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作者：侯建飞;张勋;黄曦;司恒远;
单位：核电安全技术与装备全国重点实验室,中广核工程有限公司;广西防城港核电有限公司;
摘要：为了避免设备的突然故障影响核电厂的安全性和经济性，基于核电厂的历史运行数据和神经网络算法，开发了一套核电厂设备关键指标预警系统，对设备的关键性能指标进行预测，并采用多种控制图耦合的方式，对预测值与实际测量值之间的偏差进行分析，并对超限的偏差进行预警。系统部署应用于某核电厂后，成功实现了若干起早期故障的预警，以某次凝汽器压力突然上升触发数字化分布式控制系统(DCS)报警事件为例，在DCS报警前及主控室运行人员巡检发现前约4 h,本系统已探知到凝汽器压力的异常上升并发出预警，为运行和检修人员预留足够的处理时间，极大地减少了运行人员的监盘压力，提升了机组运行的经济性。
关键词：故障预警;;神经网络;;控制图
