[发明专利]一种基于自适应值迭代核电系统的功率跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应动态规划值迭代的核电系统功率跟踪控制方法，包括：相关参数初始化；开启全局迭代，初始化评价网络权值，利用自适应动态规划值迭代算法训练评价网络，修正评价网络权值，其中评价网络用来近似跟踪误差值函数，并利用该评价网络评测当前误差控制策略的性能；通过执行流程选择最优跟踪误差控制策略，修正执行网络权值，更新一次全局迭代的成本；更新跟踪误差值函数和误差控制律，以获得最优解；判断当前是否满足收敛精度，若否，则返回全局迭代，否则根据最优跟踪误差值函数获得最优跟踪控制策略，跟踪到期望工况点。由此，本发明可以不断地学习、调整策略跟踪到期望工况点。

技术领域

本发明实施例涉及核电机组功率控制技术领域，尤其是涉及一种基于自适应值迭代核电系统的功率跟踪控制方法。

背景技术

近年来，由于煤炭燃烧发电，引发的温室效应、空气污染情况日益严重，其资源储备量也在逐年减少。核能作为一种清洁能源，具有无污染、运输成本低廉的优势，开始广泛受到各国关注，并加以应用普及到发电行业中来。核电系统的安全性也一直受到各界关注，因此其功率的调控问题成为了焦点。一个稳定、安全、高效的核电机组功率跟踪控制方法对整个核电工业显得尤为重要。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种至少部分地解决上述问题的一种基于自适应值迭代核电系统的功率跟踪控制方法。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了以下技术方案：

一种基于自适应值迭代核电系统的功率跟踪控制方法，所述方法包括：

S1：初始化参数；

S2：开启全局迭代，根据迭代控制序列更新迭代跟踪过误差值函数，以获得最优跟踪误差值函数；

S3：利用自适应动态规划值迭代算法训练评价网络，修正评价网络的权值；

S4：利用最优跟踪误差值函数得到最优误差控制策略，修正执行网络的权值，更新一次全局迭代成本；

S5：判断当前全局迭代是否满足收敛精度，如果满足收敛精度，根据最优跟踪误差值函数获得最优误差控制策略，若否则返回迭代。

与现有技术相比，上述技术方案至少具有以下有益效果：

本发明实施例通过神经网络构建的基于自适应动态规划算法的自学习功率跟踪控制器，能够通过实时的操作而不断地学习、调整和适应不同的核电功率状态，能够跟踪不同核电机组的工况点。

附图说明

附图作为本发明的一部分，用来提供对本发明的进一步的理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但不构成对本发明的不当限定。显然，下面描述中的附图仅仅是一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。在附图中：

图1为根据一示例性实施例示出的核电系统模型示意图；

图2为根据一示例性实施例示出的基于积分强化的核电机组功率跟踪控制方法的流程示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明的目的、技术方案和优点，以下结合具体实例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

自适应动态规划自20世纪80年代由Paul J.Werbos提出以来，得到了快速的发展。它主要是用来解决动态规划中的“维度灾难”问题，其具体解决方法是通过多次迭代优化求解。近年来，自适应动态规划算法在求解最优控制方面展现出巨大的优势。自适应动态规划方法一般使用控制器-评价器(actor-critic)结构和神经网络，用来逼近误差值函数和误差控制策略，采用迭代的方法逐步逼近方程解析解，最终收敛到最优跟踪误差值函数和最优跟踪误差控制策略。