【技术实现步骤摘要】
一种核电装备反应性多主体交互协同控制方法
[0001]本专利技术涉及一种核电场景下的多任务反应性预测方法,具体涉及了一种核电装备反应性多主体交互协同控制方法。
技术介绍
[0002]在气候变化和能源短缺的背景下,建设以可再生能源为主体的清洁、低碳、安全、高效的能源体系是一项战略重点,其中核能是大规模替代常规能源的更有效、更经济的选择。安全是核电站的首要任务,压水堆(PWR)核电站的运行是复杂的,有发生不可控裂变反应的风险。核电站的理想模型不仅能反映当前的反应堆状态,而且有助于进一步进行动态运行分析、优化运行参数和控制策略。它进一步增强了对异常现象的响应,确保了核电站的安全性和经济性。压水堆核动力装置通常由一次回路系统、二次回路系统和辅助设施组成。一回路系统由反应堆、蒸汽发生器和冷却剂系统组成,是核电站和常规火力发电厂之间最显著的区别。反应堆和冷却剂系统处于设备安全等级的第一级。其中,反应堆是核动力的关键驱动力,类似于人类的心脏。因此,建立符合实际运行条件的一次回路系统模型至关重要。
[0003]在压水堆中,核裂变的链 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种核电装备反应性多主体交互协同控制方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:建立改进非对称学习模型;步骤2:将核电场景下K个任务的反应性数据输入改进非对称学习模型中对模型进行优化,获得优化好的改进非对称学习模型;步骤3:将当前核电场景下最新的K个任务的反应性数据输入优化好的改进非对称学习模型中,预测获得K个任务的正则化图,进而实现多任务主体之间的交互协同。2.根据权利要求1所述的一种核电装备反应性多主体交互协同控制方法,其特征在于,所述步骤2具体为:步骤2.1:利用当前核电场景下K个任务的反应性数据对改进非对称学习模型进行参数初始化,获得初始的K阶非对称核电反应性数据矩阵A和模型权重向量;步骤2.2:根据K个任务中各个任务的反应性数据和模型权重向量,计算各个任务的回归损失;步骤2.3:根据当前K阶非对称核电反应性数据矩阵A和各个任务的回归损失,基于单边信息传输向量优化函数和模型权重向量优化函数,利用控制变量法和梯度下降法对第一个任务的单边信息传输向量和权重进行优化,获得第一个任务的单边信息传输向量和权重并分别更新非对称核电反应性数据矩阵A和模型权重向量;步骤2.4:重复步骤2.2
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2.3,依次对剩余任务的单边信息传输向量和权重进行优化,获得最终的非对称核电反应性数据矩阵A和模型权重向量,进而获得优化好的...
【专利技术属性】
技术研发人员:冯毅雄,赵泽田,洪兆溪,胡炳涛,谭建荣,
申请(专利权)人:浙江大学,
类型:发明
国别省市:
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