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公开(公告)号：CN116127860A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211499485.4
申请日：2022-11-28
申请人： 广东核电合营有限公司 , 苏州热工研究院有限公司 , 中广核核电运营有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/25 , G21D3/04 , G21D3/00 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了一种核电站致灾海生物运动轨迹预测方法及系统，该方法包括：构建核电站的水动力模型，以模拟核电站取水口区域的水动力时空变化；在发现致灾海生物的基础上，根据核电站取水口区域的水动力时空变化构建海生物漂移轨迹预测模型，对致灾海生物的运动轨迹进行模拟追踪，为核电站冷源管理提供针对性的监测和防控对策，提高核电冷源安全防控精度、应急处置效率和冷源安全可靠性。
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公开(公告)号：CN116127830A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211499491.X
申请日：2022-11-28
申请人： 苏州热工研究院有限公司 , 广东核电合营有限公司 , 中广核核电运营有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种核电站致灾海生物爆发预测方法及系统，该方法包括：构建核电站的水动力模型，以模拟核电站取水口区域的水动力时空变化；构建海生物爆发预测模型，以根据核电站取水口区域的水动力时空变化对致灾海生物的爆发进行模拟预测，为核电站冷源管理提供针对性的监测和防控对策，提高核电冷源安全防控精度、应急处置效率和冷源安全可靠性。
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公开(公告)号：CN112559741A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011395959.1
申请日：2020-12-03
申请人： 苏州热工研究院有限公司 , 广东核电合营有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种核电设备缺陷记录文本分类方法、系统、介质及电子设备，该方法包括以下步骤：S1：提取所述核电设备缺陷记录文本中多个带有电力语义信息的词向量；S2：将多个所述词向量输入BiLSTM模型后利用注意力机制为有效信息赋予不同的权重，得到最终的待分类向量；S3：将所述待分类向量经过全连接层组合后，输出至Softmax分类器中以根据所述权重进行分类。本发明提出了基于注意力机制的神经网络模型，通过该模型能够实现核电设备缺陷记录文本的自动、精准、高效分类，可以降低人为工作量，并能更快速准确地对核电设备故障进行诊断。在部分运维人员知识储备相对较少地区，可有效提高缺陷程度诊断的正确率。
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公开(公告)号：CN114118225A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111290868.6
申请日：2021-11-02
申请人： 苏州热工研究院有限公司 , 广东核电合营有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
摘要： 本发明涉及发电机剩余寿命预测方法、系统、电子设备和存储介质，包括：获取发电机设备的历史数据；根据历史数据，采用预设工况识别方法识别发电机设备每一时刻的运行工况；对每一时刻的运行工况进行预处理，获得数据样本集；采用改进的CNN模块和改进的LSTM模块对数据样本集中的数据进行训练，获得混合故障预测模型；改进的CNN模块为基于注意力的CNN模块，改进的LSTM模块为带窥视孔和更新门的LSTM模块；基于混合故障预设模型对发电机的剩余寿命进行预测。本发明克服现有预测方法对故障特征不敏感、参数多、训练速度慢的问题，有效提取出多参数特征，且可利用多特征数据对设备故障进行准确预测，减少长时间的停机成本、优化维修周期及改善早期的故障检测。
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公开(公告)号：CN112559741B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202011395959.1
申请日：2020-12-03
申请人： 苏州热工研究院有限公司 , 广东核电合营有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种核电设备缺陷记录文本分类方法、系统、介质及电子设备，该方法包括以下步骤：S1：提取所述核电设备缺陷记录文本中多个带有电力语义信息的词向量；S2：将多个所述词向量输入BiLSTM模型后利用注意力机制为有效信息赋予不同的权重，得到最终的待分类向量；S3：将所述待分类向量经过全连接层组合后，输出至Softmax分类器中以根据所述权重进行分类。本发明提出了基于注意力机制的神经网络模型，通过该模型能够实现核电设备缺陷记录文本的自动、精准、高效分类，可以降低人为工作量，并能更快速准确地对核电设备故障进行诊断。在部分运维人员知识储备相对较少地区，可有效提高缺陷程度诊断的正确率。
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公开(公告)号：CN114299332A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111581418.2
申请日：2021-12-22
