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华龙一号核电厂多工况智能控制模型构建
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作者 孔凯贺 马廷伟 +4 位作者 张建文 王泰科 宫爱成 刘志云 付汝师 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第11期1757-1763,共7页
核电产业与人工智能技术的融合越来越深入,通过开发智能模型进行核电厂事故控制是一个重要的应用场景。行为克隆算法为核电厂事故工况智能控制模型的开发提供了技术支撑。然而,受核电厂事故类型多样、控制过程复杂等因素影响,现有模型... 核电产业与人工智能技术的融合越来越深入,通过开发智能模型进行核电厂事故控制是一个重要的应用场景。行为克隆算法为核电厂事故工况智能控制模型的开发提供了技术支撑。然而,受核电厂事故类型多样、控制过程复杂等因素影响,现有模型在多工况场景下常存在个别工况应对能力不足的问题。针对这一问题,本研究引入数据集聚合算法(Dataset Aggregation,DAGGER)对行为克隆模型进行优化,重点提升特定事故工况下的控制性能。实验结果表明,优化后的模型在目标工况的控制表现显著改善,同时智能控制策略的泛化能力与学习效率得到有效提升。 展开更多
关键词 核电厂 人工智能 强化学习 dagger算法 事故控制
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