全范围模拟机可信度评估方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本申请提出了一种全范围模拟机可信度评估方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及核电站模拟机技术领域。该方法包括：获取电厂运行数据集，提取工况特征参数；对工况特征参数进行降维及聚类，以获取工况特征参数集；确定工况特征参数集中的目标输出参数及目标输出参数对应的主变量参数；对主变量参数进行随机不确定性分析和认知不确定性分析；对主变量参数进行抽样，以获取目标输入参数；将目标输入参数输入全范围模拟机进行仿真计算，以获取对应的仿真输出参数；根据仿真输出参数及目标输出参数间的相似度，确定所述全范围模拟机的可信度。由此，实现了对全范围模拟机的可信度评估，进而为对全范围模拟机仿真程序及模型的校准提供了依据。提供了依据。提供了依据。

【技术实现步骤摘要】
全范围模拟机可信度评估方法、装置及计算机设备


[0001]本申请涉及核电站模拟机
，尤其涉及一种全范围模拟机可信度评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]全范围模拟机是核电站工程建设的关键设备。按照核电站建设相关标准要求，新建核电站必须配备全范围模拟机，用于开展操纵员培训和执照考试，为操纵员提高运行管理技术水平提供安全可靠工具。
[0003]通常，全范围模拟机要服务于核电机组的全生命周期，反映核电厂真实运行场景，并根据实际机组的运行数据不断调整初始模型，以匹配不同生命周期下核电站的真实运行状态。此外，全范围模拟机对核电站的工程验证、设计改进、运行规程的变更等,也提供了重要的验证手段。因此，研究如何准确评估全范围模拟机的可信度，具有重要意义。