申请人： 苏州热工研究院有限公司 , 广东核电合营有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/05 , G06V40/10 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了核电厂冷源海生物智能探测方法及系统，该方法包括预构建智能分类识别器，对获取到的至少一海生物的图像进行特征提取，将提取到的特征输入至智能分类识别器中进行分类识别，分类识别后进行不同种类海生物的计数和丰度时序预测。本发明能够快速、自动和准确地获得不同种类海生物的数量动态变化及其丰度时序预测，获知海生物的分布，为海洋生物多样性智能探测和预报预警提供了可行技术，为核电冷源安全管理提供响应决策依据。
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公开(公告)号：CN113850305A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111062197.8
申请日：2021-09-10
申请人： 广东核电合营有限公司 , 苏州热工研究院有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种发电机故障诊断与健康状态评估方法和电子设备，包括：获取发电机的状态监测数据；对所述状态监测数据进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行聚类处理，获得聚类数据；对所述聚类数据进行异常检测处理，获得预测值；基于所述预测值对发电机进行故障诊断与健康状态评估。本发明可实现对发电机的故障诊断，以及实现对发电机的健康评估，避免了传统状态检测与故障诊断方法的不足，进一步提高了发电机状态监测与故障诊断效率，提升了核电机组安全性能，提高了实际工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112417758A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011299004.6
申请日：2020-11-18
申请人： 广东核电合营有限公司 , 苏州热工研究院有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于组合神经网络的柴油机故障预测方法，包括以下步骤：根据业务应用场景，确定样本数据；对样本数据进行预处理，确定训练数据；采用组合神经网络算法，利用训练数据建立数据模型；以及根据数据模型，对柴油机运行状态进行预测。本发明应用组合神经网络模型，采用二级预报机制，应用足够的样本进行训练，能够实现对柴油机表明非平稳振动信号的精准分析。该方法可以预测柴油机振动信号的突变，从而利用柴油机表面的振动信号对其运行状态进行有效的监测和故障预测管理。
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公开(公告)号：CN109829538A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910150890.7
申请日：2019-02-28
申请人： 苏州热工研究院有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的设备健康状况评估方法和装置。所述方法包括：将待测设备模拟运行在不同的工作状态下，并获取不同工作状态下对应的振动频域信号；随机选取预设数量的振动频域信号作为样本数据，并采用DAE算法，来训练预设的深度神经网络；采用训练好的深度神经网络，来评估待测设备的健康状态。本发明提供的方法，结合设备大数据的特点与深度神经网络的优势，可以同时完成设备大数据故障特征自适应提取和设备健康状况的识别，还可以自适应地提取健康状况信号频谱中蕴含的故障信息，取得了较高的设备健康评估精度，更能表征设备数据内部隐藏的复杂多变的特性，在面对复杂的监测诊断任务时，可以更准备地识别设备健康状况。
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公开(公告)号：CN110751571A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911122208.X
申请日：2019-11-15
申请人： 大亚湾核电运营管理有限责任公司 , 苏州热工研究院有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
发明人： 席超 , 陈世均 , 彭步虎 , 邹先明 , 张朝文 , 王志武 , 杨光 , 李建 , 秦开胜 , 张圣 , 姚林 , 吴建文 , 蒋勇 , 江虹 , 魏恒 , 冯光明 , 何健 , 周阳 , 夏朋涛 , 蒋承能 , 马凌云 , 杨智翔 , 黄成才 , 杜预 , 蒲杰英 , 蒋道福 , 王金林 , 喻亮 , 韩廷国 , 张江红 , 王振 , 桂超 , 徐伯凯 , 刘秀君 , 翟欣慰 , 蒋赟 , 齐宝喆 , 杨成森 , 李开宾
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/06 , G06F16/2455
摘要： 一种CPR1000型核电站设备分级识别方法，包括以下步骤：S1：确定系统待分级识别的设备清单；S2：列出需分级设备的失效状态；S3：分析步骤S2失效状态对应的设备失效后果；S4：将步骤S3获得的设备失效后果与建立的22个不同关键度判据做对比，确定设备的关键度等级；S5：将设备运行频度与建立的6个运行频度判据对比，确定设备运行频度等级；S6：将设备工作环境与建立的8个工作环境判据对比，确定设备工作环境等级；S7：将步骤S2得出的设备失效状态与建立的显隐性判据做对比，确定设备失效的显隐性特征；S8：专家评审会议对上述步骤S2～S7取得的数据进行合理性判定。本发明解决了如何进行关键度等级判定的问题，为后续核电站设备分级管理奠定基础。
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