程序RELAP5构建仿真计算模型,构建不同S...
介绍了采用长短期记忆网络方法(LSTM)对核电机组在蒸汽发生器传热管破裂事故(SGTR)下状态参数的趋势预测,为应急人员的事故管理提供技术支持和决策参考。以M310机组为研究对象,并利用通用热工分析程序RELAP5构建仿真计算模型,构建不同SGTR类型事故序列,生成大量事故样本,然后利用样本数据训练得到基于LSTM神经网络的预测模型。分析结果表明模型可以提供对运行重要参数的准确预测,应急人员提前了解事故走向,进而提前干预,保障核电机组的安全、稳定运行。
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关键词
蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)
事故预测
神经网络
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职称材料
题名
面向M310机组的SGTR事故预测方法研究
1
作者
吕联鑫
马国扬
黄雄
魏巍
谢政权
冉晓隆
机构
中
核
武汉
核
电运行
技术
股份有限公司
中核核工业技术重点实验室
出处
《电子技术应用》
2024年第S01期109-115,共7页
文摘
介绍了采用长短期记忆网络方法(LSTM)对核电机组在蒸汽发生器传热管破裂事故(SGTR)下状态参数的趋势预测,为应急人员的事故管理提供技术支持和决策参考。以M310机组为研究对象,并利用通用热工分析程序RELAP5构建仿真计算模型,构建不同SGTR类型事故序列,生成大量事故样本,然后利用样本数据训练得到基于LSTM神经网络的预测模型。分析结果表明模型可以提供对运行重要参数的准确预测,应急人员提前了解事故走向,进而提前干预,保障核电机组的安全、稳定运行。
关键词
蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)
事故预测
神经网络
Keywords
steam generator tube rupture(SGTR)
accident prediction
neural network
分类号
TM623.8 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向M310机组的SGTR事故预测方法研究
吕联鑫
马国扬
黄雄
魏巍
谢政权
冉晓隆
《电子技术应用》
2024
0
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