核电站蒸汽发生器水位模型预测控制方法研究

项洪一++冯晓露++刘建光++刘道光++于航

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2017.14.167

摘 要：随着环境的日益恶化，核能以其清洁、高效等优点成为我国能源战略的重要组成部分之一。目前核能发电占总发电量不到3%。到2020年装机容量将从当前的约23GW增加到58GW，核电站发展前景广阔。蒸汽发生器SG（steam generator）作为核岛的主设备之一，它的液位控制好坏直接影响到核岛的安全运行，目前核电站SG液位普遍采用PID控制，由于SG是一个非线性、时变、非最小相位、存在假水位现象、小稳定裕度的复杂系统，所以在实际的运行中，PID的控制效果比较差。为了解决这些问题，本文对采用模型预测控制算法对SG液位进行控制的可行性进行了研究：首先根据现场机组实际的运行数据，应用浙江大学研发的FRONT-ID多变量闭环模型辨识软件建立SG被控对象数学模型，然后对现有SG液位控制系统的特点进行分析，最后运用MATLAB软件平台设计和搭建SG的MPC模型预测控制系统，并与PID控制系统进行仿真比较。仿真结果表明，MPC的控制效果要明显好于PID控制，减小了蒸汽发生器液位的波动，使蒸汽发生器的液位更好地跟踪设定值。

关键词：模型预测控制 蒸汽发生器水位控制 仿真 模型辨识

中图分类号：TK 172 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）05（b）-0167-04

Model Predictive Control for Nuclear Steam Generator Water Level

Xiang Hongyi Feng Xiaoxia Liu Jianguang Liu Daoguang Yu Hang

（Cnpec adjustable center， Shenzhen Guangdong 518124， China）

Abstract：With the worsening of environment， nuclear power， with its advantages of clean and efficient，become one of the important components of China's energy strategy. nuclear power plant has a very good prospect. Steam generator （SG ） as one of the main equipments of nuclear island， its level control quality directly affects the operation safety of nuclear power unit. At present SG level control in nuclear power plant mainly adopts PID control. SG is a complex system with these characters of nonlinear， time-varying， non-minimum phase， false water level， small stability margin， so in the actual operation， the control effect of PID is relatively poor. In order to solve these problems， the model predictive control method is used to optimize the SG level control in this paper. According to the actual operating data of a nuclear power plant， the FRONT-ID software researched and developed by Zhejiang University is applied to establish the object model of SG. After the analysis on the characteristics and control effect of SG， the contrasting simulation tests between MPC and PID on MATLAB platform are performed in this paper. Simulating results show that the control effect of MPC is better than PID obviously， reducing the level fluctuation of SG and making SG level tracking its set point better.

Key Words：Model predictive control； Steam generator level control； Simulation； Model identification

模型預测控制（MPC）可以处理非方系统，它可以根据优先级[1]控制目标排序。1997年Mayuresh， Metler与Morari等[2]应用模型预测控制（MPC）来控制蒸汽发生器的水位。

近年来国外很多自动化工程公司，已经对模型预测控制技术和策略在生产过程控制中的应用进行了广泛研究，许多预测控制软件已经商品化。美国、加拿大、英国成立了Setpoint、DMC、Speedup、Simcon、Trieber Controls等公司，取得了巨额利润。

在我国，预测控制在火力发电站已经开始应用，在主再热蒸汽温度控制、燃烧控制、AGC控制和SCR脱硝控制中已经取得很好的控制效果，并获得了很好的经济效益，目前正处于推广阶段；在世界的压水堆核电站中，目前应用最多的还是传统的PID控制方法[3]，还没有使用预测控制算法等其它智能控制算法。但是随着核电的大力发展，核电站需要执行G模式调峰运行，以保证电网的安全运行和电力需求[4-5]。传统的固定参数PID控制方法本身不具备优化、自适应、自学习等功能，无法满足电网的要求。

该文应用MPC控制方法，利用现场机组实际运行数据，通过浙江大学研发的FRONT-ID多变量闭环辨识软件建立SG水位控制的模型函数，通过MATLAB平台进行SG液位控制组态的搭建，控制组态有MPC和PID两种控制方案，同时进行仿真比對。比对结果表明，通过MPC在SG液位控制中的应用，减小了核电站在大瞬态试验时蒸汽发生器水位的波动。

