摘要：针对核电机组在长期运行过程中热效率下降与性能退化问题，构建了一种融合多种机器学习算法的数据驱动型监测与评估方法。通过采集核电机组分布式控制系统与过程信息系统中的运行数据，结合热力学约束进行数据清洗与特征构造，建立了涵盖线性与非线性建模能力的多种预测模型，包括多元回归、支持向量回归、随机森林、梯度提升树及深度神经网络等。在性能退化识别方面，提出基于历史最优工况建立的性能基线模型，并引入多项偏差度量指标实现退化趋势量化，同时利用ARIMA 与LSTM 等时间序列模型提升预测准确性。实验结果表明，所提出方法在热效率精确建模与性能退化演化轨迹预测方面具有较高鲁棒性与工程适应性，可为核电机组的运行优化与运维决策提供有力支撑。

关键词：核电机组；热效率监测；性能退化评估；机器学习；时间序列预测；深度学习

引言

在核电机组运行过程中，热效率作为衡量能量转换效率的重要技术指标，直接反映设备健康状态与系统运行水平。以机器学习为代表的数据驱动方法在工业过程建模、故障诊断和趋势预测中展现出显著优势，为核电机组运行性能监测提供了新的技术路径。本研究围绕核电机组热效率变化机理与性能退化特征，结合历史运行数据与多源特征信息，系统构建了多类型机器学习模型，在此基础上提出性能偏离量化与退化趋势预测方法，旨在提升核电系统热效率监控的精度与时效性，并为运行维护策略优化提供理论支撑与实践工具。

1 核电机组热效率分析理论基础

核电机组作为一种高能量密度、低碳排放的电力生产方式，其热效率是衡量运行性能与能量转换效率的核心参数。核电机组通常采用压水堆或沸水堆作为反应堆类型，其基本工作原理是通过核裂变反应释放的热能加热一回路冷却剂，经蒸汽发生器传递至二回路，将水转化为高温高压蒸汽推动汽轮发电机组工作。在热力学计算中，热效率一般定义为有效输出功率与反应堆热功率之比，传统热效率评估依赖Rankine 循环理论及其变体模型，考虑蒸汽参数、冷源温度与系统热损失等因素。长期运行过程中，机组不可避免地出现性能退化，主要表现为传热效率下降、机械部件磨损与控制系统灵敏度下降等问题，典型机制包括蒸汽发生器传热管结垢、冷凝器热交换性能减弱、管道内壁沉积导致的流动阻力上升等，这些因素直接影响热功转换效率并对运行安全构成潜在风险。在建模方面，热效率与关键运行参数之间呈现高度非线性和多变量耦合关系，诸如主蒸汽压力、给水温度、冷凝压力、热功率负荷及冷却水温度等变量需联合建模以实现对热效率变化趋势的准确反映。

2 数据采集与预处理

核电机组运行数据主要来源于分布式控制系统（DCS）、过程信息系统（PIMS）及历史工况记录平台，采集周期通常为秒级或分钟级，涵盖主蒸汽参数、冷却剂温度、给水压力、热功率负荷等数百个传感变量。原始数据在长期运行中不可避免地存在缺失、漂移、跳变及传感器故障导致的异常值，为确保后续建模的准确性，需引入基于统计规则与物理约束的清洗策略，包括多维插值填补、异常值包络检测及传感器冗余校验等方法。在特征选择环节，结合热力学机理与统计学习理论，通过相关性矩阵分析、最大信息系数（MIC）筛选变量间非线性依赖关系，同时引入主成分分析（PCA）降低维度以缓解多重共线性问题，确保模型稳定性与泛化能力。在特征构造中考虑热力学约束与运行机理耦合特征，例如计算主回路与次回路之间的温差梯度、焓差特征等，增强数据表达能力。数据归一化处理采用Z-Score 标准化以消除不同物理量量纲影响，样本构造采用滑动窗口法生成时序样本集，为后续热效率预测模型提供高质量训练数据基础。

3 基于机器学习的热效率预测模型构建

热效率预测模型构建过程中，模型类型的选取需充分考虑核电机组运行数据的非线性特征、多变量耦合关系及高维数据结构。多元线性回归模型具备较强的可解释性，适用于初步建立输入参数与热效率之间的映射关系，但对变量间复杂非线性关系刻画能力有限。支持向量回归（SVR）依托核函数映射机制，可有效应对非线性特征分布，尤其在小样本与高维空间中具备鲁棒性表现。集成学习方法中的随机森林与梯度提升树（GBDT、XGBoost）通过构建多个决策树模型并融合其预测结果，具备较强的泛化能力与抗噪性，适合处理特征交互显著的工业系统数据。神经网络模型在深层结构设计下表现出对高维非线性特征的强表达能力，深度前馈神经网络（DNN）适用于静态工况特征建模，而长短期记忆网络（LSTM）可建模工况演化的时序动态，适应复杂退化过程的预测需求。模型训练采用基于交叉验证的策略，通过网格搜索或贝叶斯优化等方法进行超参数调优，确保模型收敛性与泛化性能。在性能评估方面，采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、判定系数（R²）与平均绝对百分比误差（MAPE）等多指标进行综合评估，以多维度反映模型精度、稳定性及相对误差表现。4性能退化评估与趋势预测

核电机组性能退化评估的关键在于构建科学合理的性能基线模型，以刻画设备在理想或近乎最优运行状态下的热效率行为。基线建立通常基于历史高性能运行工况，通过数据筛选与聚类分析剔除异常或低效样本，结合回归建模或核密度估计等方法构建反映系统最优状态的参考曲线。基于该性能基线，可定义热效率偏差量、累计偏离程度、退化速率等量化指标，对运行状态偏离程度进行精确刻画。针对退化趋势建模问题，采用时间序列建模方法可捕捉退化演化过程中的动态特征，ARIMA 模型在处理平稳序列上具有良好性能，适用于规则性退化模式的趋势外推，而 LSTM 神经网络具备处理长时序依赖与非线性关系的优势，能够更准确识别非平稳性退化轨迹。在退化模式识别中，可结合聚类算法与异常检测技术，分析不同运行阶段下退化特征变化规律，实现对典型退化机制如热传导效率下降、系统负荷响应迟滞等模式的识别与分类。运行预警系统设计需融合模型预测结果与阈值判断逻辑，基于退化速率、偏差幅度与预测可信度综合构建多层级预警机制，并支持可视化展示与实时告警，提升运行维护的前瞻性与主动性，有助于优化检修策略与保障机组长周期稳定运行。

5 结论

本文基于核电机组复杂工况下的运行数据，构建了一种融合热力学约束与多种机器学习算法的热效率预测与性能退化评估方法。通过系统性的数据预处理流程与特征工程设计，有效提取影响热效率的关键变量特征，提升了模型输入的表达能力与稳定性。在模型构建方面，通过对比多种主流回归与深度学习模型，验证了LSTM在捕捉退化演化趋势方面的优越性能，尤其适用于具有时序特性的退化过程建模。同时，基于历史最优工况建立性能基线模型，为量化性能偏差与识别退化模式提供了清晰的参考框架，结合多层级预警机制，为核电机组提供了具备前瞻性与实用性的运行诊断支持。研究结果表明，数据驱动模型在核电机组复杂系统监测中具备良好的工程适用性与扩展潜力。

参考文献：

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