還記得20世紀初，電氣設備剛剛嶄露頭角時，工程師們是如何檢測電路故障的嗎?沒錯，他們靠的是經驗和一把萬用表。想象一下，那時候的工程師們，就像是在電路的迷宮中探險，用萬用表這把“老式寶劍”，一點一點地尋找故障的蛛絲馬跡。但隨著電路越來越復雜，這種“老式寶劍”顯然已經不夠用了。在這種背景下，尤其是對于發電廠而言，故障的檢測和處理顯得尤為重要。各種發電廠的組件故障可能導致短期或長期的斷電，這類故障被視為高級故障級別。與其他類型的電廠相比，核電廠因其潛在影響更為嚴重，因此將安全視為首要任務。核電站由多個關鍵部件組成，這些部件通過實時測量和監控系統進行管理，以確保安全運行。
即便如此，歷史上仍然發生過幾起嚴重的故障和事故。例如，1979年，美國的三哩島(TMI)核電站就因操作人員的失誤導致儀器故障，進而引發了一場嚴重的事故。此類事件不僅揭示了傳統故障檢測方法的局限性，也促使人們思考應如何利用現代科技來提升安全性和效率。
圖1 三哩島核泄漏事故發生后，工作人員在清理放射性污染[1]
在這樣的背景下，AI技術應運而生。通過先進的人工智能技術，這些“智能偵探”能夠實時分析大量數據，識別潛在故障，甚至預測設備的維護需求。它們不僅能夠彌補傳統方法的不足，還能為核電廠的安全運行提供更為可靠的保障。
核電廠的重中之重 關鍵電氣化設備
在核電廠的運行過程中，電路系統的正常運作是確保核反應堆安全和發電效率的基礎。電路故障可能會導致設備失效，甚至引發安全隱患。以核電站控制棒驅動機構電源系統(簡稱棒控電源)為例，它采用100%冗余配置，電路系統通過上游供電、旋轉異步電機系統(RAM)和負荷部分共同支撐整個運行，完整系統如圖2所示[2]。
圖2 完整棒控電源系統結構圖
然而，即便系統設計上具有冗余性，在現實中依然存在故障風險。2019年11月，某百萬千瓦級核電站的并列運行RAM系統中，一組機組因故障失去磁場，導致正常組出現過電流，最終導致反應堆停堆，致使整個系統失效，給核電站帶來了巨大的經濟損失。這一事件凸顯了電路系統中潛在故障的嚴重性，尤其是短路故障等常見問題的影響。
在核電廠的關鍵電氣化設備中，可能會出現幾種常見的故障類型。首先是短路故障，這種情況發生時，電路中出現意外的低阻抗路徑，導致電流異常增大，可能引發設備損壞。短路故障可以進一步分為單相短路和相間短路。單相短路是指電路中的某一相與另一相或接地發生直接連接，形成低阻抗路徑。而相間短路是指電路中兩相之間發生短路，形成低阻抗路徑。相間短路通常會引發更嚴重的后果，可能導致設備損壞、火災或其他安全隱患。想象一下，這就像是電路中的“幽靈”，突然出現，把電流引向了錯誤的路徑。
其次是開路故障，指的是電路中某一部分斷開，導致電流無法正常流動，從而影響設備的正常工作。接地故障則是指電路中的某一部分意外與地面連接，這種情況可能會導致設備損壞或人員觸電的風險。想象一下，這就像是電路中的“斷路器”，突然跳閘，讓電流無處可去。
此外，過載故障是指電路中的電流超過了設計的承載能力，這可能會導致設備過熱，甚至損壞。想象一下，這就像是電路中的“超載卡車”，超過了道路的承載能力，最終導致道路損壞。
(a)短路[3]
(b)開路[4]
圖3 常見故障示意圖
故障診斷的“神器”：監測與報警系統、故障樹分析及紅外熱成像
核電廠在診斷電路故障時，通常會使用多種方法，比如監測與報警系統、故障樹分析及紅外熱成像等。這些方法各有特點，能夠有效幫助工作人員提前發現問題并采取相應措施。