1 模型预测控制在核电站SG水位控制中的应用研究

1.1 模型辨识

模型辨识过程中模型结构的选择是最重要的环节，它决定着模型的质量。对于多变量的模型辨识，传统的方案解决模型评估、阶次评估、闭环数据比较困难。FRONT-ID多变量闭环辨识软件可以解决MPC控制的这些难题。本篇论文的各个传递函数模型：小阀开度对应给水流量；大阀开度对应给水流量；给水流量对应液位；蒸汽流量对应液位等传递函数，都是通过FRONT-ID多变量闭环辨识软件辨识得到的。

模型辨识分为大、小功率工况分别进行辨识。大、小功率模型辨识的分界点为核功率25%Pn（Pn：核功率），当核功率大于25%Pn时为大功率，核功率小于25%Pn时为小功率。

小功率阶段，当核功率小于21%Pn时，给水流量由小阀单独控制，大阀保持关闭；当核功率在21%Pn～25%Pn之间时，小阀逐渐全开，大阀由全关逐渐开启，大小阀共同控制给水流量，所以小功率工况下SG液位控制组态由大、小阀两个副调节器共同耦合控制流量。

大功率阶段ARE小阀已经全开，对流量的影响不变，小阀全开对给水流量的贡献为350 t/h，在仿真组态时将小阀开度对应给水流量，简化为常数350 t/h。

1.2 MPC和PID控制组态搭建

完整工况下的MPC和PID的控制组态见图1。上半部分是MPC控制组态，下半部分是PID控制组态。

MPC控制回路：主调节器（MPC Controller2） 调节液位，副调节器（PID1）调节给水流量。对于主调节器（MPC Controller2），SG的液位设定值经过给水温度修正后，作为设定值连接到MPC控制器的ref端口。液位测量值（ayeweiceliang是工程现场实际的液位值）经给水温度修正后，作为测量值连接到MPC控制器的mo端口。副调节器（PID1） 用于控制大阀开度，从而控制给水流量。

线性拟合函数模块（dgl-xgl MPC linear fitting）和转换开关（Switch3）的用途是实现核功率大于25%时，选择函数模型为大功率工况下的调节器（MPC Controller2）进行液位控制，当功率小于25%时，选择函数模型为小功率工况下的调节器（MPC Controller2经过线性拟合函数模块dgl-xgl MPC linear fitting处理后，表征小功率工况下的MPC调节器）进行液位控制。线性拟合函数模块（dgl-xgl MPC linear fitting）的系数，是通过将大功率工况下MPC Controller2的控制输出与小功率工况下的MPC Controller2的输出经过线性拟合得出的（即另外搭建大、小功率工况下两页组态，分别仿真出MPC的输出值，将输出值进行线性拟合，y代表小功率工况下的MPC输出值，x代表大功率工况下的MPC输出值，y=0.1774x +0.0862）。

给水流量减去蒸汽流量（蒸汽发生器净进水量）作为测量值链接到副调节器（PID1）。副调节器（PID1）的输出经过大阀开度对应给水流量的传递函数（dfkd-gsll ch）后，转换为给水流量，连接到加法器。

小阀控制回路的控制策略是，根据蒸汽负荷对应小阀开度，从而实现给水流量控制，但这样是开环控制，所以将蒸汽负荷减去了主调的输出，从而实现闭环控制。具体方案如下：蒸汽流量（azhengqiliuliang from workspace20），通过函数（zhengqifuhe）转换为蒸汽负荷，蒸汽负荷减去主调节器的输出，经过蒸汽负荷对应小阀开度的线性函数发生器（zhengqifuhe-xfkd），开环控制小阀开度（蒸汽负荷0%～25%对应小阀开度为0%～100%），经过小阀开度对应给水流量的传递函数（xfkd-gsll ch），转换为小阀控制的给水流量，当核功率小于25%时，该流量经过Switch2直接输出，当核功率大于25%时Switch2选择350t/h输出。

大、小阀控制的给水流量求和，计算出总的给水流量。总的给水流量经过并行的两个传递函数，转换为给水流量影响的液位值：大功率工况下给水流量对应液位的传递函数（dgl gs-yw ch）；小功率工况下给水流量对应液位的传递函数（xgl gs-yw ch），两者通过Switch1进行选择，当功率大于25%时取大功率一路信号，当功率小于25%时取小功率一路信号。同时蒸汽流量也经过并行的两个传递函数，转换为蒸汽流量影响的液位值：大功率工况下蒸汽流量对应液位的传递函数（dgl zq-yw ch）；小功率工况下蒸汽流量对应液位的传递函数（xgl zq-yw ch），两者通过Switch5进行选择，当功率大于25%时取大功率一路信号，当功率小于25%时取小功率一路信号。两者求和后代表了现场SG液位的测量值。

