基于数据挖掘的一回路小泄漏故障预警研究

来源：核动力工程杂志2021年第5期北京时间：

作者：白秀春, 钱虹

单位：1.上海电力大学自动化工程学院，上海，200090；2.上海市电站自动化技术重点实验室，上海，200072；

摘要：一回路小泄漏的过度演变有可能引起严重事故，为防止事故发生，提出一种基于多特征参数综合的改进高斯混合模型-灰色关联度法-熵权法（GMM-GRA-EWM）的故障预警方法。首先，对一回路小泄漏的动态运行特性进行机理分析，确定了预警特征参数。然后，根据已确定的预警特征参数，结合熵权法和灰色关联度法，建立多参数综合预警模型。最后，采用相关性分析、改进高斯混合模型算法有效学习了大量数据的统计特性，使预警阈值在不同工况下具有自适应能力。结果表明，该方法在变工况运行条件下，可以有效达到预警。相较于单参数和固定阈值预警，该方法具有更好的稳定性，预警更加准确、有效、及时，可为实现一回路系统的状态监测提供参考。

关键词：改进高斯混合模型, 灰色关联度法, 熵权法, 自适应预警阈值, 多参数综合预警

基金资助：上海市2019年度“科技创新行动计划”高新技术领域项目（19511103700）；国家自然科学基金青年科学基金（51906133）