核電站的監測與報警系統是一個復雜而精密的體系，通常包括實時數據采集、數據處理系統、報警管理和數據展示四個層面。系統會實時監測電壓、電流、溫度、振動等各類信號并進行采集，繼而交給數據處理系統進行信號濾波與調理、數據壓縮存儲、趨勢計算和閾值判斷。系統在報警管理這個模塊內設有分級報警機制、聲光報警提示以及報警確認和復位等功能，而在數據展示部分則擁有動態曲線顯示、設備狀態指示和歷史數據查詢等功能，確保核電站的安全與穩定運行。
圖4 華龍一號核能發電機碳刷室智能在線監測系統[5]
故障樹分析(Fault Tree Analysis, FTA)是一種重要的故障診斷方法，它的基本原理是通過自上而下的方式來分析問題，首先從最頂層的故障事件入手，然后逐層分解，找出導致故障的具體原因。FTA的優勢在于它的系統性和直觀性，使得復雜的問題變得更加清晰易懂。
紅外熱成像技術則是另一種非常實用的非接觸式檢測方法，廣泛應用于核電站的電氣設備檢查。它通過探測物體發出的紅外輻射，生成溫度分布的圖像，從而幫助工作人員識別設備中的熱點和溫差。在實際應用中，這項技術可以用于檢查開關柜、監測變壓器等，確保設備的安全運行。
(a) 高壓電機引線
圖5 對電氣設備的紅外熱成像圖像[6]
機器學習的“魔法”：智能診斷從“黑箱”到“透明”
值得一提的是，近年越來越受到大眾關注的機器學習技術，在核電站的故障診斷中也日益受到重視，發揮著重要作用。
傳統機器學習模型常被視為“黑箱”，其決策過程難以理解，限制了在關鍵領域的應用。然而，隨著技術進步，機器學習的可解釋性不斷提升，維護人員可以通過可視化工具更直觀地理解模型判斷，從而做出更科學的決策。
機器學習能夠通過分析大量歷史數據，識別設備正常運行的特征模式，包括溫度、壓力、電流和電壓等參數，進而提取出關鍵特征，建立設備的“健康檔案”。當設備運行時，實時數據會被輸入到模型中，與歷史數據進行對比，從而判斷當前狀態是否正常。
圖6 某公司核電系統智能運維與健康管理平臺[7]
此外，機器學習的訓練和推斷過程適合用于大規模并行計算，這與核電站對高性能計算的需求相契合，使其能夠在實際應用中發揮優勢，即機器學習的自我學習能力使故障診斷系統不斷優化。隨著設備運行數據的積累，模型能夠持續訓練提升對故障模式的識別能力，這意味著系統不僅能識別已知故障類型，還能適應新故障模式，提高診斷的準確性和及時性。
機器學習算法還能夠有效應對噪聲干擾，就像一個聰明的偵探，能夠在嘈雜的環境中找到有用的信息。在核電站的運行過程中，可能會出現晶閘管中的脈沖分量和電流中的高次諧波等噪聲，它們可能會影響到數據的準確性。但機器學習算法能夠通過分析大量的數據，識別出哪些信號是有用的，哪些是無用噪聲。它們就像是訓練有素的耳朵，能夠過濾掉不必要的聲音，專注于重要的信息，幫助核電站更好地監測和控制設備的運行，確保安全和效率[8]。
當設備的運行數據偏離正常范圍時，智能診斷模型會迅速發出預警，提示維護人員進行檢查。這種異常檢測技術可以利用端到端的學習方式，直接從原始數據中學習輸入和輸出之間的映射關系，從而避免了手動提取特征的繁瑣過程，更貼合核電站故障診斷的實際需求。
圖7 異常數據識別與檢測[9]
核電廠在發現電路故障后，會立即停機并切斷電源以確保人員和設備安全。隨后，專業技術人員會檢查故障原因并修復或更換損壞設備，以恢復正常運行，從而保證核電廠能夠及時處理電路故障，保障設備安全與穩定。
綜上，核電廠關鍵電氣化設備診斷與處理是確保核電安全運行的重要環節。隨著科技的不斷進步，未來的核電廠將在故障診斷和預防方面變得更加智能化，進而為人類提供更安全、清潔的能源，促進可持續發展。
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