基于机器学习的核电厂设备故障预测模型研究

杜岩松 （ 浙江省中核浙能能源有限公司 ）

钟 骏 （ 浙江省中核浙能能源有限公司 ）

范志岚 （ 浙江省中核浙能能源有限公司 ）

童 超 （ 浙江省中核浙能能源有限公司 ）

Abstract

本文深入研究了基于机器学习的核电厂设备故障预测模型。概述了核电厂设备构成及重要性，介绍了故 障预测技术的理论基础，涵盖物理模型、数据驱动和知识方法。详细阐述了数据采集、特征分析、预处理等关键环 节，及故障预测模型设计流程，包括处理、特征工程、模型选择与构建、训练与优化。以主冷却剂泵为例，展示了模 型的实际应用。本研究为核电厂设备故障预测提供有效方法，有助于提升核电厂安全运行水平和经济效益。

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