还记得20世纪初，电气设备刚刚崭露头角时，工程师们是如何检测电路故障的吗?没错，他们靠的是经验和一把万用表。想象一下，那时候的工程师们，就像是在电路的迷宫中探险，用万用表这把“老式宝剑”，一点一点地寻找故障的蛛丝马迹。但随着电路越来越复杂，这种“老式宝剑”显然已经不够用了。在这种背景下，尤其是对于发电厂而言，故障的检测和处理显得尤为重要。各种发电厂的组件故障可能导致短期或长期的断电，这类故障被视为高级故障级别。与其他类型的电厂相比，核电厂因其潜在影响更为严重，因此将安全视为首要任务。核电站由多个关键部件组成，这些部件通过实时测量和监控系统进行管理，以确保安全运行。
即便如此，历史上仍然发生过几起严重的故障和事故。例如，1979年，美国的三哩岛(TMI)核电站就因操作人员的失误导致仪器故障，进而引发了一场严重的事故。此类事件不仅揭示了传统故障检测方法的局限性，也促使人们思考应如何利用现代科技来提升安全性和效率。
图1 三哩岛核泄漏事故发生后，工作人员在清理放射性污染[1]
在这样的背景下，AI技术应运而生。通过先进的人工智能技术，这些“智能侦探”能够实时分析大量数据，识别潜在故障，甚至预测设备的维护需求。它们不仅能够弥补传统方法的不足，还能为核电厂的安全运行提供更为可靠的保障。
核电厂的重中之重 关键电气化设备
在核电厂的运行过程中，电路系统的正常运作是确保核反应堆安全和发电效率的基础。电路故障可能会导致设备失效，甚至引发安全隐患。以核电站控制棒驱动机构电源系统(简称棒控电源)为例，它采用100%冗余配置，电路系统通过上游供电、旋转异步电机系统(RAM)和负荷部分共同支撑整个运行，完整系统如图2所示[2]。
图2 完整棒控电源系统结构图
然而，即便系统设计上具有冗余性，在现实中依然存在故障风险。2019年11月，某百万千瓦级核电站的并列运行RAM系统中，一组机组因故障失去磁场，导致正常组出现过电流，最终导致反应堆停堆，致使整个系统失效，给核电站带来了巨大的经济损失。这一事件凸显了电路系统中潜在故障的严重性，尤其是短路故障等常见问题的影响。
在核电厂的关键电气化设备中，可能会出现几种常见的故障类型。首先是短路故障，这种情况发生时，电路中出现意外的低阻抗路径，导致电流异常增大，可能引发设备损坏。短路故障可以进一步分为单相短路和相间短路。单相短路是指电路中的某一相与另一相或接地发生直接连接，形成低阻抗路径。而相间短路是指电路中两相之间发生短路，形成低阻抗路径。相间短路通常会引发更严重的后果，可能导致设备损坏、火灾或其他安全隐患。想象一下，这就像是电路中的“幽灵”，突然出现，把电流引向了错误的路径。
其次是开路故障，指的是电路中某一部分断开，导致电流无法正常流动，从而影响设备的正常工作。接地故障则是指电路中的某一部分意外与地面连接，这种情况可能会导致设备损坏或人员触电的风险。想象一下，这就像是电路中的“断路器”，突然跳闸，让电流无处可去。
此外，过载故障是指电路中的电流超过了设计的承载能力，这可能会导致设备过热，甚至损坏。想象一下，这就像是电路中的“超载卡车”，超过了道路的承载能力，最终导致道路损坏。
(a)短路[3]
(b)开路[4]
图3 常见故障示意图
故障诊断的“神器”：监测与报警系统、故障树分析及红外热成像
核电厂在诊断电路故障时，通常会使用多种方法，比如监测与报警系统、故障树分析及红外热成像等。这些方法各有特点，能够有效帮助工作人员提前发现问题并采取相应措施。
