摘要：探讨机器学习技术在核电厂特殊工艺管线电伴热系统设计中的应用，通过研究该系统的运行机理和设计要求，提出了使用Kmeans聚类算法来优化伴热电缆分组和伴热系统控制模块的定位布置，该方法可显著提高设计效率和准确性。

关键词：核电站；电伴热；机器学习

1、背景

2016年国务院发布的《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》明确了构建现代智慧能源体系的目标。同年，国家能源局的《电力发展“十三五”规划》进一步将智能发电技术纳入规划，标志着电力行业数字化、智能化发展的必然趋势。但核电作为新能源技术的重要组成部分，在数字化和智能化的道路上仍面临挑战。由于核电的安全性要求极高，先进的智能技术如机器学习、人工智能等当前往往仅应用于与运行不直接相关的场景。本文通过对核电厂特殊工艺管线电伴热系统运行机理、设备组成、系统要求、设计人员工作内容等多方面的研究，探索在部分环节中引入机器学习算法，以帮助设计人员提高工作效率和工作准确性。

2、系统介绍

特殊工艺管线电伴热系统作为核电站重要系统，广泛应用于核电站中有硼溶液流过的管道、阀门及泵组等关键设备，系统通过电加热的方式来维持管道或设备内流体的温度，避免设备中的溶液因温度过低出现化学物质结晶或变性，导致设备堵塞，确保核电站的正常运行和安全。电伴热系统通常由伴热电缆、温度传感器、保温层和伴热系统控制模块组成。伴热电缆贴附在管道或设备表面，通过电流产生热量，以维持管道内流体的温度。温度传感器用于监测管道或设备的温度，以协助伴热系统控制模块工作。保温层则用于保护伴热电缆维持温度，防止热量散失和电缆损坏。伴热系统控制模块用于实时监控伴热电缆的工作状态与管道的温度，通过调节伴热电缆的通断，以控制关键设备处在正确的预设温度范围。核电厂特殊工艺管线电伴热系统是确保核电站安全、稳定运行的重要一环，是核电站安全系统中不可或缺的一部分。

3、现状分析

在核电厂特殊工艺管线电伴热系统设计中，虽然各机组和堆型的主要系统结构与设计框架变化不大，但由于每个机组和堆型的详细设计差异，需伴热的关键设备数量、关键设备布置位置、伴热电缆安装位置、温度传感器安装位置等方面往往存在显著差异，又因单个伴热控制模块的通道数量有限，多采用分布式的配置方式，这需要设计人员针对每个项目的特点和要求进行细致的伴热电缆分组设计，并根据分组情况确定伴热系统控制模块的位置，以开展后续的安装布置设计工作。但因伴热设备通常分布在核电厂的各处，如何合理地分配伴热电缆分组与伴热控制模块是设计过程中的一个重要问题。如果分配不当，不仅会增加设备采购、安装和维护的成本，还会提高故障发生的风险，造成潜在的安全隐患。

在以往的项目中，这项工作通常由设计人员手工完成，涉及大量冗长和重复的计算工作。由此引发思考是否可以在本环节中引入机器学习技术，协助设计人员进行自动化的伴热电缆分配及伴热控制模块的定位布置工作。

4、方案设计

通过对特殊工艺管线电伴热系统设计人员工作方式方法的研究，提取关键步骤，当前伴热电缆及伴热系统控制模块的分配方法多为由温度传感器表示伴热电缆，计算各点位直线距离，结合工作人员设计经验确定伴热电缆分组，再由分组确定控制模块位置的方式进行，此过程与机器学习领域中聚类场景高度相似。由此设计方案，使用Kmeans聚类算法对温度传感器的位置进行聚类计算。KMeans算法是一种广泛使用的成熟聚类算法，是一种无监督学习方法，基本思想是将样本集中的样本分组成预先指定数量的簇，使得同一个簇内的样本相似度高，而不同簇内的样本相似度低。算法简单易懂，计算效率高，适用于大规模数据集。

5、实施与验证

根据设计方案，首先通过电厂三维模型与设计文件确定各伴热电缆（温度传感器）的数量及温度传感器的布置位置，由此计算传感器的三维坐标与伴热系统控制模块的目标数量，使用伴热系统控制模块的预计数量即伴热电缆的目标分组数量作为聚类目标簇的数量（K），使用传感器三维坐标作为样本点，引入Kmeans算法，算法将随机选择K个数据点作为初始的聚类中心，对于每个样本点计算与各聚类中心的阿基米德距离，根据距离大小将样本点分配给最近的聚类中心所在的簇中。再对每个簇计算该簇中所有样本点的平均值，将这个平均值作为新的聚类中心，不断的重新分配与更新，直到聚类中心不再出现显著的变化。此时，每个样本点所在的簇即为各伴热电缆的分组，每个簇聚类中心的样本值即为该簇所属分组的伴热系统控制模块三维坐标。通过该方法可以快速、高效、准确的进行伴热电缆分组与伴热系统控制模块的定位工作，显著降低设计人员的工作量，提高系统设计效率。

6、展望

本文通过辅助设计人员的角度在核电厂特殊工艺管线电伴热系统的设计工作中引入机器学习算法，帮助设计人员进行设计工作的优化。以此抛砖引玉，以机器学习、人工智能为首的先进智能化技术可以在优化能耗，预测维护等多个方面发挥作用。此外，机器学习还可以应用于核电厂的安全监控系统，通过对监控数据的实时分析，快速识别潜在的安全风险，并提供预警，从而提高核电站的整体安全性。

虽然核电的数字化和智能化发展面临挑战，但通过对特殊工艺管线电伴热系统的关键环节研究和机器学习算法的应用，我们可以逐步推进这一进程。这不仅能提高核电厂的运行效率和安全性，还能为中国特色的智能发展道路提供宝贵的经验和示范。随着技术的不断进步和政策的支持，核电厂的数字化和智能化发展将会取得更大的进步，为能源领域的智能化转型提供强有力的支撑。这一转型不仅符合《中国制造2025》和“互联网+”智慧能源发展的指导意见，也是实现电力行业全面数字化、智能化发展的关键步骤。随着核电厂数字化和智能化水平的提升，我们有望在未来看到一个更加安全、高效、环保的能源生产和消费模式。

参考文献：

[1]杨萧，邹凯.华龙一号核电厂电伴热系统伴热电缆的选取与伴热计算[J].产业与科技论坛，2018，17（07）：64-65.

[2]郭艳辉.电伴热在核电厂的应用及工程设计[J].电工技术，2019，（21）：62-64.

作者介绍：

夏增辉（1995—），男，汉族，湖北襄阳人，本科，中国核电工程有限公司，助理工程师，现主要从事核工程和核电厂的智能化设计相关工作。