摘要：核电直流电源系统是保障核电站安全稳定运行的核心辅助系统，核心功能包括给控制回路供电、启动应急设备等，其运行状态直接关系到核电站安全屏障是否完整。人工智能技术在数据处理、特征提取、趋势预测这些方面有明显优势，能弥补传统维修模式的不足，为核电直流电源系统的预测性维修提供支持，从而为人工智能在核电直流电源系统预测性维修中的应用提供可行策略。关键词：人工智能；核电直流电源系统；预测性维修；故障预测；维修决策

引言

在核电站的整体系统架构中，直流电源系统是必不可少的“生命线”系统，其主要功能是为核电机组的控制回路、保护装置等关键设备提供稳定且可靠的直流电源。无论是核电机组正常运行时的参数控制还是遇到事故工况时的应急响应，直流电源系统能不能持续稳定运行，都会影响核电站的安全水平和运行连续性。人工智能技术的快速发展，为预测性维修提供了核心支撑。预测性维修是以设备运行状态数据为基础的，通过先进算法实时监测设备健康状况，预测故障趋势，再根据预测结果制定个性化的维修策略，实现“按需维修”。

（一）挖掘与健康状态相关的关键信息

核电直流电源系统的运行数据有三个明显特点：维度高、非线性、动态变化，如果直接将原始数据直接用来训练模型，很容易出现新问题，一是“维度灾难”，数据维度太多会让模型处理难度大幅增加；二是模型复杂度上升，影响模型的运行效率和预测精度。因此，应通过人工智能技术做故障特征提取，从原始数据里挖出能反映组件健康状态和故障趋势的关键特征，这样才能让后续的模型训练更有效[1]。常用的故障特征提取方法主要有三种：时域特征提取、频域特征提取、非线性特征提取。时域特征提取主要是计算数据的统计量，像均值、方差、峰值、峰峰值、均方根等，用这些指标能描述电压、电流等信号的静态特性，比如通过电流的均值变化判断组件是否处于稳定运行状态；频域特征提取则是用傅里叶变换、小波变换这些方法，把时域信号转换成频域信号，再提取信号的频率分布、频谱峰值等特征，这种方法适合分析有周期性波动的信号，比如充电电流的纹波，能从频率变化中发现潜在问题；非线性特征提取要用到混沌理论、分形理论，提取信号的非线性指标，比如关联维数、Lyapunov 指数，主要用来捕捉组件性能退化过程中的非线性变化，像蓄电池老化时内阻的变化就属于非线性变化，用这种方法能精准识别。通过这三种方法从多维度提取特征，就能构建出全面、精准的组件健康状态特征向量，为后面的预测模型提供高质量的输入数据。

（二）实现组件健康状态与故障趋势预测

预测模型是人工智能预测性维修的核心部分，其功能是基于预处理后的特征数据，完成两件关键事：一是评估核电直流电源系统组件的健康状态，二是预测组件的故障趋势。根据预测目标的不同，这类模型能分成健康状态评估模型和故障预测模型两类。在健康状态评估模型方面，其主要用来实时判断组件的健康程度，常用的有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN），还有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）这类深度学习模型。训练这类模型时，要用到历史健康状态数据和对应的特征向量作为样本，通过训练构建起特征和健康状态之间的映射关系。在此基础上，用实时采集的特征数据输入模型，模型就能对数据进行分类，确定组件当前处于哪个健康等级。比如针对蓄电池，把它的端电压、电解液密度、充放电循环次数等这些特征输入神经网络模型，经过训练后，模型就能实时评估蓄电池的健康状态，及时发现早期退化的迹象。在故障预测模型中，其作用是预测组件未来的健康状态，以及故障发生的概率。常用的模型包括ARIMA、LSTM 这类时间序列预测模型，还有贝叶斯推理模型、隐马尔可夫模型（HMM）等。训练这类模型要以历史运行数据和故障记录为基础，通过分析这些数据找出组件性能退化的规律和趋势，进而预测未来一段时间内，组件还能正常运行多久，以及发生故障的概率有多大。

（三）制定科学、高效的维修策略

维修决策优化模型主要包含两方面内容，维修时机优化和维修资源调度。先看维修时机优化，综合考虑几个关键因素：组件剩余寿命、故障发生的概率，还有核电站的运行计划。通过这些因素确定最适合的维修时间点，一方面避免维修活动和机组运行冲突， 影响发 电效率 低故障发生的风险。比如，要是预测某组蓄电池3 个月后会出现严重退 检修，能把蓄电池更换安排在本次停机检修，避免因为换蓄电池单 停机， 损失 修资源调度这部分要根据维修任务的优先级来安排—— 比如影响系统安全的紧急维修任务得优先处理；还要看维修需要的备件够不够、人力是否充足，以及现有资源的可用情况，然后优化资源分配方案。

二、应用过程中的技术挑战与应对思

（一）数据安全与隐私保护挑战

核电行业属于关键基础设施领域，直流电源系统的运行数据和维修数据都关联着核电站的安全运行信息，敏感性极高。在人工智能应用到该系统预测性维修的过程中，数据安全与隐私保护是必须面对的首要挑战[2]。应对这种挑战有两个主要思路，一是构建“端-边-云”一体化的安全数据传输与存储架构。具体来说，在数据采集端，要采用加密传输技术，比如SSL/TLS 加密，防止数据在刚采集就被窃取；到了边缘节点，先对数据做预处理和局部分析，这样能减少需要传输到云端的敏感数据总量，降低传输过程中的风险；而在云端存储环节，应用分布式加密存储和访问控制技术，严格限制哪些人能访问数据，确保没有授权的人碰不到这些敏感信息。二是引入联邦学习技术，这种技术能在不共享原始数据的前提下，让多站点、多系统一起协同训练模型。这样一来，既能充分利用不同站点的多源数据，帮助提升模型性能，又能避免原始数据在共享过程中泄露，从而保障数据隐私安全。

（二）模型可靠性与可解释性挑战

核电行业对设备维修的可靠性和可解释性要求高，但人工智能模型，尤其是深度学习模型，常被当成“黑箱”，其预测结果在可靠性和可解释性上，很难达到核电行业的严格标准。针对这些问题，有三个主要应对思路。第一个是用“数据增强+模型验证”的方式提高模型可靠性：通过数据扩充、对抗训练技术，让模型能适应更多样的情况，增强泛化能力；同时用真实运行数据和故障模拟数据，持续对模型做验证和优化，确保模型在不同工况下，第二个是引入可解释人工智能（XAI）技术，如特征重要性分析、注意力机制、模型可视化等。通过这些技术，能清晰展示模型预测过程中，哪些关键特征（比如蓄电池内阻、母线电压波动）起到了作用，以及这些特征是怎么影响预测结果的，让运维人员能明白预测结果的来源，从而提高对模型的信任度。

结语

核电直流电源系统的预测性维修，是提升核电站安全运行水平、优化维修资源配置的重要手段，而人工智能技术正好为它提供了强有力的技术支撑。通过构建对应的应用框架，能实时监测核电直流电源系统组件的健康状态，及时掌握组件是否出现性能退化，精准预测故障趋势，可提前判断组件可能出现故障的时间与概率，科学优化维修策略，让维修方案更贴合实际需求。

参考文献：

[1]张恒,吕雪,刘东,等.核电人工智能应用:现状,挑战和机遇[J].核动力工程,2023,44(1):111-118.

[1]蒋翔宇,冯毅雄,洪兆溪,等. 基于多级数据融合的核电站运行功能健康状态评估[J]. 机械工程学报,2024,60(4):200-211.