编者按：
近年来，全球核能领域数字化转型风头正劲，推动人工智能与核能产业的深度融合，不仅是响应国家“人工智能+”行动部署的具体实践，也是我们构建现代核能体系、实现安全高效发展的必由之路。中国能源研究会积极响应时代命题，在2025年能源行业人工智能创新技术应用案例征集活动中，特设置了“AI+核能创新应用场景”的征集方向。
自启动以来，活动得到了业界、学界以及科技企业界的广泛响应，共收到来自全国49家单位的数百份场景方案，覆盖从设计建造、运维管理、安全监管到燃料循环、公众沟通、前沿材料等全链条环节，充分展现出这一交叉领域的蓬勃活力与广阔前景。经过多轮严谨的研讨与遴选，我们从众多优秀场景中筛选出了100项代表性场景，并在此基础上通过进一步交流与遴选，最终优选出了30项具有前瞻性、创新性和实践价值的场景作为本次征集活动的最终推荐成果。现将这30项“AI+核能创新应用”推荐场景案例进行集中展示，以供探索核能领域AI场景应用的单位和同行互相学习与提高。
一、案例概述
堆芯轴向功率分布是压水堆安全运行的关键参数，其受氙分布、慢化剂密度等效应影响，在负荷变化时易发生较大波动甚至振荡。为确保堆芯稳定，通常采用控制棒或可溶硼等手段进行调节。然而，当前控制面临三大痛点：一是堆芯轴向功率分布涉及核、热、力等多物理场耦合，机理复杂，难以直接从堆芯状态推导控制策略；二是现有控制手段主要依赖操纵员经验及手动模拟试错，费时费力且难以优化；三是为保证安全运行，设置了较大冗余裕量，导致经济性受损。
本研究提出了一种“神经网络+优化算法”协同的参数优化、控制技术路线，成功应用于CPR1000机组及华龙机组的多工况控制中。该方案显著提升了控制策略的优化效率和响应速度，为核电领域的智能控制提供了创新性解决方案，有效降低了运行成本，提高了核电机组的安全性和经济性，具有广阔的应用前景。
二、典型应用场景
1. 日常电厂调峰、负荷跟踪控制策略预案设计，提供设计方案。
2. 新堆工程设计各种控制模式（长期低功率运行/快速降功率等）控制策略验证。
目前已应用于华龙标准型寿期末ELPO返回满功率，相较手动搜索安全裕量从0.05%提升至1.7%，时间从40h缩短为27h。同时，已经应用于华龙/CPR1000机组多工况的调峰控制策略制定。
三、技术方案
1. 总体方案
本项目的技术方案基于“神经网络+优化算法”协同的参数优化与控制技术路线，结合“大模型+智能体”进行数据智能分析与处理，实现堆芯轴向功率分布的高效预测与优化控制。其关键技术包括：
数据模拟：利用商用核设计程序包SCIENCE V2（含APOLLO2-F和SMART）生成模拟数据，通过多群核输运计算和三维扩散理论，获取堆芯的均匀化截面、功率分布、热点因子及燃耗分布等关键参数，为模型训练和优化提供高质量数据支持。
深度学习：采用基于LSTM的深度学习模型，用于堆芯轴向功率分布的长期和短期预测，显著提升模拟计算效率，加速优化方案的生成。
优化算法：提出“改进精英策略”遗传算法，通过分类保留、交叉和突变类个体，强化优势基因的保留与优化，提升算法的全局搜索能力和优化效果，最终获得最优的控制棒移动策略。
2. 创新亮点
创新点一：训练基于LSTM神经网络代理模型，可有效预测不同工况下堆芯轴向功率分布，较核设计软件直接计算的秒级时间压缩至毫秒级；
创新点二：提出改进精英策略遗传算法，有效避免迭代优化搜索过程中陷入局部最优解，减少控制棒动作，更快速达到目标功率并稳定运行；
创新点三：打通“电厂需求-报告交付”全链路，示范人工智能端到端应用部署，解放生产力。
四、应用成效
1. 日常电厂调峰、负荷跟踪控制策略预案设计
优化控制棒动作序列，将功率偏移控制在参考值±0.5%范围内，提升机组运行稳定性和安全性。
2. 新堆工程设计中的各种控制模式验证与优化
提升安全裕量，缩短响应时间，如将华龙标准型寿期末恢复裕量从0.05%提升至1.77%，时间从40h缩短至27h。
五、小结
本项目“压水堆堆芯功率分布智能预测与控制”在核能智能化控制领域实现了技术突破与创新应用。项目通过融合LSTM深度学习模型与改进遗传算法，构建了“预测+优化”一体化智能决策框架，显著提升了堆芯功率分布控制的实时性与精度，实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的跃迁。方案具有多堆型、多工况通用性，已在岭澳、阳江等电厂完成试点验证，并计划通过“核电智能控制平台”实现在线实时控制的升级部署。
项目在自主可控方面表现突出，基于国产软件与自主研发算法，形成多项知识产权成果，符合国家战略要求。社会效益显著，通过降低人因失误风险、提升运行稳定性，保障能源安全与环境安全，同时培养了“核+AI”复合型人才。经济效益方面，预计每年可节省人力成本超500万元，并通过优化运行提升经济效益数千万元。项目在技术成熟度、推广前景及战略价值方面均具备显著优势，展现了广阔的行业应用潜力。
完成单位：中广核研究院有限公司
主要完成人：石海量、何明涛、柴凡超、王欣欣、张淑凡、周明
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