【摘 要】
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一种基于深度学习方法的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型被用来预测核电站异常工况,以有效解决核电安全系统中工况参数预测的问题。该模型利用LSTM对于长时间序
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,西安交通大学核科学与技术学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金面上项目“基于预测控制的核电站快速响应与智能控制研究”(2018JJ2057);湖南省“湖湘高层次人才聚集工程—创新人才计划”(2018RS3050);国家电力投资集团有限公司中央研究院;中广核研究院有限公司
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一种基于深度学习方法的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型被用来预测核电站异常工况,以有效解决核电安全系统中工况参数预测的问题。该模型利用LSTM对于长时间序列数据处理的优势,关注异常工况中核心参数的预测。根据异常工况的预测需要,LSTM模型预测功能的训练通过历史运行数据集和滚动更新方法(Rolling Update,RU)完成,并且通过测试数据集进行了实验验证。实验结果表明,此模型能够在事故工况下有效地预测核心参数变化趋势,损失值可低至3.7×10^-6。同
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