基于实时仿真的压水堆核电厂自主控制方法研究

In the nuclear power plant of pressurized water reactor , human error may occur under abnormal conditions. The abnormal conditions cannot be suppressed due to the low adaptability of the control system, and system economy and safety will be degraded. Regarding this issue, an innovative control system design methodology based on real time simulation is proposed to improve the automation and intelligence of control system. Under normal conditions, a real time virtual nuclear power plant paralleling to the real nuclear power plant is constructed based on data assimilation technology using real time simulation method and measurement data. Under abnormal conditions, fault source and strength causing the abnormality can be identified and diagnosed online using artificial neural network method based on the real time simulation data and measurement data. Appropriate control actions will be made by the autonomous control system according to the initial cause event. The critical parameters are smoothly adjusted and maintained at a safe state. The innovative autonomous control method proposed in this project can adapt to different conditions, reduce the burden of operator and improve control performance. The project aims to explore new control system design idea combining modern control theory and nuclear reactor simulation technology, online fault diagnosis technology, and is of important academic significance.

压水堆核电厂在异常工况下，易发生人因失误，控制系统适应能力差，不能限制异常工况的恶化，会降低系统的经济性和安全性。针对该问题，本研究提出了基于实时仿真提高控制系统自动化和智能化的新型控制系统设计思想。在正常工况下，利用实时仿真方法和核电厂的测量数据通过数据同化技术建立与实际核电厂并行的实时虚拟核电厂。异常发生后，可基于实时仿真数据和测量数据利用人工神经网络方法在线识别和确定导致异常工况发生的故障来源和强度，并依据异常发生的初因事件触发自主控制系统自动做出合适的控制动作，保证系统关键参数平稳过渡，并最终维持在某一安全状态。本项目提出的新型自主控制方法，能自动适应不同工况，减少操纵员的负担，提高控制性能。本项目旨在探索现代控制理论与反应堆仿真技术和在线故障诊断技术相结合的控制系统设计新思路，具有重要的学术意义。

压水堆核电厂采用的传统控制方法适应能力差，特别是在异常工况下，难以有效跟踪系统设定值的变化和限制异常工况的恶化，会降低系统的经济性和安全性，因而有必要提高核电厂自动化和智能化水平，提升控制系统在异常工况下的应对能力。因此，本研究提出了基于实时仿真提高控制系统自动化和智能化的方法。本项目针对压水堆核电厂，在正常工况下，开展了基于数据同化技术的实时仿真方法研究，建立了三维变分和四维变分算法，采用压水堆运行数据，分别实现了压水堆仿真模型关键参数和模型初始值的优化，减小了仿真模型计算结果与运行数据之间的偏差，满足了压水堆实时仿真的要求；开展了基于实时仿真数据的压水堆核电厂在线故障诊断方法研究，提出了主成分分析和支持向量机相结合的故障诊断方法，建立了三层故障诊断模型，结合滑动窗口技术实现了对故障类型、位置和程度的实时在线诊断，与其他传统方法对比，在训练时间和诊断准确率上有了明显提升。针对故障工况，开展了基于事件触发的压水堆核电厂自主控制方法研究，提出了根据故障诊断结果触发的无模型自适应预测控制方法，可提高控制系统的自适应性和预测能力，并进行了典型事故工况下单环路运行仿真，测试了所设计控制系统的设定值跟踪等控制性能，与传统控制方法对比有了明显提升，并有效限制故障工况的恶化，减小了紧急停堆的概率，说明了方法的有效性。本项目的研究成果为压水堆核电厂的实时仿真、故障检测与诊断以及异常工况的自适应控制研究提供了参考，为压水堆自主控制方法研究提供了一种解决方案，具有一定的工程意义和科学应用价值。