技术实现思路

[0004]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]本申请第一方面实施例提出了一种全范围模拟机可信度评估方法，包括：
[0006]获取电厂运行数据集；
[0007]从所述电厂运行数据集中提取工况特征参数；
[0008]对所述工况特征参数进行降维及聚类，以获取多类工况分别对应的工况特征参数集；
[0009]对每类工况分别对应的所述工况特征参数集中的输出参数进行筛选，以确定目标输出参数；
[0010]根据所述目标输出参数，对所述工况特征参数集中的输入参数进行筛选，以确定所述目标输出参数对应的主变量参数；
[0011]对所述主变量参数进行随机不确定性分析和认知不确定性分析，以确定所述主变量参数的不确定性分布；
[0012]根据所述主变量参数的不确定性分布，对所述主变量参数进行抽样，以获取目标输入参数；
[0013]根据每类工况分别对应的所述目标输入参数及所述目标输出参数，确定所述工况数据集；
[0014]将每类工况分别对应的所述目标输入参数输入全范围模拟机进行仿真计算，以获取对应的仿真输出参数；
[0015]根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数及对应的所述目标输出参数间的相似度，确定所述全范围模拟机的可信度。
[0016]本申请第二方面实施例提出了一种全范围模拟机可信度评估装置，包括：
[0017]第一获取模块，用于获取电厂运行数据集；
[0018]提取模块，用于从所述电厂运行数据集中提取工况特征参数；
[0019]第二获取模块，用于对所述工况特征参数进行降维及聚类，以获取多类工况分别对应的工况特征参数集；
[0020]第一确定模块，用于对每类工况分别对应的所述工况特征参数集中的输出参数进行筛选，以确定目标输出参数；
[0021]第二确定模块，用于根据所述目标输出参数，对所述工况特征参数集中的输入参数进行筛选，以确定所述目标输出参数对应的主变量参数；
[0022]第三确定模块，用于对所述主变量参数进行随机不确定性分析和认知不确定性分析，以确定所述主变量参数的不确定性分布；
[0023]第三获取模块，用于根据所述主变量参数的不确定性分布，对所述主变量参数进行抽样，以获取目标输入参数；
[0024]第四确定模块，用于根据每类工况分别对应的所述目标输入参数及所述目标输出参数，确定所述工况数据集；
[0025]第四获取模块，用于将每类工况分别对应的所述目标输入参数输入全范围模拟机进行仿真计算，以获取对应的仿真输出参数；
[0026]第五确定模块，用于根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数及对应的所述目标输出参数间的相似度，确定所述全范围模拟机的可信度。
[0027]本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述指令时，实现如本申请第一方面实施例提出的全范围模拟机可信度评估方法。
[0028]本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例提出的全范围模拟机可信度评估方法。
[0029]本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令在被处理器执行时，实现如本申请第一方面实施例提出的全范围模拟机可信度评估方法。
[0030]本申请提供的全范围模拟机可信度评估方法、装置、计算机设备及存储介质，存在如下有益效果：
[0031]首先获取电厂运行数据集，并从电厂运行数据集中提取工况特征参数；然后对工况特征参数进行降维及聚类，以获取多类工况分别对应的工况特征参数集；之后对每类工况分别对应的工况特征参数集中的输出参数进行筛选，以确定目标输出参数；之后根据目标输出参数，对工况特征参数集中的输入参数进行筛选，以确定目标输出参数对应的主变量参数；之后对主变量参数进行随机不确定性分析和认知不确定性分析，以确定主变量参数的不确定性分布；之后根据主变量参数的不确定性分布，对主变量参数进行抽样，以获取目标输入参数；之后根据每类工况分别对应的目标输入参数及目标输出参数，确定工况数据集；将每类工况分别对应的目标输入参数输入全范围模拟机进行仿真计算，以获取对应的仿真输出参数；最后根据多类工况分别对应的仿真输出参数及对应的目标输出参数间的相似度，确定全范围模拟机的可信度。由此，实现了对全范围模拟机的可信度评估，进而为对全范围模拟机仿真程序及模型的校准提供了依据。
[0032]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0033]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0034]图1为本申请一实施例所提供的全范围模拟机可信度评估方法的流程示意图；
[0035]图2为本申请另一实施例所提供的全范围模拟机可信度评估方法的流程示意图；
[0036]图3为本申请一实施例所提供的全范围模拟机可信度评估装置的结构示意图；
[0037]图4示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。
具体实施方式
[0038]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
[0039]需要说明的是，仿真可信度，即仿真系统的使用者对应用仿真系统在一定环境、一定条件下仿真试验的结果，解决所定义问题正确性的信心程度。也就是全范围模拟机的使用者对于应用全范围模拟机在一定工况、一定条件下仿真输出的结果，反映真实机组运行参数准确性的信心程度。应用缺乏足够可信度的系统进行教学培训、工程验证是非常不明智的，甚至会导致严重的后果。因此，仿真可信度的评估是仿真领域的基础问题。仿真程序及模型是全范围模拟机的核心，仿真模型的可信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全范围模拟机可信度评估方法，其特征在于，包括：获取电厂运行数据集；从所述电厂运行数据集中提取工况特征参数；对所述工况特征参数进行降维及聚类，以获取多类工况分别对应的工况特征参数集；对每类工况分别对应的所述工况特征参数集中的输出参数进行筛选，以确定目标输出参数；根据所述目标输出参数，对所述工况特征参数集中的输入参数进行筛选，以确定所述目标输出参数对应的主变量参数；对所述主变量参数进行随机不确定性分析和认知不确定性分析，以确定所述主变量参数的不确定性分布；根据所述主变量参数的不确定性分布，对所述主变量参数进行抽样，以获取目标输入参数；根据每类工况分别对应的所述目标输入参数及所述目标输出参数，确定所述工况数据集；将每类工况分别对应的所述目标输入参数输入全范围模拟机进行仿真计算，以获取对应的仿真输出参数；根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数及对应的所述目标输出参数间的相似度，确定所述全范围模拟机的可信度。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数及对应的所述目标输出参数间的相似度，确定所述全范围模拟机的可信度，包括：对每类工况分别对应的所述仿真输出参数进行不确定性分析，以确定所述仿真输出参数的参考值和不确定度；对每类工况分别对应的所述目标输出参数进行不确定性分析，以确定所述目标输出参数的参考值和不确定度；根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数的参考值和不确定度，及所述目标输出参数的参考值和不确定度，确定所述全范围模拟机的可信度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数的参考值和不确定度，及所述目标输出参数的参考值和不确定度，确定所述全范围模拟机的可信度，包括：根据每类工况分别对应的所述仿真输出参数的参考值和不确定度，及所述目标输出参数的参考值和不确定度，确定所述仿真输出参数和所述目标输出参数的参考值相似度和不确定度相似度；根据每类工况分别对应的所述目标输出参数的参考值相似度和不确定度相似度，及所述目标输出参数对应的参考值权重和不确定度权重，确定所述目标输出参数的可信度；根据每类工况分别对应的每个所述目标输出参数的可信度，及每个所述目标输出参数对应的权重，确定所述全范围模拟机在每类工况下的可信度；根据所述全范围模拟机在每类工况下的可信度，及每类工况对应的权重，确定所述全范围模拟机的可信度。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每类工况分别对应的所述目标输出参
数进行不确定性分析，以确定所述目标输出参数的参考值和不确定度，包括：对稳态工况对应的所述目标输出参数，采用均值
‑
方差分析方法进行不确定性分析，以确定所述目标输出参数的参考值和不确定度；对瞬态工况对应的所述目标输出参数，采用动态均值
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方差分析方法进行不确定性分析，以确定所述目标输出参数的参考值和不确定度。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每类工况分别对应的所述仿真输出参数的参考值和不确定度，及所述目标输出参数的参考值和不确定度，确定所述仿真输出参数和所述目标输出参数的参考值相似度和不确定度相似度，包括：将所述目标输出参数按照数据类型划分为确定性数据、周期性数据及非周期性数据；对所述确定性数据，采用误差分析方法比较所述仿真输出参数的参考值和不确定度，及所述目标输出参数的参考值和不确定度的差异，以确定所述仿真输出参数和所述目标输出参数的参考值相似度和不确定度相似度；对所述周期性数据，采用小波分析方法比较所述仿真输出参数的参考值和不确定度，及所述目标输出参数的参考值和不确定度的差异，以确定所述仿真输出参数和所述目标输出参数的参考值相似度和不确定度相似度；对所述非周期性数据，采用灰色关联分析方法比较所述仿真输出参数的参考值和不确定度，及所述目标输出参数的参考值和不确定度的差异，以确定所述仿真输出参数和所述目标输出参数的参考值相似度和不确定度相似度。6.如权利要求1
‑
5任一所述的方法，其特征在于，所述对所述工况特征参数进行降维及聚类，以获取多类工况分别对应的工况特征参数集，包括：对所述工况特征参数进行相关性分析，以利用PCA方法对所述工况特征参数进行降维；将所述降维后的工况特征参数划分为稳态工况数据集及瞬态工况数据集；对所述稳态工况数据集，采用模糊C
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均值算法进行聚类，以获取多个稳态工况对应的工况特征参数集；对所述瞬态工况数据集，采用多维时间序列聚类算法进行聚类，以获取多个瞬态工况对应的工况特征参数集。7.一种全范围模拟机可信度评估装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取电厂运行数据集；提取模块，用于从所述电厂运行数据集中提取工况特征参数；第二获取模块，用于对所述工况特征参数进行降维及聚类，以获...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘京，王苏，丁炜堃，陈纲，余慧，
申请(专利权)人：国家电投集团科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：