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龙图腾网获悉中广核研究院有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司申请的专利DCS系统中反应堆堆芯热功率测量方法与装置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：CN116110630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310122326.0，技术领域涉及：G21D3/00；该发明授权DCS系统中反应堆堆芯热功率测量方法与装置是由张涛;石波;马悦;吴治江;范建超;吕跃跃;郭伟;熊国华;方郁;何文凯设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本DCS系统中反应堆堆芯热功率测量方法与装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种DCS系统中反应堆堆芯热功率测量方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取堆芯热功率数据及堆芯热功率的相关特征变量；对所述相关特征变量进行分类，构建原始特征向量集合；通过极端梯度提升算法，对所述各特征子集进行特征重要性排序，通过极限学习机模型确定最优特征子集序列；通过平衡优化器算法，获取堆芯热功率计算的超参数；通过集成经验模态分解算法，确定所述堆芯热功率数据的模态分量最优组合；采用基于热平衡组合模型的热功率测量方法计算堆芯热功率。采用本方案能够提高测量精度。

本发明授权DCS系统中反应堆堆芯热功率测量方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种DCS系统中反应堆堆芯热功率测量方法，其特征在于，所述方法包括： 获取堆芯热功率数据及堆芯热功率的相关特征变量； 对所述相关特征变量进行分类，构建原始特征向量集合，所述原始特征向量集合包括相关特征变量分类得到的各特征子集； 通过极端梯度提升算法，对所述各特征子集进行特征重要性排序、并根据重要性排序的各特征子集，通过极限学习机模型确定最优特征子集序列，具体包括：通过极端梯度提升算法，计算所述各特征子集中特征变量迭代后的分割增益； 根据所述分割增益，对所述各特征子集进行特征重要性排序； 根据重要性排序的各特征子集，通过极限学习机模型确定最优特征子集序列； 根据所述最优特征子集序列，通过平衡优化器算法，对所述极限学习机模型进行参数优化，获取堆芯热功率计算的超参数； 通过集成经验模态分解算法，对所述堆芯热功率数据进行模态分量提取，确定所述堆芯热功率数据的模态分量最优组合，具体包括：通过集成经验模态分解算法，对所述堆芯热功率数据进行模态分量提取，获取所述堆芯热功率数据的模态分量组合方式； 获取各模态分量组合方式的拟合误差； 根据所述拟合误差，确定所述堆芯热功率数据的模态分量最优组合； 获取所述超参数对应的参数值，根据所述参数值、所述超参数及所述模态分量最优组合，采用基于热平衡组合模型的热功率测量方法计算堆芯热功率。

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