[发明专利]一种压水堆核电厂蒸汽发生器数据同化方法及系统

权利要求书

1.压水堆核电厂蒸汽发生器数据同化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、分析核电厂蒸汽发生器仿真模型参数敏感性，获得核电厂蒸汽发生器仿真模型参数对蒸汽发生器仿真模型水位的一阶敏感性指数与全局敏感性指数；

S2、模拟真实核电厂蒸汽发生器在实际运行过程中的数据采集过程或直接采集核电厂的实际观测值；

S3、将步骤S1的核电厂蒸汽发生器仿真模型参数按照敏感性指数大小进行排列和评估，通过多项式拟合待同化参数与核电厂蒸汽发生器仿真模型输出的映射关系作为观测算子；计算各待同化参数的不确定度，以及待同化参数两两交互对核电厂蒸汽发生器仿真模型输出的不确定度，建立不确定度数据库；

S4、以蒸汽发生器仿真模型的模型参数设定值作为代价函数中的背景值项；利用步骤S3中待同化参数不确定度构建代价函数的背景误差协方差矩阵项；利用步骤S2中的观测数据构建代价函数的观测误差协方差矩阵项；将步骤S2中的实际观测值作为代价函数的观测值项；利用步骤S3中的观测算子作为代价函数的观测算子项，利用步骤S3建立的不确定度数据库和步骤S2得到的实际观测值构造代价函数，使用遗传算法计算代价函数，获得优化的待同化参数，将优化参数带入蒸汽发生器仿真模型，当蒸汽发生器仿真模型输出水位达到收敛精度后实现数据同化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：

采用全局敏感性分析SOBOL方法，基于蒸汽发生器的实际运行过程，对核电厂蒸汽发生器仿真模型的模型参数进行多组组合采样；以采样参数作为蒸汽发生器仿真模型的模型输入，进行多次蒸汽发生器仿真模型运行，并保存蒸汽发生器仿真模型的计算输出数据；对蒸汽发生器仿真模型输出数据进行处理，获得每个参数对水位的一阶敏感性指数与全局敏感性指数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，模型参数选择蒸汽发生器仿真模型各节点的换热或阻力参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，选择同化模型参数；采用Mote-Carlo法对同化模型参数进行组合采样，以同化模型参数作为蒸汽发生器仿真模型的模型输入，进行多次蒸汽发生器仿真模型运行，采集蒸汽发生器仿真模型的输出数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将步骤S1中的模型参数按照敏感性指数进行排序，将敏感性指数最大的换热和阻力参数确定为待同化模型参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，采用全局最优化算法遗传算法求解使代价函数获得全局最小值的最优模型参数解，对蒸汽发生器仿真模型模型参数进行在线调整，构建蒸汽发生器仿真模型的确定性系数，评价同化后的模型模拟精度。

7.一种压水堆核电厂蒸汽发生器数据同化系统，其特征在于，包括：

分析模块，分析核电厂蒸汽发生器仿真模型参数敏感性，获得核电厂蒸汽发生器仿真模型参数对蒸汽发生器仿真模型水位的一阶敏感性指数与全局敏感性指数；

模拟模块，模拟真实核电厂蒸汽发生器在实际运行过程中的数据采集过程或直接采集核电厂的实际观测值；

数据库模块，将分析模块的核电厂蒸汽发生器仿真模型参数按照敏感性指数大小进行排列和评估，通过多项式拟合待同化参数与核电厂蒸汽发生器仿真模型输出的映射关系作为观测算子；计算各待同化参数的不确定度，以及待同化参数两两交互对核电厂蒸汽发生器仿真模型输出的不确定度，建立不确定度数据库；

同化模块，以蒸汽发生器仿真模型的模型参数设定值作为代价函数中的背景值项；利用数据库模块中待同化参数不确定度构建代价函数的背景误差协方差矩阵项；利用模拟模块中的观测数据构建代价函数的观测误差协方差矩阵项；将模拟模块中的实际观测值作为代价函数的观测值项；利用数据库模块中的观测算子作为代价函数的观测算子项，利用数据库模块建立的不确定度数据库和模拟模块得到的实际观测值构造代价函数，使用遗传算法计算代价函数，获得优化的待同化参数，将优化参数带入蒸汽发生器仿真模型，当蒸汽发生器仿真模型输出水位达到收敛精度后实现数据同化。