(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111466148.0 (22)申请日 2021.12.0 3 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114329905 A (43)申请公布日 2022.04.12 (73)专利权人 国家电投集团科 学技术研究院有 限公司 地址 102209 北京市昌平区未来科技城国 家电投集团科学技术研究院有限公司 院内A座8层至1 1层 (72)发明人 刘京　王苏　丁炜堃　陈纲　余慧　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 单冠飞(51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) (56)对比文件 CN 112381137 A,2021.02.19 CN 113627098 A,2021.1 1.09 CN 112100805 A,2020.12.18 审查员 段偲丽 (54)发明名称 全范围模拟 机可信度评估 方法、 装置及计算 机设备 (57)摘要 本申请提出了一种全范围模拟机可信度评 估方法、 装置、 计算机设备及存储介质， 涉及核电 站模拟机技术领域。 该方法包括： 获取电厂运行 数据集， 提取工况特征参数； 对工况特征参数进 行降维及聚类， 以获取工况特征参数集； 确定工 况特征参数集中的目标输出参数及目标输出参 数对应的主变量参数； 对主变量参数进行随机不 确定性分析和认知不确定性分析； 对主变量参数 进行抽样， 以获取目标输入参数； 将目标输入参 数输入全范围模拟机进行仿真计算， 以获取对应 的仿真输 出参数； 根据仿真输出参数及目标输出 参数间的相似度， 确定所述全范围模拟机的可信 度。 由此， 实现了对全范围模拟机的可信度评估， 进而为对全范围模拟机仿真程序及模型的校准 提供了依据。 权利要求书4页 说明书13页 附图4页 CN 114329905 B 2022.12.23 CN 114329905 B 1.一种全范围模拟机可信度评估方法， 其特 征在于， 包括： 获取电厂运行 数据集； 从所述电厂运行 数据集中提取工况 特征参数； 对所述工况 特征参数进行降维及聚类， 以获取多类工况分别对应的工况 特征参数集； 对每类工况分别对应的所述工况特征参数集中的输出参数进行筛选， 以确定目标输出 参数； 根据所述目标输出参数， 对所述工况特征参数集中的输入参数进行筛选， 以确定所述 目标输出参数对应的主变量 参数； 对所述主变量参数进行随机不确定性分析和认知不确定性分析， 以确定所述主变量参 数的不确定性分布； 根据所述主变量参数的不确定性分布， 对所述主变量参数进行抽样， 以获取目标输入 参数； 根据每类工况分别对应的所述目标输入参数及所述目标输出参数， 确定 工况数据集； 将每类工况分别对应的所述目标输入参数输入全范围模拟机进行仿真计算， 以获取对 应的仿真输出参数； 根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数及对应的所述目标输出参数间的相似度， 确定所述全范围模拟机的可信度； 所述根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数及对应的所述目标输出参数间的相 似度， 确定所述全范围模拟机的可信度， 包括： 对每类工况分别对应的所述仿真输出参数和所述目标输出参数进行不确定性分析， 以 确定所述仿真输出参数和所述 目标输出参数 的参考值和不确定度， 其中， 对于稳态工况数 据集的目标输出参数和仿 真输出参数， 利用均值 ‑方差分析方法进 行不确定性量化， 将均值 作为所述参考值， 将方差作为所述不确定度， 对于瞬态工况数据集的目标输出参数和仿真 输出参数， 利用动态均值 ‑方差分析方法进行不确定性量化， 将均值曲线作为所述参考值， 将方差曲线作为所述 不确定度； 根据多类工况分别对应的所述仿真输出参数的参考值和不确定度， 及所述目标输出参 数的参考值和不确定度， 确定所述全范围模拟机的可信度。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据多类工况分别对应的所述仿真输出 参数的参考值和不确定度， 及所述 目标输出参数 的参考值和不确定度， 确定所述全范围模 拟机的可信度， 包括： 根据每类工况分别对应的所述仿真输出参数的参考值和不确定度， 及所述目标输出参 数的参考值和不确定度， 确定所述仿真输出参数和所述目标输出参数的参考值相似度和不 确定度相似度； 根据每类工况分别对应的所述目标输出参数的参考值相似度和不确定度相似度， 及所 述目标输出参数对应的参考值权重和不确定度权重， 确定所述 目标输出参数 的可信度， 其 中， 利用层次分析法和Delphi法相结合的权重确定方法， 确定所述参考值权重和所述不确 定度权重； 根据每类工况分别对应的每个所述目标输出参数的可信度， 及每个所述目标输出参数 对应的权 重， 确定所述全范围模拟机在每 类工况下的可信度；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114329905 B 2根据所述全范围模拟机在每类工况下的可信度， 及每类工况对应的权重， 确定所述全 范围模拟机的可信度。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每类工况分别对应的所述仿真输出 参数的参考值和不确定度， 及所述 目标输出参数 的参考值和不确定度， 确定所述仿真输出 参数和所述目标输出参数的参 考值相似度和不确定度相似度， 包括： 将所述目标输出参数按照数据类型划分为确定性数据、 周期性数据及非周期性数据； 对所述确定性数据， 采用误差分析方法比较所述仿真输出参数的参考值和不确定度， 及所述目标输出参数的参考值和不确定度的差异， 以确定所述仿真输出参数和所述目标输 出参数的参 考值相似度和不确定度相似度； 对所述周期性数据， 采用小波分析方法比较所述仿真输出参数的参考值和不确定度， 及所述目标输出参数的参考值和不确定度的差异， 以确定所述仿真输出参数和所述目标输 出参数的参 考值相似度和不确定度相似度； 对所述非周期性数据， 采用灰色关联分析方法比较所述仿真输出参数的参考值和不确 定度， 及所述 目标输出参数 的参考值和 不确定度的差异， 以确定所述仿真输出参数和所述 目标输出参数的参 考值相似度和不确定度相似度。 4.如权利要求1 ‑3任一所述的方法， 其特征在于， 所述对所述工况特征参数进行降维及 聚类， 以获取多类工况分别对应的工况 特征参数集， 包括： 对所述工况 特征参数进行相关性分析， 以利用PCA方法对所述工况 特征参数进行降维； 将所述降维后的工况 特征参数划分为稳态工况 数据集及瞬态工况 数据集； 对所述稳态工况数据集， 采用模糊C ‑均值算法进行聚类， 以获取多个稳态工况对应的 工况特征参数集； 对所述瞬态工况数据集， 采用多维时间序列聚类算法进行聚类， 以获取多个瞬态工况 对应的工况 特征参数集。 5.一种全范围模拟机可信度评估 装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取电厂运行 数据集； 提取模块， 用于从所述电厂运行 数据集中提取工况 特征参数； 第二获取模块， 用于对所述工况特征参数进行降维及聚类， 以获取多类工况分别对应 的工况特征参数集； 第一确定模块， 用于对每类工况分别对应的所述工况特征参数集中的输出参数进行筛 选， 以确定目标输出参数； 第二确定模块， 用于根据所述目标输出参数， 对所述工况特征参数集中的输入参数进 行筛选， 以确定所述目标输出参数对应的主变量 参数； 第三确定模块， 用于对所述主变量参数进行随机不确定性分析和认知不确定性分析， 以确定所述主变量 参数的不确定性分布； 第三获取模块， 用于根据所述主变量参数的不确定性分布， 对所述主变量参数进行抽 样， 以获取目标输入参数； 第四确定模块， 用于根据每类工况分别对应的所述目标输入参数及所述目标输出参 数， 确定工况数据集； 第四获取模块， 用于将每类工况分别对应的所述目标输入参数输入全范围模拟机进行权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114329905 B 3