[发明专利]一种核电蒸汽发生器控制方法在审

专利信息
申请号: 201510354648.3 申请日: 2015-06-23
公开(公告)号: CN105137957A 公开(公告)日: 2015-12-09
发明(设计)人: 杨海霞;黄红林 申请(专利权)人: 黄红林
主分类号: G05B23/02 分类号: G05B23/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 311800 浙江省绍兴*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 核电 蒸汽 发生器 控制 方法
【说明书】:

【技术领域】

发明涉及高温气冷堆核电站蒸汽发生器领域,特别是结合了无迹卡尔曼滤波和容错控制的核电蒸汽发生器控制方法的技术领域。

【背景技术】

蒸汽发生器是高温气冷堆核电装置的动力组成部分,是核岛内的三大设备之一,是压水堆核电厂一回路、二回路的边界,它将反应堆产生的热量传递给蒸汽发生器二次侧,产生的蒸汽经一、二级汽水分离器干燥后推动汽轮发电机发电。从反应堆流出的冷却剂经一回路热管段由蒸汽发生器的下封头的进口接近进入水室,然后在倒U型管束内流动,倒U型管的外表面与二回路给水接触,传热给二回路水,并使其汽化,完成一、二回路间的热交换。一回路冷却剂携带的热量传给二回路后,温度降低,再经过下封头的出口水室和出口接管,流向一回路的过度管道然后进入主泵的吸入口。二回路的给水由蒸汽发生器的给水接管进入给水环管,通过环管进入下筒体与管束套筒之间的环状空间(即下降通道),与汽水分离器分离出的水混合后向下流动,直至底部管板,然后转向,沿着倒U型管束的管外(即上升通道)向上流动,被传热管内流动的一回路冷却剂加热,一部分水蒸发成蒸汽。汽水混合物离开倒U型管束顶部继续上升,依次进入旋叶式汽水分离器和干燥器,经汽水分离后,蒸汽从蒸汽发生器的顶部出口流向汽轮机做功,分离出来的水则往下与给水混合进行再循环。通常来说,一次侧入口的蒸汽压力、给水流量以及给水温度可以作为系统输入来控制二次侧的给水压力、蒸汽流量和蒸汽温度。

蒸汽发生器被控变量的稳定性对于核电厂安全运行意义重大,当蒸汽发生器中的传感器出现故障时,就会影响控制信号,导致蒸汽发生器被控变量不稳定,出现控制偏差,甚至产生一系列安全问题。

当前核电厂主要采用硬件冗余的方式来预防传感器故障;由于核电厂设备昂贵,这种硬件冗余方式很大程度上增加了核电厂的设备成本和空间。而基于软件冗余(解析冗余)的容错控制方法在不增加硬件设备的情况下,即使传感器出现故障,蒸汽发生器依然能保持稳定,实现对故障的容错,避免反应堆停闭或故障变成事故。因此,容错控制对于提高核电厂运行的经济性和安全性有着重大的意义。

【发明内容】

本发明的目的就是解决现有技术中的问题,提出一种核电蒸汽发生器控制方法,控制对象是高温气冷堆,控制方法是结合了无迹卡尔曼滤波与容错控制,可以在实现控制目的的同时,有效地提高过程系统的控制精度,达到蒸汽发生器压力稳定的容错控制目的,并且易于实现计算机控制。

为实现上述目的,本发明提出了一种基于核电蒸汽发生器控制方法,所述控制方法利用容错控制和卡尔曼滤波结合的形式对蒸汽发生器程的水位、蒸汽流量进行等被控变量跟踪控制,具体步骤包括:

(a)机理建模:根据热工水动力原理建立蒸汽发生器模型,给水阀门开度、蒸汽出口阀门开度作为操作变量,给水腔水位、给水流量、蒸汽出口流量作为被控变量;

(b)数据传感:对于不同的被控变量,通过各个传感器获取测量值;

(c)状态估计:利用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,每个UKF监测一个传感器,以除去被监测的传感器后剩余的传感器测量值子集作为输入量,得到状态估计值以及残差;

(d)故障诊断与重构:将计算得出的残差大小与所设置的残差阈值进行比较,若残差大于阈值,则舍弃本次测量值,进行状态重构,否则继续下一步骤,阈值大小的选取需要综合考虑故障漏报和误报:①漏报:如果选取太大,可能出现因故障偏差很小,导致故障漏报;②误报:选择过小则会出现故障误报的现象,因为系统的状态突变也会改变残差,因此,故障检测阈值的选取要由经验和大量实验数据得到;

(e)根据测量值进行控制:根据上一环节得到的状态测量值和建立的数学模型,调节PID控制参数,得到理想的性能曲线。

作为优选,所述(a)步骤中,采用的是集总参数动态模型,分布参数模型虽然具有更好的精度,但含有大量的偏微分方程,大大增加了计算难度,目前仍没有成熟的求解方法,而在实际过程中,集总参数模型的精度已足够好。

作为优选,所述(c)步骤中,无迹卡尔曼滤波算法是通过对被控变量测量值yk和状态估计值进行更新,从而获得残差,判断传感器是否出现故障。

作为优选,所述(e)步骤中,系统是多输入输出非线性系统,PID参数选取有一定困难,因此首先根据模型离线仿真调优。

本发明的有益效果:本发明通过容错控制,有效消除了系统的建模和测试噪声,在已知系统模型的情况下,预测控制可用于时变、时滞以及非线性系统的控制,

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