一种基于动态模式分解和深度学习的反应堆热工水力特性快速预测方法

本发明公开了一种基于动态模式分解和深度学习的反应堆热工水力特性快速预测方法，包括：获取反应堆在不同运行工况下的热工水力特性数据，选取稳态运行数据组建快照；通过奇异值分解对快照进行初始降维，获得降维后的快照表示；基于降维后的快照表示构建降阶模型；其中构建降阶模型包括：对降维后的快照进行动态模式分解，构建参数化的低维线性算子，通过深度学习拟合算子与运行参数的映射关系；通过核反应堆机理模型的仿真结果对降阶模型进行验证，验证通过时获得参数化降阶模型；将实际运行工况数据输入到参数化降阶模型中，获得反应堆热工水力特性预测结果。本方法通过结合动态模式分解和深度学习技术，显著提高了仿真效率。