本發明涉及直流蒸汽發生器控制，特別是涉及一種核動力裝置直流蒸汽發生器的廣義預測控制方法。
背景技術：
1、蒸汽發生器是反應堆一、二回路間傳遞能量的重要設備。按二次側工質流動方式劃分，主要可以分為自然循環蒸汽發生器和直流蒸汽發生器。其中直流蒸汽發生器的主要特點是：二回路工質由給水泵壓頭驅動通過蒸汽發生器，一次流過傳熱面轉變為微過熱蒸汽，循環倍率為1。相比于為壓水堆核電廠所廣泛采用的立式u型管自然循環蒸汽發生器，直流蒸汽發生器具有結構簡單、尺寸緊湊、靜態性能好、升降功率速度快、能夠提高系統熱效率等顯著優點。直流蒸汽發生器的低循環倍率使其蓄熱和緩沖能力較差，二次側壓力極易發生波動，壓力過高會危害系統安全性，過低則無法滿足下游裝置用汽需求。因此維持二次側壓力穩定是直流蒸汽發生器自動控制的主要目標，即通過控制給水流量使蒸汽發生器二次側出口處的蒸汽壓力穩定，保證直流蒸汽發生器安全穩定運行并為用汽設備提供符合運行要求的高品質蒸汽。
2、直流蒸汽發生器的自動控制一般存在以下幾個問題：1、控制量和被控量之間非線性強，直流蒸汽發生器的動態特性會隨功率水平的不同發生復雜的變化，進一步加大了二次側壓力控制的難度，難以通過簡單的控制模型取得優秀結果；2、簡單的控制方法難以滿足裝置運行中對出口壓力、蒸干點波動情況、給水流量的變化速度等因素的多種需求和限制；3、傳統方法難以識別并規避兩相流動不穩定的工況。這些問題共同導致了直流蒸汽發生器的最優控制策略難以確定。同時由于低功率工況下兩相段長度減小，蒸汽壓力對給水流量的變化十分敏感，目前直流蒸汽發生器的控制采用高功率工況下自動控制和低功率工況下手動控制相結合的方法。該方法雖然能夠滿足直流蒸汽發生器目前的運行需求，但難以適應未來核動力裝置小型化、無人化的發展方向。
3、對于直流蒸汽發生器自動控制，早期采用經典的pid方法。該方法經過各領域廣泛驗證，原理簡單且適用性強，對各類系統都能取得較為可靠的結果。文獻“張宇聲,郭立峰,蔡猛.基于模糊自適應參數整定的直流蒸汽發生器pid控制系統研究[j].核動力工程,2008(04):93-96”采用pid方法為基礎，設計了直流蒸汽發生器的三沖量模糊自適應整定pid控制系統，將一回路給水溫度、蒸汽流量、給水流量通過比例環節饋入控制系統中，并通過模糊方法對pid系統的三個參數進行實時整定，雖然一定程度上改善了pid方法的控制效果，但仍然存在著pid方法壓力波動大、調節時間長的問題。為了進一步提高直流蒸汽發生器控制系統的性能，近年來神經網絡方法和模糊方法逐漸成為直流蒸汽發生器自動控制的主要發展方向，這兩種方法被多篇文獻嘗試性地應用于改進直流蒸汽發生器的自動控制系統。但神經網絡方法缺乏可解釋性和模糊控制穩定性較差的問題始終使這兩種方法難以大規模應用。而數字核電這一概念的提出為直流蒸汽發生器的控制問題提供了新的解決思路，即控制器依托數字核電系統獲得大量數據支持，并以此為依據提高直流蒸汽發生器自動控制的效果。
技術實現思路
1、本發明的目的是提供一種核動力裝置直流蒸汽發生器的廣義預測控制方法，通過廣義預測控制、同步擾動隨機逼近、數值計算等技術手段，實現提高響應速度、減少調節時間、減小直流蒸汽發生器壓力波動、量化考慮直流蒸汽發生器運行需求和低功率工況下對直流蒸汽發生器進行自動控制的效果。
2、為實現上述目的，本發明提供了如下方案：
3、一種核動力裝置直流蒸汽發生器的廣義預測控制方法，該方法包括以下步驟：
4、s1，將工況變動計劃輸入到基于數值計算的直流蒸汽發生器仿真計算模型，對直流蒸發生器未來一段時間的動態行為進行預測，得到仿真結果；
