核動(dòng)力裝置運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究與應(yīng)用可以準(zhǔn)確、及時(shí)地反映核動(dòng)力裝置（Nuclear Power Plant，NPP）的運(yùn)行變化趨勢(shì)，給操縱員提供預(yù)報(bào)警信息。因此，對(duì)于提高核動(dòng)力裝置的安全性和緩解操縱員的壓力具有重大意義。
　　本文通過(guò)對(duì)核動(dòng)力裝置的運(yùn)行特性、主要特征參量的變化規(guī)律進(jìn)行深入分析，和對(duì)核動(dòng)力裝置運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀的分析得出：采用灰色預(yù)測(cè)方法或BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法對(duì)核動(dòng)力裝置的運(yùn)行趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的。在了解灰色預(yù)測(cè)方法和BP

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上深入研究了GM（1，1）預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。針對(duì)GM（1，1）預(yù)測(cè)模型只能對(duì)單個(gè)原始序列建模的缺點(diǎn)，本文通過(guò)引進(jìn)分塊矩陣的運(yùn)算，在GM（1，1）模型對(duì)單個(gè)原始序列建模的基礎(chǔ)上，提出了能夠?qū)Χ鄠€(gè)原始序列建模的改進(jìn)型GM（1，1）模型。另外本文通過(guò)采用訓(xùn)練樣本集的動(dòng)態(tài)更新技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線訓(xùn)練技術(shù)，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，提出了能夠隨時(shí)間動(dòng)態(tài)更新的在線BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。在對(duì)核動(dòng)力裝置特征參量

3、的時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，比較GM（1，1）預(yù)測(cè)模型、改進(jìn)型GM（1，1）預(yù)測(cè)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和在線BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)及適用的范圍并提供原因分析。研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在核動(dòng)力裝置關(guān)鍵參量軟測(cè)量中的應(yīng)用，對(duì)軟測(cè)量的結(jié)果進(jìn)行原因分析和效果評(píng)價(jià)。在 Visual Studio2010開發(fā)環(huán)境下，利用C＃4.0程序語(yǔ)言完成核動(dòng)力裝置運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)系的設(shè)計(jì)與開發(fā)，并采用全范圍仿真軟件的數(shù)據(jù)驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的有效性。
　　驗(yàn)證結(jié)果表