一种基于模型和数据双驱动的核电厂智能调峰方法

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。