【技术实现步骤摘要】
核电厂设备剩余寿命预测方法、装置、设备和存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
,特别是涉及一种核电厂设备剩余寿命预测方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术在各领域的发展,出现了剩余寿命预测方法。以核电厂反应堆运行领域为例,可以利用人工智能技术完成核电厂设备剩余寿命的预测。目前,对核电厂设备剩余寿命的预测方法中,通常基于核电厂设备的历史运行状态和预先训练好的剩余寿命预测模型,模型直接输出核电厂设备的剩余寿命值。
[0003]但是,核电厂设备的剩余寿命本身就是一个概率事件,而不应该是一个绝对的值,也就是说,传统技术中模型输出的剩余寿命值并不符合现实意义,对核电厂设备剩余寿命的预测并不真实准确,亟需解决。
技术实现思路
[0004]基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高对核电厂设备剩余寿命预测的准确性的核电厂设备剩余寿命预测方法、装置、设备和存储介质。
[0005]第一方面,本申请提供了一种核电厂设备剩余寿命的预测方法。该方法包括:
[000 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种核电厂设备剩余寿命的预测方法,其特征在于,所述方法包括:对核电厂设备的历史监测信息进行非线性拟合处理,确定所述核电厂设备在未来时段内的威布尔参数;根据所述未来时段内的威布尔参数,确定所述核电厂设备在所述未来时段内的寿命特征分布;根据所述未来时段内的寿命特征分布,预测所述核电厂设备在所述未来时段内的剩余寿命。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述寿命特征分布包括:众数特征分布、分位数特征分布和均值特征分布中的至少一种。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若所述寿命特征分布包括分位数特征分布和均值特征分布中的至少一种,以及众数特征分布;则根据所述未来时段内的寿命特征分布,预测所述核电厂设备在所述未来时段内的剩余寿命,包括:根据所述未来时段内的威布尔参数中的形状参数与形状阈值之间的关系,从所述未来时段内的寿命特征分布中确定所述目标特征分布;根据所述目标特征分布,预测所述核电厂设备在所述未来时段内的剩余寿命。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述未来时段内的威布尔参数中的形状参数与形状阈值之间的关系,从所述未来时段内的寿命特征分布中确定所述目标特征分布,包括:判断所述未来时段内的威布尔参数中的形状参数是否大于形状阈值;若是,则将所述未来时段内的寿命特征分布中的众数特征分布,作为所述目标特征分布;若否,则根据所述寿命特征分布中的分位数特征分布和均值特征分布中的至少一种,确定所述目标特征分布。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对核电厂设备的历史监测信息进行非线性拟合处理,确定所述核电厂设备在未来时段内的威布尔参数,包括:通过非线性拟合模型,对核电厂设备的历史监测信息进行非线性拟合处理,确定所述核电厂设备在未来时段内的威布尔参数。6.根据权利要求5所述的方法,其特...
【专利技术属性】
技术研发人员:李文淮,李瀚生,胡硕文,丁鹏,夏文卿,刘敏,陈澍,于枫婉,崔大伟,段承杰,
申请(专利权)人:中国广核集团有限公司中国广核电力股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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