基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法，建立利用传统PID和二阶控制系统建立系统模型，将采集压水堆核电站主蒸汽压力实际数据送入系统模型进行数据拟合，获取系统传递函数；在此系统传递函数基础上利用粒子群算法优化系统传递函数中各个参数获得优化后系统传递函数；运用优化后系统传递函数和PID控制然后建立仿真系统，再次用粒子群算法优化整定PID参数，获得最终控制方案。提供了大亚湾900MW核反应压水堆主蒸汽压力模型参数辨识及控制方法，能够在保证系统稳定的前提下，提高系统的精度和提高系统的控制效率，保证整个系统模型安全可靠的运行。适用于研究对核反应压水堆进一步的控制，具有明显的适用性和可行性。

【技术实现步骤摘要】
基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法
本专利技术涉及一种控制技术，特别涉及一种基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法。
技术介绍
压水堆核电站主蒸汽系统是电站最重要的系统之一，它承担着将一回路反应堆裂变产生的热量传递到二回路的重要任务，将核岛内蒸汽发生器产生的高温高压饱和蒸汽送入常规岛驱动汽轮机带动发电机产生电力。因此，主蒸汽系统的安全可靠直接关系到压水堆核电机组的安全和运行效率。压水堆核电站主蒸汽设计压力一般为7.8MPa，设计温度为300℃，主蒸汽系统正常运行时介质为饱和蒸汽，蒸汽温度一般为280℃，正常运行压力为6.2MPa。核电站主蒸汽系统的运行工况复杂，正常运行工况下，主蒸汽系统介质主要为饱和蒸汽，事故情况下，主蒸汽系统的介质可能为汽水混合物或带放射性的水等(如蒸汽发声器传热管断裂、一回路向二回路泄露的事故工况)。当主蒸汽温度过高时容易发生爆管；主蒸汽温度过低时会影响发电机组运行的经济效益。由于被控对象具有大迟延、大惯性等特点，使得控制难度增大。这就要求确定合理的控制手段，将主蒸汽压力控制在最优的范围内。因此确定合理的控制方案和整定控制系统的各种参数是核电厂主蒸汽控制系统设计的重要内容，它直接影响到核电厂运行的安全性和经济性。目前，计算机仿真在核电厂控制系统的设计和分析中应用越来越广泛，取得了明显的经济和社会效益。利用Matlab中Simulink的仿真，能够有效的得到所辨识系统的传递函数，建立精确的系统模型，提高系统的适用性。
技术实现思路
为了大亚湾900WM压水堆核电站主蒸汽压力建立精确的系统模型并对所建立的模型进行适应控制，提出了一种基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法。本专利技术的技术方案为：一种基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法，利用传统PID和二阶控制系统建立系统模型，将采集压水堆核电站主蒸汽压力实际数据送入系统模型进行数据拟合，获取系统传递函数；在此系统传递函数基础上利用粒子群算法优化系统传递函数中各个参数获得优化后系统传递函数；运用优化后系统传递函数和PID控制然后建立仿真系统，再次用粒子群算法优化整定PID参数，获得最终控制方案。优化的，所述利用粒子群算法优化系统传递函数中各个参数方法为：在获取的系统传递函数的各个参数基础上，设置粒子群的待搜索的上下边界范围，在该范围内利用粒子群算法搜索得到系统的精确传递函数。优化的，所述粒子群算法优化整定PID参数：根据经验值，设定PID的参数；在经验值的基础上，利用粒子群算法搜索PID参数的精确值，使系统能够更好地响应输入，设定PID参数的边界范围，利用粒子群算法在该范围内搜索得到PID的参数值，再利用Matlab中Simulink的仿真结构输出，比较整定输出的结果。优化的，所述Simulink的仿真结构为：建立核反应压水堆主蒸汽压力控制模型仿真，仿真系统包含阶跃响应信号单元，由时间模块t、乘积运算模块x、积分模块1/s组成的PSO算法的适应度函数模块，系统传递函数模块、传统PID控制器、信号对比的示波器显示单元；将阶跃响应信号单元输出阶跃响应信号作为输入信号，输入信号依次经过传统PID控制器和系统传递函数模块产生输出信号，输出信号作为负反馈信号，负反馈信号与输入信号构成误差信号e(t)送入传统PID控制器，组成一个闭环的传统PID控制系统；另一个同样的闭环的传统PID控制系统的误差信号e(t)同时送入适应度函数模块，经过改进PSO算法对PID参数优化，优化后参数送传统PID控制器，构成改进PSO算法优化PID参数的控制系统；两输出进入示波器。本专利技术的有益效果在于：本专利技术基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法，提供了大亚湾900MW核反应压水堆主蒸汽压力模型参数辨识及控制方法，能够在保证系统稳定的前提下，提高系统的精度和提高系统的控制效率，保证整个系统模型安全可靠的运行。