中科院开发核电厂智能故障诊断方法 日本人快来学学，别动不动往海里排废水

中国科学院新闻网消息，中科院合肥物质科学研究院核能安全技术研究所研究员汪建业课题组在核电厂复杂系统智能故障诊断方法研究方面获进展。

研究成果以A data-driven adaptive fault diagnosis methodology for nuclear power systems based on NSGAII-CNN为题，发表在期刊Annals of Nuclear Energy上。

据了解，故障诊断技术是核电厂运行支持系统的重要组成部分，有助于核能生产的安全性和可靠性。目前用于核电厂复杂系统故障诊断的网络结构需要专业人员设计，消耗时间长，诊断效率低。

在这项研究中，研究人员分析了核电厂数据的特点，建立了基于数据驱动的核电厂复杂系统故障诊断模型，开发了一种自适应故障诊断方法。这种方法结合了非支配遗传算法和卷积神经网络算法。

该算法已在中科院战略性先导科技专项中国铅基研究反应堆平台上开展了应用研究。结果表明，这种新方法相比目前三种经典CNN架构模型具有显著优势。

根据前瞻产业研究院数据，截至2020年末，中国共有16座核电站投入运行，运行核电机组达49台，总装机容量达51027.16MWe。

在核电站的生产运营方面，2020年，全国累计发电量为74170.40亿千瓦时，运行核电机组累计发电量为3662.43亿千瓦时，占全国累计发电量的4.94%。

中国核电厂智能故障诊断方法，日本人快来学学，别动不动往海里排废水

中国科学院新闻网消息，中科院合肥物质科学研究院核能安全技术研究所研究员汪建业课题组在核电厂复杂系统智能故障诊断方法研究方面获进展。

研究成果以A data-driven adaptive fault diagnosis methodology for nuclear power systems based on NSGAII-CNN为题，发表在期刊Annals of Nuclear Energy上。

据了解，故障诊断技术是核电厂运行支持系统的重要组成部分，有助于核能生产的安全性和可靠性。目前用于核电厂复杂系统故障诊断的网络结构需要专业人员设计，消耗时间长，诊断效率低。

在这项研究中，研究人员分析了核电厂数据的特点，建立了基于数据驱动的核电厂复杂系统故障诊断模型，开发了一种自适应故障诊断方法。这种方法结合了非支配遗传算法和卷积神经网络算法。

该算法已在中科院战略性先导科技专项中国铅基研究反应堆平台上开展了应用研究。结果表明，这种新方法相比目前三种经典CNN架构模型具有显著优势。

根据前瞻产业研究院数据，截至2020年末，中国共有16座核电站投入运行，运行核电机组达49台，总装机容量达51027.16MWe。

在核电站的生产运营方面，2020年，全国累计发电量为74170.40亿千瓦时，运行核电机组累计发电量为3662.43亿千瓦时，占全国累计发电量的4.94%。

另外，根据《“十四五”规划和2035远景目标纲要》，至2025年，我国核电运行装机容量将达到7000万千瓦。

从学术到产业，更多核电行业数据请参考前瞻产业研究院《2021-2026年中国核电行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研等解决方案。

另外，根据《“十四五”规划和2035远景目标纲要》，至2025年，我国核电运行装机容量将达到7000万千瓦。

从学术到产业，更多核电行业数据请参考前瞻产业研究院《2021-2026年中国核电行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研等解决方案。