核电站的监测与报警系统是一个复杂而精密的体系，通常包括实时数据采集、数据处理系统、报警管理和数据展示四个层面。系统会实时监测电压、电流、温度、振动等各类信号并进行采集，继而交给数据处理系统进行信号滤波与调理、数据压缩存储、趋势计算和阈值判断。系统在报警管理这个模块内设有分级报警机制、声光报警提示以及报警确认和复位等功能，而在数据展示部分则拥有动态曲线显示、设备状态指示和历史数据查询等功能，确保核电站的安全与稳定运行。
图4 华龙一号核能发电机碳刷室智能在线监测系统[5]
故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)是一种重要的故障诊断方法，它的基本原理是通过自上而下的方式来分析问题，首先从最顶层的故障事件入手，然后逐层分解，找出导致故障的具体原因。FTA的优势在于它的系统性和直观性，使得复杂的问题变得更加清晰易懂。
红外热成像技术则是另一种非常实用的非接触式检测方法，广泛应用于核电站的电气设备检查。它通过探测物体发出的红外辐射，生成温度分布的图像，从而帮助工作人员识别设备中的热点和温差。在实际应用中，这项技术可以用于检查开关柜、监测变压器等，确保设备的安全运行。
(a) 高压电机引线
图5 对电气设备的红外热成像图像[6]
机器学习的“魔法”：智能诊断从“黑箱”到“透明”
值得一提的是，近年越来越受到大众关注的机器学习技术，在核电站的故障诊断中也日益受到重视，发挥着重要作用。
传统机器学习模型常被视为“黑箱”，其决策过程难以理解，限制了在关键领域的应用。然而，随着技术进步，机器学习的可解释性不断提升，维护人员可以通过可视化工具更直观地理解模型判断，从而做出更科学的决策。
机器学习能够通过分析大量历史数据，识别设备正常运行的特征模式，包括温度、压力、电流和电压等参数，进而提取出关键特征，建立设备的“健康档案”。当设备运行时，实时数据会被输入到模型中，与历史数据进行对比，从而判断当前状态是否正常。
图6 某公司核电系统智能运维与健康管理平台[7]
此外，机器学习的训练和推断过程适合用于大规模并行计算，这与核电站对高性能计算的需求相契合，使其能够在实际应用中发挥优势，即机器学习的自我学习能力使故障诊断系统不断优化。随着设备运行数据的积累，模型能够持续训练提升对故障模式的识别能力，这意味着系统不仅能识别已知故障类型，还能适应新故障模式，提高诊断的准确性和及时性。
机器学习算法还能够有效应对噪声干扰，就像一个聪明的侦探，能够在嘈杂的环境中找到有用的信息。在核电站的运行过程中，可能会出现晶闸管中的脉冲分量和电流中的高次谐波等噪声，它们可能会影响到数据的准确性。但机器学习算法能够通过分析大量的数据，识别出哪些信号是有用的，哪些是无用噪声。它们就像是训练有素的耳朵，能够过滤掉不必要的声音，专注于重要的信息，帮助核电站更好地监测和控制设备的运行，确保安全和效率[8]。
当设备的运行数据偏离正常范围时，智能诊断模型会迅速发出预警，提示维护人员进行检查。这种异常检测技术可以利用端到端的学习方式，直接从原始数据中学习输入和输出之间的映射关系，从而避免了手动提取特征的繁琐过程，更贴合核电站故障诊断的实际需求。
图7 异常数据识别与检测[9]
核电厂在发现电路故障后，会立即停机并切断电源以确保人员和设备安全。随后，专业技术人员会检查故障原因并修复或更换损坏设备，以恢复正常运行，从而保证核电厂能够及时处理电路故障，保障设备安全与稳定。
综上，核电厂关键电气化设备诊断与处理是确保核电安全运行的重要环节。随着科技的不断进步，未来的核电厂将在故障诊断和预防方面变得更加智能化，进而为人类提供更安全、清洁的能源，促进可持续发展。
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