[发明专利]基于遗传算法的压水堆核电站堆芯功率模型预测控制方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法的压水堆核电站堆芯功率模型预测控制方法，包括下列步骤：建立反应堆堆芯的数学状态空间模型；对所述反应堆堆芯的数学状态空间模型进行线性化；建立反应堆堆芯的功率预测控制模型；基于遗传算法对所述功率预测控制模型进行参数整定。本发明结合压水堆堆芯的运行参数，采用改进的遗传算法对控制器中的各项参数进行整定，得出全局最优解，实现压水堆核电站堆芯功率控制的自适应调整；还利用预测模型来预测未来的偏差值，通过滚动优化来确定当前的最优控制策略，使未来的被控变量与期望值之间的偏差最小；利用遗传算法对所述反应堆堆芯功率预测控制模型中的待定参数进行寻优，得出待定参数的最优值。

主权项

一种基于遗传算法的压水堆核电站堆芯功率模型预测控制方法，其特征在于，包括下列步骤：S1、建立反应堆堆芯的数学状态空间模型，所述数学状态空间模型包括等效单组缓发中子点堆动态方程、热工水力模型方程和反应性模型方程，其中所述等效单组缓发中子点堆动态方程根据反应堆单群中子扩散理论，采用等效单组缓发中子来近似描述多组缓发中子点堆动态方程得到；S2、对所述反应堆堆芯的数学状态空间模型进行线性化，该步骤根据堆芯功率与中子密度之间的关系式、反应堆中的能量守恒方程、近似认为换热过程中冷却剂物性参数保持不变以及反应堆平衡点附近微小摄动的线性化理论，根据微分几何知识，对所述反应堆堆芯的数学状态空间模型进行线性化，得出压水堆堆芯中参数之间的线性数学表达式；S3、建立反应堆堆芯的功率预测控制模型，该步骤中根据模型预测控制理论得出线性化模型预测控制系统的表达式，通过正确选取状态空间变量x、状态空间输出量y、状态空间控制量u，依据线性代数知识，解出线性化模型预测控制系统以及系统中的矩阵，将模型预测控制系统离散化之后，计算得出预测时域内系统的预测状态空间变量和预测状态空间输出量；根据模型预测控制理论，通过分析模型预测控制系统取得最优值的条件，解出系统的状态空间输出量；S4、基于遗传算法对所述功率预测控制模型进行参数整定，该步骤中利用遗传算法对所述反应堆堆芯功率预测控制模型中的待定参数进行寻优，得出待定参数的最优值。