通过对核反应堆功率分布的实时监测,可以更好地保证核电站运行的安全性和经济性。对于第二代压水堆来说,堆内测量系统只能通过部分组件内的定期测量重构堆芯功率分布,无法实现实时功率分布监测功能。堆外核仪表系统可实现该功能,探测器通过测量堆内泄漏出的中子,重构出堆芯功率分布。基于堆外测量的堆芯功率分布重构的难点在于使用有限的探测器数据重构出堆芯复杂的功率分布。目前的方法主要有传输矩阵法、谐波综合法、神经网络法等。传输矩阵法是一种线性方法,精度不高。谐波综合法在求解谐波时并没有考虑工况变化下截面的变化,无法考虑各个物理因素对功率分布变化影响的具体原因。神经网络方法完全忽略了扩散方程以及k_eff等物理约束,对可能出现的偏差无法做出合理的解释。本课题旨在找到一种方法,该方法分析各物理因素对截面的影响,基于截面偏差对功率分布变化的影响进行研究,在满足物理约束的前提下进行计算,除了能得到最终的功率分布,还能得到功率形状变化的原因,使得堆芯功率重构结果可信度更高。该方法建立了堆外探测器数据变化与扰动因素变化之间的关系,特征统计算法根据探测器实际数据与计算数据之间的偏差不断修正扰动变量,直至上述偏差为零。此时,扰动因素影响下的堆芯功率分布便是真实的堆芯功率分布。本文首先对影响堆芯功率分布的因素进行了建模;其次,针对问题需要重新编写了特征统计算法程序及第二类边界条件格林函数节块法扩散程序;最后,以氙震荡和慢化剂温度场变化作为影响因素,构建了温度波动算例和氙震荡算例,以及温度波动-氙震荡同时发生的算例,以验证本文所提出的方法的可行性和精确性。温度波动-氙震荡算例结果表明,堆芯最大功率相对偏差可由6.57%降至0.245%。数据表明,本方法可以成功得到影响因素的扰动变化量及堆芯功率分布。