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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116759126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310722318.X，技术领域涉及：G21D3/00；该发明授权一种基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断方法及系统是由王鹏飞;祝泽;万甲双;吴世发设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断方法及系统，构建用于核电厂失水事故诊断的LSTM模型，利用预处理及标准化后的训练集数据对其进行训练，再基于测试集数据对模型的诊断准确率和泛化能力进行验证；将压水堆核电厂运行数据输入该模型中，在线检测系统是否发生失水事故，并诊断出破口发生的位置及严重程度。本发明能够实现压水堆核电厂一回路冷却剂管道不同位置、不同严重程度失水事故的在线准确诊断，为事故缓解提供有价值的信息。

本发明授权一种基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集压水堆核电厂在一回路冷却剂管道不同位置发生不同严重程度失水事故工况及正常工况下的特征数据，并将特征数据划分为训练集和测试集； S2、对步骤S1得到的训练集和测试集进行预处理及标准化； S3、构建基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断模型，基于LSTM的压水堆核电厂失水事故诊断模型包括输入层、由LSTM网络构成的序列层、激活函数层、规范化层、遗忘层、全连接层、Softmax层和输出层； 输入层：接收经标准化处理后的时间序列训练样本，设置特征值的维度为36； 序列层：包含LSTM模块； 激活函数层：引入非线性因素，增强模型的表达能力； 规范化层：加快网络训练速度； 遗忘层：在训练过程中随机丢弃神经网络中的神经元信息，确保模型训练的鲁棒性； 全连接层：把遗忘层得到的数据特征作为输入值，将网络学习到的分布式特征表示映射到类别的编号代码，输出值为能够表示事故种类特征的单维向量； Softmax层：使用Softmax函数，将任意大小一维向量的所有值进行压缩，处理后向量大小不变； 输出层：输出模型最终的预测结果； S4、利用步骤S2得到的训练集对步骤S3构建的压水堆核电厂失水事故诊断模型进行训练，将步骤S2得到的测试集数据输入训练好的压水堆核电厂失水事故诊断模型中，实现对压水堆核电厂不同位置不同严重程度失水事故的诊断。

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