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基于PSO-BP神经网络的游泳池式反应堆堆芯功率调节系统优化研究

彭治文 陈晓亮 朱珈辰 王峰

彭治文, 陈晓亮, 朱珈辰, 王峰. 基于PSO-BP神经网络的游泳池式反应堆堆芯功率调节系统优化研究[J]. 核动力工程, 2024, 45(4): 173-180. doi: 10.13832/j.jnpe.2024.04.0173
引用本文: 彭治文, 陈晓亮, 朱珈辰, 王峰. 基于PSO-BP神经网络的游泳池式反应堆堆芯功率调节系统优化研究[J]. 核动力工程, 2024, 45(4): 173-180. doi: 10.13832/j.jnpe.2024.04.0173
Peng Zhiwen, Chen Xiaoliang, Zhu Jiachen, Wang Feng. Research on Optimization of Core Power Regulation System of Swimming Pool Reactor Based on PSO-BP Neural Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2024, 45(4): 173-180. doi: 10.13832/j.jnpe.2024.04.0173
Citation: Peng Zhiwen, Chen Xiaoliang, Zhu Jiachen, Wang Feng. Research on Optimization of Core Power Regulation System of Swimming Pool Reactor Based on PSO-BP Neural Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2024, 45(4): 173-180. doi: 10.13832/j.jnpe.2024.04.0173

基于PSO-BP神经网络的游泳池式反应堆堆芯功率调节系统优化研究

doi: 10.13832/j.jnpe.2024.04.0173
详细信息
    作者简介:

    彭治文(1999—),男,硕士研究生,现主要从事反应堆控制方面的研究,E-mail: 1905584725@qq.com

    通讯作者:

    陈晓亮,E-mail: chenxiaoliang@ciae.ac.cn

  • 中图分类号: TL361

Research on Optimization of Core Power Regulation System of Swimming Pool Reactor Based on PSO-BP Neural Network

  • 摘要: 基于MATLAB/Simulink平台构建49-2游泳池式反应堆堆芯功率调节系统和一回路传热系统的仿真模型,开展外界反应性扰动仿真试验验证模型的准确性。采用粒子群算法(PSO)与反向传播(BP)神经网络相结合的比例-积分-微分(PID)控制器作为主控制器,模拟堆芯反应性和堆芯进口温度扰动下调节系统的响应情况,与游泳池式反应堆原控制器和传统BP神经网络控制器的响应情况相比较。结果表明,外界存在扰动时,基于PSO-BP神经网络的PID控制器可以使堆芯迅速达到稳定状态,调节时间更短、超调量更小,具有更好的鲁棒性和稳定性。

     

  • 图  1  游泳池式堆功率调节系统工作原理示意图

    Figure  1.  Working Principle of Swimming Pool Reactor Power Regulation System

    图  2  基于PSO -BP神经网络的PID控制器

    r—目标值;y—系统输出值

    Figure  2.  PID Controller Based on PSO-BP Neural Network

    图  3  BP神经网络流程图

    Figure  3.  Flow Chart of BP Neural Network

    图  4  Simulink系统模型图

    Figure  4.  Simulink System Model Diagram

    图  5  冷却剂温度响应

    Figure  5.  Response of Coolant Temperature

    图  6  30pcm反应性阶跃扰动下堆芯归一化功率变化

    Figure  6.  Change of Core Normalized Power under 30pcm Step Disturbance of Reactivity

    图  7  30pcm反应性阶跃扰动下PSO-BP算法与传统BP神经网络算法性能指标函数值对比

    Figure  7.  Contrast of E(k) between PSO-BP Algorithm and Traditional BP Neural Network under 30pcm Step Disturbance of Reactivity

    图  8  30pcm反应性阶跃扰动下PSO-BP神经网络控制器的$ {K}_{\mathrm{P}} $、$ {K}_{\mathrm{I}} $、$ {K}_{\mathrm{D}} $的变化曲线

    Figure  8.  $ {K}_{\mathrm{P}} $, $ {K}_{\mathrm{I}} $ and $ {K}_{\mathrm{D}} $ Curves of PSO-BP Neural Network Controller under 30pcm Step Disturbance of Reactivity

    图  9  50pcm反应性阶跃扰动下堆芯归一化功率的变化

    Figure  9.  Change of Core Normalized Power under 50pcm Step Disturbance of Reactivity

    图  10  50pcm反应性线性扰动下堆芯归一化功率的变化

    Figure  10.  Change of Core Normalized Power under 50pcm Linear Disturbance of Reactivity

    图  11  2℃阶跃温度扰动下堆芯归一化功率的变化

    Figure  11.  Change of Core Normalized Power under 2℃Step Temperature Disturbance

    表  1  冷却剂温度对比验证

    Table  1.   Comparison Verification of Coolant Temperature

    参数 反应堆运行值 程序计算值
    冷却剂平均温度/℃ 37.4 37.41
    冷却剂出口温度/℃ 38.8 38.81
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-08-29
  • 修回日期:  2023-11-21
  • 刊出日期:  2024-08-12

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