基于粒子群算法的压水堆控制系统设定值决策研究

摘要: 随着数字控制技术的发展，核电机组中基于模拟量的传统仪控系统逐步被全数字化技术代替，采用更复杂高效的先进控制技术成为了可能。充分利用全厂数字化过程中新增系统信息的优势，实现核电机组的自动化水平提升，逐渐成为压水堆控制系统研究的重点。目前压水堆电厂控制以传统PID (Proportional Integral Derivative) 控制器为主，虽然已有采用先进控制算法如神经网络控制、模糊控制、模型预测控制等提升控制系统性能的研究，但大多只关注控制系统本身而未能充分考虑多个控制系统之间的耦合。压水堆电厂的运行任务需要多个控制系统协调完成，仅靠单纯提高底层控制器性能来提升整体性能的效果有限。为了从顶层协调多个控制系统提升整体控制性能以更好地完成任务，本文提出了基于粒子群优化的压水堆控制系统设定值决策方法，构建了设定值优化所需的决策目标函数及决策优化需要满足的运行约束条件，建立的智能决策系统基于压水堆实际运行过程进行设定值离线优化，根据运行工况进行在线智能决策，为底层控制系统提供控制目标的方向和幅度。本文以压水堆核电厂运行中的典型过程为例进行了仿真实验，并对结果进行分析，与稳态运行时的传统设定值方案相比，冷却剂平均温度、稳压器液位、稳压器压力和蒸汽发生器液位的ITSE (Integral of Time multiplied by the Square Error) 指标分别降低了58.9%、67.7%、99.9%和83.3%，峰值指标分别下降了62.4%、3.0%、100%和66.3%。仿真结果表明所提出的智能决策方案可以有效减小系统的ITSE 指标和峰值指标，提升了压水堆电厂控制系统的整体控制性能和安全裕量。在实际工程实践中，可以与数字孪生技术结合，利用孪生体能同步反映系统真实状态的特点，进行更精确的在线设定值优化，从而达到更好的控制性能。