【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能核电厂，尤其是涉及一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法。
技术介绍
1、在核电厂的数字孪生系统中，数据融合的主要目的是实现对核电厂的高效、精准、实时的监测与预测。然而，实际操作中存在几个问题：
2、(1)高保真数值模拟和高分辨率实验数据成本高昂。高保真的数值模拟(如多物理耦合的精细化模拟)需要大量的计算资源，难以在实时情况下进行。因此，当前技术条件下，实现高保真数据的实时计算是不现实的。
3、(2)数据维度和测点分布的挑战。低维测量数据通常是通过传感器在局部点位或一维空间上获取的，表示的是空间中的低维度信息。而仿真结果可以根据其仿真区域的设置和求解算法的设置，自由地得到从低维到高维的仿真结果，如求解一条线、一个面、整个三维空间，甚至时空上的分布情况。在实际应用中，测点的高密度布置往往受到限制，特别是在堆内辐照条件和设计限制下，难以随意布置测点。因此，数据的维度差异和测点分布的稀疏性增加了数据融合的复杂性。
4、综上，如何实现核电厂数字孪生系统数据的高效处理，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，以解决或部分解决核电厂数字孪生仿真计算资源开销大的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、本专利技术的一个方面，提供了一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统
4、步骤s1，基于预设的核电厂的低维仿真模型，获取实时的低维仿真数据；
5、步骤s2，将所述实时的低维仿真数据作为预先构建的低维度测量-低维度仿真映射关系模型的输入，通过数据校准得到与实测仿真精度相近的低维校正数据；
6、步骤s3，将所述低维校正数据作为预先构建的低维度仿真-高维度仿真映射关系模型的输入，通过数据细化得到最终的高维度仿真数据。
7、作为优选的技术方案，还包括如下步骤：
8、步骤s0，获取核电厂目标区域内多个测量点采集的低维测量数据、所述低维仿真模型对所述目标区域仿真生成的离线的低维仿真数据，以及在多种仿真条件下进行高保真度仿真得到的离线的高维仿真数据，通过训练得到所述低维度测量-低维度仿真映射关系模型和所述低维度仿真-高维度仿真映射关系模型。
9、作为优选的技术方案，所述的低维度测量-低维度仿真映射关系模型的训练过程包括如下步骤：
10、步骤s001，将所述低维测量数据和所述离线的低维仿真数据在空间和时间维度上对齐，针对每一个时间步中的每一个测点，将测点本身以及距离测点预设范围内的低维仿真数据构成一个样本，得到时间和空间维度下的多个样本；
11、步骤s002，基于构建的多个样本，通过训练得到所述的低维度测量-低维度仿真映射关系模型。
12、作为优选的技术方案，所述的低维度仿真-高维度仿真映射关系模型的训练过程包括如下步骤：
13、步骤s001，将所述离线的低维仿真数据和所述离线的高维仿真数据在时间维度上对齐，针对每一个时间步下的低维仿真数据和高维仿真数据，构建一个样本，得到时间维度下的多个样本；
14、步骤s002，基于构建的多个样本，通过训练得到所述的低维度仿真-高维度仿真映射关系模型。
15、作为优选的技术方案，所述的低维测量数据为核电厂中蒸汽发生器测点数据。
16、作为优选的技术方案，还包括如下步骤：
17、步骤s4，基于最终的高维度仿真数据，实现对核电厂状态的实时监测和/或预测。
18、作为优选的技术方案，所述的最终的高维度仿真数据相较于所述实时的低维仿真数据具有更细致的网格。
19、作为优选的技术方案，所述的低维度测量-低维度仿真映射关系模型和/或所述的低维度仿真-高维度仿真映射关系模型基于神经网络构建。
20、本专利技术的另一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器以及存储器，所述存储器内储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行前述基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法的指令。
21、本专利技术的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行前述基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法的指令。
22、与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：
23、降低核电厂数字孪生系统仿真过程中的计算资源开销：本专利技术通过利用低维仿真模型，以实时的方式生成低维仿真数据，利用低维度测量-低维度仿真映射关系模型校正仿真与实际数据间的误差，再利用低维度仿真-高维度仿真映射关系模型得到细化后的精度更高的高维度仿真数据，节省在运行时产生高维数据的计算时间，同时融合了多维度数据的价值。
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1.一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，还包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的低维度测量-低维度仿真映射关系模型的训练过程包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的低维度仿真-高维度仿真映射关系模型的训练过程包括如下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的低维测量数据为核电厂中蒸汽发生器测点数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，还包括如下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的最终的高维度仿真数据相较于所述实时的低维仿真数据具有更细致
8.根据权利要求1所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的低维度测量-低维度仿真映射关系模型和/或所述的低维度仿真-高维度仿真映射关系模型基于神经网络构建。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器以及存储器，所述存储器内储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-8任一所述基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法的指令。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-8任一所述基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法的指令。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，还包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的低维度测量-低维度仿真映射关系模型的训练过程包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的低维度仿真-高维度仿真映射关系模型的训练过程包括如下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，所述的低维测量数据为核电厂中蒸汽发生器测点数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于多维度数据融合的核电厂数字孪生系统数据处理方法，其特征在于，还包括如下步骤：
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