基于LOESS和ARIMA混合模型的PRS系统换热能力预测

作者：朱伟; 侯秦脉^*; 王娅琦; 刘得印; 蔡宁; 朱杰

来源：核电子学与探测技术, 2023, 43(02): 229-235.

• ARIMA模型
• LOESS模型
• 时间序列
• 换热能力

探讨差分自回归移动平均模型(ARIMA)与局部加权回归模型(LOESS)的混合模型在核电厂蒸汽发生器二次侧非能动冷却系统(PRS)换热能力验证试验的应用,建立模型并进行参数估计和对换热功率预测。工程实践中时间序列往往具有线性和非线性双重特征,单一模型具有一定局限性,对此提出了混合模型进行时间序列预测。利用平稳自然循环阶段数据,采用SPSS软件建立ARIMA(1,1,0)模型,得到换热功率的线性部分;运用R软件建立LOESS模型,对偏差序列进行预测,得到换热功率的非线性部分;最后建立LOESS和ARIMA混合模型,利用混合模型对换热功率进行预测,并根据实测数据对预测结果进行对比验证。实验结果表明,LOESS和ARIMA混合模型可较好地拟合换热功率数据序列,并修正单一模型的误差,有效提高预测精度,为核电厂PRS换热能力验证提供参考。

• 单位
  江苏核电有限公司