人工智能驱动的核电关键参数实时监测与异常诊断

海东 商(大亚湾核电运营管理有限责任公司，中国)

摘要

核电是一种清洁低碳优质能源，在确保国家能源安全以及落实“双碳”目标中发挥着重要作用，而核电运行的安全性和可靠性也直接影响人民生命财产安全、环境质量和电力供应。本文从人工智能技术应用的角度出发，对核电主要参数实时监测与故障诊断的基本内容、传统方法不足之处以及人工智能驱动方式的特点进行论述，探讨这一新技术的应用价值并提出相应的建议，以期促进核电产业向智能化发展，提高运行安全水平和维护工作效率。

关键词

人工智能；核电；关键参数；实时监测；异常诊断

参考

陈楚员,谢洪虎,陈曌,等.核电厂放射性贮存池钢覆面检漏系统关键设计参数分析与研究[J].核动力工程,2020,41(02):155-159.

黄学颖,夏虹,姜莹莹,等.核电厂设备状态监测与异常参数预测方法研究[J].核动力工程,2026,47(01):229-234.

廉冰,曹少飞,王韶伟,等.核电厂辐射环境影响评价中转移参数的应用探析[J].环境保护,2024,52(02):13-17.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/gcjsygl.v10i7.38067