System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种小型压水堆运行计划可达性验证方法技术_技高网

一种小型压水堆运行计划可达性验证方法技术

技术编号:41842417 阅读:3 留言:0更新日期:2024-06-27 18:22
本发明专利技术公开了一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,包括以下步骤:S101、设定核动力装置运行限值和初始运行工况;S201、建立仿真模型,得到小型压水堆运行计划运行结果,对运行结果进行分析;S301、建立DNN代理模型进行拟合,与训练结果进行对比验证;S401、不同工况决策结果对比验证。本发明专利技术针对小型一体化反应堆的仿真模型,根据运行任务对安全性、经济性、灵活性的考虑程度制定奖励函数,输出给定运行任务下最优反应堆运行稳态工况。开展提高产能、降低产能任务下反应堆正常运行工况、主泵转速故障工况测试,并对优化结果进行决策结果验证,验证反应堆由初始工况转换到优化工况的瞬态过程中各运行参数均在运行限值内。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及决策方法,尤其涉及一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,能够对小型压水堆运行计划的可达性和安全性进行验证。


技术介绍

1、随着核电的发展,为提高反应堆的性能,对于反应堆的优化研究成为重点。对核动力装置的重量、体积的优化设计可提高装置载体的载荷且更好布置反应堆,除了正常运行工况,在运行过程中可能出现的故障工况和某些瞬态工况(小型一体化反应堆的自然循环与强迫循环转换),这些也是运行计划中会考虑的情况。结合人工智能的相关算法构建基于多目标优化决策的反应堆辅助运行决策系统,构建决策环境代理模型,并对核动力装置运行过程进行优化决策并进行决策结果验证工况转换过程是否超限,可对反应堆运行过程做出综合全面的决策。因此进行基于多目标优化决策问题和人工智能的反应堆运行决策算法研究是很有必要的,可在小型一体化反应堆的运行过程中辅助操作员进行实时决策,并实现小型压水堆运行计划可达性验证方法。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,考虑该反应堆运行过程中的经济性、安全性、灵活性,将a3c算法应用于小型一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,使用决策结果验证对当前运行工况转换到最优目标工况过程中是否满足运行限制条件进行验证,及核动力设备从一稳态工况转换到另一稳态工况的瞬态过程中是否满足运行限制条件。

2、为了实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案:

3、一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,包括以下步骤:

4、s101、设定核动力装置运行限值和初始运行工况;

5、s201、建立仿真模型,得到小型压水堆运行计划运行结果,对运行结果进行分析;

6、s301、建立dnn代理模型进行拟合,与训练结果进行对比验证;

7、s401、不同工况决策结果对比验证。

8、可选的,s101包括以下步骤:

9、s1011、设定核动力装置运行限值;

10、s1012、设定核动力装置初始工况下的稳态运行相关变量。

11、可选的,s201包括以下步骤:

12、s2011、按照目标决策方法设计运行计划,建立小型压水堆仿真模型;

13、s2012、模型根据设计运行方案在正常工况和故障工况分别运行。

14、可选的,s301包括以下步骤:

15、s3011、建立dnn代理模型进行验证,在仿真模型中进行决策结果验证过程中通过调节蒸汽发生器的蒸汽流量来进行工况转换;决策环境代理模型以使蒸汽发生器蒸汽流量、稳压器压力、蒸汽压力以及故障信息作为输入,输出堆功率、蒸汽发生器出口蒸汽温度、冷却剂平均温度;

16、s3012、将每层网络的输入控制在一个稳定的范围,如均值为0、方差为1的范围。在每个隐藏层之前添加bn(batch_normalization)层,将网络中每一层的输入数据控制在均值为0、方差为1的范围。在一个批次batch里批归一化(batch normalization)操作对每个特征变量均有处理,设m个训练样本,隐藏层c个单元,对当前第c个单元进行规范化;

17、

18、

19、该层网络的输出在批归一化层处理之后变为:

20、

21、其中为防止数据的方差为0,引入一个非0参数ε。此时,为保证隐藏层输入数据的数据特征不会因多次标准化而消失,bn层引入两个可训练网络参数γ和β,且:

22、γ2=σ2,β=μ

23、在实现等价变换的同时,保留网络每层原始输入特征的分布信息。bn层使网络中每层输入数据分布比较稳定,近而加速模型的学习速,且bn层降低模型对网络参数的感性,从而降低了网络调参对网络训练结果的影响,使得网络更为稳定。

24、s3013、建立含有6个隐藏层的b-dnn模型作为决策结果验证代理模型,每个隐藏层前加以bn层,每个隐藏层32个单元,并使用双曲正切函数tanh作为激活函数。使用蒸汽发生器蒸汽流量、稳压器压力、蒸汽压力以及故障信息作为模型输入,输出为堆功率、蒸汽发生器出口蒸汽温度、冷却剂平均温度。且该数据驱动模型相较仿真模型可以实时检测工况是否超出限值。

25、可选的,s401包括以下步骤:

26、s4011、正常工况提升产能决策结果验证;

27、s4012、主泵转速故障工况提升产能决策结果验证。

28、与现有技术相比,本专利技术的有益技术效果:

29、对多目标优化决策算法的优化结果进行决策验证。建立b-dnn批量归一化神经网络代理模型,及在网络模型每一层之前添加批量归一化bn层,大大提高了代理模型的精度,使用决策环境代理模型与仿真模型对比初始工况转换到运行任务下最优运行稳态工况过程中堆功率、蒸汽温度、冷却剂平均温度的变化曲线,在不同任务下小型一体化反应堆运行多目标优化决策算法的辅助决策结果可以辅助操作员做出决策并避免人因事故的产生,并可以适应故障变化及系统退化。

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【技术保护点】

1.一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,其特征在于,S101包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,其特征在于,S201包括以下步骤:

4.根据权利要求3所述的一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,其特征在于,S301包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,其特征在于,S401包括以下步骤:

【技术特征摘要】

1.一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,其特征在于,s101包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种小型压水堆运行计划可达性验证方法,...

【专利技术属性】
技术研发人员:张博文严辰星薛运泽苏轲成守宇夏庚磊孙觊琳
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学
类型:发明
国别省市:

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