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基于大模型人工智能AI分布式核能运维决策系统软件平台
北京华盛恒辉基于大模型人工智能分布式核能运维决策系统面向多堆型、多基地分布式核能集群场景，融合大模型智能决策与边缘-云端协同架构，实现运维资源全局调度与人因风险有效管控，为核电行业智能化转型提供核心支撑。
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应用案例
目前，已有多个基于大模型人工智能分布式核能运维决策系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润基于大模型人工智能分布式核能运维决策系统。这些成功案例为基于大模型人工智能分布式核能运维决策系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
该系统针对小型模块化反应堆（SMR）运维，核心功能是实现SMR的智能运维、故障诊断、规程指导及决策优化，降低运维成本，提升运维效率。系统集成运维知识大模型与多模态数据融合大模型，构建SMR运维知识库，涵盖运维规程、故障案例、设备参数等内容，可实现运维知识的智能问答，为运维人员提供精准的操作指导。大模型通过学习海量SMR运维数据、故障数据，可实时识别设备故障，精准定位故障原因，提出最优维修方案，减少非计划停机时间。
同时，系统可通过时序预测大模型对设备的运行状态进行监测，预测设备老化与故障风险，制定个性化运维计划，实现预测性维护；辅助科研人员开展SMR模块化电站运维降本研究，优化运维流程，提升运维的智能化水平，推动分布式核能的规模化应用，适配分布式供电、供热等多场景需求。
核心技术架构
核能垂类大模型底座：注入核设施运维规程、设备故障案例、辐射防护标准等专属知识，构建领域智能中枢。
边缘-云端协同架构：基地边缘节点负责本地实时处理，云端统筹跨基地全局决策，兼顾数据安全与优化效率。
智能运维决策引擎：自动生成派遣单、提供制度知识问答、实时研判设备异常，响应速度提升10倍以上，替代传统人工经验模式。
安全管控屏障层：联邦学习+硬件级加密保障数据全程不泄露，满足核工业高安全与涉密管控要求。
核心优势
安全防线加固：AI辅助决策将单堆人因失误率降低60%以上，构筑核电“智能安全屏障”。
经济效益提升：单堆年运维成本降低15%，设备平均服役寿命延长5~8年，支撑“最优核电”战略。
人才培养革新：“AI+专家”双师体系加速知识传承，新员工上手周期缩短40%。
全局资源调度：跨基地统筹运维专家、备件与工具资源，整体利用率提升35%。
落地场景
多基地集群运维：适配国内数十台在运机组统一管控，实现跨基地事件全局协同处置。
在运机组智能升级：覆盖压水堆、快堆等现役机组的日常巡检、故障诊断与大修全流程管控。
新堆型运维预构建：为钠冷快堆、聚变示范堆等提前搭建运维体系，规避经验空白风险。
核应急辅助决策：事故工况下快速推演演化路径，自动生成最优处置方案，缩短应急响应时间。
