基于神经网络的核反应堆堆芯热功率预测

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ct_1984tao1

【摘要】

：

由于核反应堆经常变负荷运行,为使堆芯热功率与负荷相匹配,保证核电站的安全运行,需要精确预测反应堆堆芯热功率分布,以做出及时调整。传统方法包括基于核反应机理物理模型和实验模型,难以通过直接分析相关数据,准确预测功率分布。采用某CANDU重水堆核电站真实监测数据,根据数据的分布特征,分别构建了基于满功率日时间序列的LSTM循环神经网络和基于特征再提取的卷积神经网络CNN模型,并对网络结构优化,以此来进

【作者】

：

张奥鑫滕婧琚贇杨韬燃

【机构】

：

华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2021年10期

【关键词】

：

核反应堆堆芯热功率长短时记忆网络卷积神经网络

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