适用于研究对核反应压水堆进一步的控制，具有明显的适用性和可行性。附图说明图1为粒子群优化PID参数算法与传统PID参数算法的对比原理图；图2为PID控制经PSO拟合系统的原理图；图3为PID控制经Matlab工具箱拟合系统原理图；图4为PID控制的输出结果图；图5为本专利技术粒子群优化PID参数算法主函数流程图；图6粒子群优化PID参数算法与PID参数算法的结果对比图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。如图1所示粒子群优化PID参数算法与传统PID参数算法的对比原理图，闭环的传统PID控制系统与改进PSO算法优化PID参数的控制系统的输出接对比的示波器显示单元，构成整个仿真控制系统；系统传递函数模块使用二阶控制系统模型；采集主蒸汽压力控制实际输入输出数据送入闭环的传统PID控制系统中，采用Matlab工具箱对数据进行拟合，求解二阶控制系统模型，得到控制系统传递函数数学模型；为说明本专利技术的正确性和可行性，利用Matlab的Simulink进行系统的仿真验证，根据Matlab工具箱得到初步的传递函数模型。在该模型的基础上，利用粒子群算法等到精确的传递函数模型，系统的传递函数模型为:利用工具箱拟合得到的传递函数参数为A1＝0.01005，A0＝4.504×10-5，B2＝1，B1＝0.00854，B0＝1.286×10-6，多次尝试，设置粒子群的待搜索的上下边界范围为0.01≤A1≤0.01099,4e-05≤A0≤5×10-5,1≤B2≤1,0.0075≤B1≤0.0095,2×10-6≤B0≤1×10-6,在该范围内搜索得到系统的精确传递函数。根据PSO所得到的精确的传递函数为：具体42组数据见表1所示核电站主蒸汽压力的测量数据。表1在算法开始时，随机初始化粒子的位置和速度构成初始种群，初始种群在解空间中为均匀分布。其中第i个粒子在n维解空间的位置和速度可分别表示为xi＝(xi1，xi2，…，xiD)和vi＝(vi1，vi2，…，viD)，然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己的速度和位置。一个极值是粒子本身到目前为止所找到的最好的位置，这个极值称为个体极值pi＝(pi1，pi2，…，piD)。另一个极值是该粒子的邻域到目前为止找到的最好的位置，这个极值称为整个邻域的最优粒子pg＝(pg1，pg2，…，pgD)。粒子根据以下公式来更新自己的速度和位置：式中：c1和c2是学习因子或加速系数，分别调节向全局最好粒子和个体最好粒子方向飞行的最大步长，若太小，则粒子可能远离目标区域,若太大则会导致突然向目标区域飞去，或飞过目标区域。合适的c1，c2可以加快收敛且不易陷入局部最优。r是0到1之间的随机数。粒子在每一维飞行的速度不能超过算法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法，其特征在于，利用传统PID和二阶控制系统建立系统模型，将采集压水堆核电站主蒸汽压力实际数据送入系统模型进行数据拟合，获取系统传递函数；在此系统传递函数基础上利用粒子群算法优化系统传递函数中各个参数获得优化后系统传递函数；运用优化后系统传递函数和PID控制然后建立仿真系统，再次用粒子群算法优化整定PID参数，获得最终控制方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法，其特征在于，利用传统PID和二阶控制系统建立系统模型，将采集压水堆核电站主蒸汽压力实际数据送入系统模型进行数据拟合，获取系统传递函数；在此系统传递函数基础上利用粒子群算法优化系统传递函数中各个参数获得优化后系统传递函数；运用优化后系统传递函数和PID控制然后建立仿真系统，再次用粒子群算法优化整定PID参数，获得最终控制方案。


2.根据权利要求1所述基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法，其特征在于，所述利用粒子群算法优化系统传递函数中各个参数方法为：在获取的系统传递函数的各个参数基础上，设置粒子群的待搜索的上下边界范围，在该范围内利用粒子群算法搜索得到系统的精确传递函数。


3.根据权利要求1所述基于PSO的压水堆核电站主蒸汽压力的控制方法，其特征在于，所述粒子群算法优化整定PID参数：
根据经验值，设定PID的参数；在经验值的基础上，利用粒子群算法搜索PID参数的精确值，使系统能够更好地响应输入，设定PID参数的边...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨旭红，吴亚雄，金宏艳，李辉，方浩旭，张苏捷，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：上海;31