PID控制回路：PID3控制SG液位，PID4控制给水流量。对于主调节器，液位设定值减去液位测量值，其差值经过给水温度的修正后，作为主调节器的输入。副调节器负责调节给水流量。副调节器计算出的大阀开度经过传递函数（xfkd-gsll ch1）转换为大阀控制的给水流量值。

小阀控制回路根据蒸汽流量（azhengqiliuliang from workspace23），通过函数（zhengqifuhe1）转换为蒸汽负荷，蒸汽负荷减去主调节器的输出，经过蒸汽负荷对应小阀开度的线性函数发生器（zhengqifuhe-xfkd1），开环控制小阀开度（蒸汽负荷0%～25%对应小阀开度为0%～100%），经过小阀开度对应给水流量的传递函数（xfkd-gsll ch），转换为小阀控制的给水流量，当核功率小于25%时，该流量经过Switch4直接输出，当核功率大于25%时Switch4选择350 t/h输出。大、小阀控制的给水流量求和，计算出总的给水流量。总的给水流量经过并行的两个传递函数，转换为给水流量影响的液位值：大功率工况下给水流量对应液位的传递函数（dgl gs-yw ch1）；小功率工况下给水流量对应液位的传递函数（xgl gs-yw ch1），两者通过Switch6进行选择，当功率大于25%时取大功率一路信号，当功率小于25%时取小功率一路信号。同时蒸汽流量也经过并行的两个传递函数，转换为蒸汽流量影响的液位值：大功率工况下蒸汽流量对应液位的传递函数（dgl zq-yw ch1）；小功率工况下蒸汽流量对应液位的传递函数（xgl zq-yw ch1），两者通过Switch7进行选择，当功率大于25%时取大功率一路信号，当功率小于25%时取小功率一路信号。两者求和后代表了现场SG液位的测量值。

对于液位的设定值，当蒸汽负荷大于20%时，液位的设定值为常数0由（setpoint of level）产生。

1.3 仿真结果

当液位设定值不变机组功率发生变化时的具体控制曲线详见下面两图：

由图2、3可知，当核功率在17%～100%～17%之间变化时，MPC控制液位的范围是（-0.401～0.025 m），PID控制液位的范围是（-0.591～0.172m），在整个仿真时间内MPC控制的波动范围更小，更稳定，控制效果更好。

3 结语

该篇论文将模型预测控制方法应用到SG的水位控制中。并通过仿真试验，仿真了核功率在17%～100%～17%之间变化时，进行负荷线性、阶跃变化的工況下，SG液位分别在MPC和PID控制下的控制效果，并将MPC与PID控制效果进行同步比对：PID控制回路的液位波动量范围是0.763m，MPC控制回路的液位波动量是0.426m，MPC控制回路的液位波动比PID控制回路的液位波动减小了44.17%。比对结果表明：MPC的控制效果要明显好于PID的控制效果，使蒸汽发生器的液位更好的跟踪设定值。

我国现在大力发展核电，具有自主品牌的华龙一号已经开工建设，三代核电已经开工建设多台机组，4代核电技术也会有很大的飞跃，核电领域对蒸汽发生器水位控制的要求也会越来越高，希望本篇论文的研究成果会对MPC引入到核电控制领域具有指导意义。

参考文献

[1] 钱积新，赵均，徐祖华.预测控制[M].北京：化学工业出版社，2007（9）：7.

[2] Kothare MV，Mettler B，Morari M， et al. Linear parameter varying model predictive control for steam generator level control [J]. Computers & chemical engineering，1997.

[3] 周刚，彭威，张大发.核动力蒸汽发生器水位控制方法分析[J].原子能科学技术，2004（38）：19-23.

[4] Na M G， Jung D W. A model predictive controller for Load-following operation of PWR reactor[J].IEEE Transactions on Nuclear Science， 2005，52（4）：1009-1020.

[5] Na M G，Upadhyaya B R. Model predictive control of an SP-100 space reactor using support vector regression and genetic optimization[J].IEEE Transactions on Nuclear Science， 2006，53（4）：2318-2327.