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龙图腾网获悉西安交通大学;江苏核电有限公司申请的专利一种基于模型和数据双驱动的核电厂智能调峰方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120562832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511054571.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于模型和数据双驱动的核电厂智能调峰方法是由白家赫;马朝龙;万承辉;王子为;陈太平;杜鹏裕设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型和数据双驱动的核电厂智能调峰方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于模型和数据双驱动的核电厂智能调峰方法，步骤如下：第一，进行堆芯建模，并使用堆芯物理软件进行计算，得到堆芯参数；第二，将核电厂运行数据，与堆芯参数组合构建数据集，并对数据集预处理；第三，对神经网络模型进行训练；第四，设定下一时刻的棒位，在使用堆芯物理软件进行计算和构建待预测的输入数据后，将待预测的输入数据输入训练好的神经网络模型预测下一时刻堆芯轴向功率偏移AO；第五，判断预测AO是否满足要求，如果满足要求则将对应棒位作为下一刻的目标棒位，否则重新调整棒位后返回第四步重新预测AO。本发明能够实时、精准地预测AO，减少人工决策风险，能够在保障堆芯安全的前提下实现核电厂智能调峰。

本发明授权一种基于模型和数据双驱动的核电厂智能调峰方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型和数据双驱动的核电厂智能调峰方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：选取核电厂反应堆堆芯及燃料组件的几何和材料参数进行堆芯建模，并使用堆芯物理软件进行模拟计算，得到需要但不能直接测量的堆芯参数； 步骤2：选用历史调峰中的核电厂运行数据与堆芯物理软件模拟计算得到的堆芯参数，二者共同构成神经网络模型训练所需的输入数据集，以下一个时刻的堆芯轴向功率偏移AO值作为标签数据集；并对输入数据集和标签数据集进行预处理； 步骤3：将步骤2中预处理后的输入数据集和标签数据集划分为训练集、验证集和测试集，并使用训练集、验证集和测试集对神经网络模型进行训练，得到训练好的精度满足要求的神经网络模型； 步骤4：在实际调峰中，设定下一时刻的棒位，在使用堆芯物理软件对堆芯进行跟踪模拟计算得到堆芯参数后，将得到的堆芯参数与实际调峰中的核电厂运行数据共同作为待预测的输入数据，并对待预测的输入数据进行预处理后输入训练好的神经网络模型，实时预测下一时刻堆芯轴向功率偏移AO； 步骤5：判断预测的堆芯轴向功率偏移AO是否满足要求，如果不满足要求则重新调整棒位后返回步骤4重新预测堆芯轴向功率偏移AO；如果满足要求则将对应棒位作为下一刻的目标棒位来辅助操纵员进行决策和调峰控制，实现智能调峰； 步骤2中所述核电厂运行数据包括反应堆功率、各控制棒组棒位、堆外探测器的堆芯轴向功率偏移AO测量值、燃料组件富集度和可燃毒物数量； 步骤2中和步骤4中所述预处理包括： 数据集重构：将所有输入数据集和标签数据集，分别按照预设顺序和结构重构成神经网络模型所需的数据输入格式； 数据集归一化：将重构后的所有输入数据集和标签数据集进行归一化，转化到0到1范围内，减少量纲和数量级影响。

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