核电厂数字孪生控制与预测耦合方法

一种核电厂数字孪生控制与预测耦合方法，在离线阶段通过构造基于异常工况转变过程中传感器测量值的运行数据集和基于核电站异常运行时系统保护措施的控制操作数据集，将两个数据集同时输入神经网络进行训练，得到针对异常工况核电厂运行数据的时序预测模型，在在线阶段通过训练后的时序预测模型进行实时工况数据判断。本发明基于实际的反应堆控制要求，对异常工况下的控制操作措施进行数学量化，着重考虑人机融合在预测模型中的体现，能够确保预测时间足够超前的情况下实现对运行数据的精确预测。