Page 140 - 核电厂电气技术与设备管理

核电厂电气技术与设备管理
Electrical Technology and Equipment Management of Nuclear Power Plant

量进行全面管控的基础。
核电设备的质量影响着核电站运行安全，因此必须建立严格的质量控制体
系，主要采取的技术手段有：首先结合专家知识和协同数据网络获取多维度质量

特性，形成质量特性集后通过特征选择、聚类分析等方法实现关键质量特性的降
维和识别；其次由知识驱动建立面向核电设备质量状态的演化传递网络，通过多
阶段质量要素的传递融合，根据数据挖掘阶段获得的质量退化规则等，构建装备
质量演化知识库和全生命周期质量演化图谱；然后进行跨主体的质量缺陷追溯

与标定，围绕核电质保要求和专业监督技术文件制定质量计划管理和质量检测管
理方法，建立协同质量检验标准进行协同质量计划审批，通过供应商资质审核、
文件审查结合大数据分析和质量评价体系，完成对质量缺陷的提前预判或实时追
溯，并沿质量演化链向上标定产生缺陷的工艺或过程，实现核电设备质量的迭代

优化；最后基于历史数据形成的质量改进案例和已有质量演化网络，构建全价值
链质量保证体系，通过质量数据统一关联编码有效管理各个场所使用的质量体系
文件、文档、规范、标准、其他技术资料等，推动核电设备质量管理水平和效率
不断提高，质量缺陷得到持续改善。质量的稳定控制的目的是降低对专家知识的

依赖，是促进核电设备对象规划决策实现优化执行的前提。
核电设备对象管理包含设计变更、运行维护和故障预警等多个任务，为了便
于价值链上企业主体准确理解其他协同单位的意图，提高协同效率，主要采取的
技术手段有：首先在缺乏设备物理实体时根据多模态数据建立高保真模型，通过

多模态数据视图模型驱动高保真模型快速构建，根据名称、场景、提供方和业务
逻辑等多个维度实现数据与模型的可信匹配；其次根据多核数据演化和推理进行
运行规则的提取，通过集成学习和领域自适应等方法实现多个时序任务的泛化处
理，融合统计数据与规则实现对核电设备运行状态的实时预测；然后为了实现故

障发生前的提前预警、故障发生时的智能诊断，对采集到的历史故障信息进行筛
选与清洗补全，对故障数据和知识进行显著性校验以实现故障知识的规约，由于
核电运行故障发生率较低，所以通过端到端的小样本监督学习实现对核电设备运
行故障的诊断与预警；最后将全流程运维知识反馈到设备设计与制造早期阶段，

建立全流程运维事件统一标识，以可视化方式进行设备对象检索与消息反馈，面
向链上群厂进行经验传递，实现运维过程的高效、准确决策。
来自全生命周期的决策案例以及基于案例的推理和知识传递，主要解决全

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