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核动力二回路凝给水系统异常检测及故障诊断研究

摘要

核能作为一种清洁能源，是实现“碳达峰、碳中和”目标的重要途径。但核动力系

统设备复杂，监测参数众多且耦合度高，导致系统偏离正常运行状态的原因复杂多样，

尤其是在故障现象不明显且演变缓慢的情况下，系统故障状态将更加难以被发现。因此，

建立核动力二回路异常检测与故障诊断综合系统，及时检测到系统偏离正常运行状态，

并将故障类型及发生位置反馈给作业人员，对提升核动力二回路系统运行安全稳定性具

有重要意义。

本文结合了仿真技术与人工智能方法，利用GSE仿真软件构建了核动力二回路系

统的仿真模型，对多种故障工况进行了模拟，设计了特征数据集。构建了LSTM-AE的

异常检测模型，基于LSTM-AE重构误差阈值法，对二回路凝给水系统进行异常检测研

究，并针对异常检测模型设计了消融实验和抗噪性能实验。检测到系统偏离正常运行状

态后，为进一步确定故障发生的位置和类型，构建了基于XGBoost的故障诊断模型，引

入了多种模型评价指标，综合评估故障诊断模型的性能，并针对故障诊断模型，设计了

对比实验和抗噪性能实验。

结果表明，仿真值与设计值最大误差不超过5%，仿真模型具有良好的准确性和可

靠性，可以反映二回路凝给水系统实际的运行状态。LSTM-AE异常检测模型对异常状

态的查全率达100%，各项评价指标均高于传统自编码器，能够快速准确识别出系统异

常，当系统偏离正常运行状态时及时预警，并将数据输入到故障诊断模型。XGBoost故

障诊断模型对16种故障类型的识别准确率可达98%，与SVM和RF传统机器学习算法

故障诊断模型相比，XGBoost诊断模型具有显著的诊断性能。本文建立的异常检测模型

和故障诊断模型在一定程度的数据缺失及高斯白噪声影响下，仍有较高性能，模型抗噪

性能良好。

关键词：核动力；凝给水系统；建模仿真；异常检测；故障诊断

核动力二回路凝给水系统异常检测及故障诊断研究

ABSTRACT

Asacleanenergy,nuclearenergyisanimportantwaytoachievethegoalofcarbonpeak

andcarbonneutrality.However,theequipmentofnuclearpowersystemiscomplex,the

monitoringparametersarenumerousandthecouplingdegreeishigh.Thereasonsforthe

systemdeviatingfromthenormaloperationstatearecomplexanddiverse,especiallyinthe

casethatthefaultphenomenonisnotobviousandtheevolutionisslow,thefaultstateofthe

systemwillbemoredifficulttobefound.Therefore,itisofgreatsignificancetoestablisha

comprehensivesystemofanomalydetectionandfaultdiagnosisforthesecondarycircuitof

nuclearpowersystem,todetectthedeviationofthesystemfromthenormaloperationstatein

time,andtofeedbackthefaulttypeandlocationtotheoperators,soastoimprovethesafety

andstabilityofthesecondarycircuitofnuclearpowersystem.

Inthispaper,