5、s2，基于仿真結果，采用廣義預測控制算法對直流蒸汽發生器的控制向量進行優化；
6、s3，將優化后的控制向量作用于直流蒸汽發生器，并采用傳感器對在線運行的直流蒸汽發生器進行實時測量，獲得熱工水力數據；
7、s4，基于熱工水力數據，對s1中的仿真結果進行修正，重復步驟s2-s4，實現控制向量的迭代優化，最終將工況變動計劃實施于直流蒸汽發生器。
8、進一步地，所述s1中，所述直流蒸汽發生器仿真計算模型包括直流蒸汽發生器的運行仿真模型和快速求解模型；
9、所述運行仿真模型的構建方法如下：
10、根據直流蒸汽發生器的結構參數和靜態、動態運行特性，構建全尺寸直流蒸汽發生器一維熱力分析模型作為直流蒸汽發生器的運行仿真模型；
11、所述快速求解模型的構建方法如下：
12、根據直流蒸汽發生器的實際情況，按照傳熱管布置方式取單根傳熱管建立直流蒸汽發生器一維熱力分析模型作為快速求解模型，所述快速求解模型用于求解二次側壓降；
13、所述快速求解模型與所述運行仿真模型進行數據交互，且一次側進、出口流量和二次側進、出口流量放大相應的倍數。
14、進一步地，所述s1之前，對所述運行仿真模型進行離線訓練，構建運行數據庫，具體方法如下：
15、根據直流蒸汽發生器的運行需要設置大量不同負荷變化速率、不同起止工況的算例，輸入到運行仿真模型和快速求解模型，采用同步擾動隨機逼近法進行離線訓練，通過離線訓練過程進行仿真計算和控制向量求解，得到不同負荷變化速率、不同起止工況下的運行數據及其對應的控制向量；
16、以負荷變化速率為依據將運行數據其對應的控制向量分為若干組，每組內部以初始工況和目標工況作為依據將運行數據其對應的控制向量進行排列和存儲，構建運行數據庫。
17、進一步地，所述s1，將工況變動計劃輸入到基于數值計算的直流蒸汽發生器仿真計算模型，對直流蒸發生器未來一段時間的動態行為進行預測，得到仿真結果，具體包括：
18、基于工況變動計劃，運行仿真模型進行仿真計算，得到預期的負荷變動速率和起止工況；
19、基于構建的運行數據庫，先根據預期的負荷變動速率確定控制向量的選取范圍，再根據預期的起止工況確定所需的控制向量，對控制向量中的給水流量根據蒸汽流量變化趨勢進行擬合，同時保證擬合曲線與給水流量對時間的積分相等，最后以此擬合曲線作為在線運行時控制向量的初始值；
20、得到控制向量的初始值后，同時將正向、逆向擾動的控制向量輸入快速求解模型，對直流蒸發生器未來一段時間的動態行為進行預測，得到仿真結果。
21、進一步地，所述s2，基于仿真結果，采用廣義預測控制算法對直流蒸汽發生器的控制向量進行優化，具體包括：
22、對仿真結果進行處理求得損失函數在當前控制向量下的梯度，并據此梯度對控制向量進行優化，重復此過程直至滿足終止準則，之后將控制向量的第一項傳遞給運行仿真模型并使其據此入口流量向前推進至下一控制步。
23、進一步地，所述對仿真結果進行處理求得損失函數在當前控制向量下的梯度，并據此梯度對控制向量進行優化，重復此過程直至滿足終止準則，具體包括：
24、在二次側蒸汽壓力不變的運行方案下，選取單位時間內蒸汽壓力與額定值之差的平方為損失函數，其表達式為：
25、
26、式中，t′為當前時刻，t″為快速求解模型需要運行的仿真時長，p為蒸汽壓力，p0為額定蒸汽壓力或目標蒸汽壓力，θ為當前的控制向量；
27、依據求出的損失函數值對當前的控制向量進行判斷，當損失函數值處于可接受范圍內，判定直流蒸汽發生器處于穩定狀態，輸出當前的控制向量，反之則對當前的控制向量進行優化，重復此過程直至滿足終止準則。
28、進一步地，所述對當前的控制向量進行優化，重復此過程直至滿足終止準則，包括：
29、基于當前的控制向量，運行仿真模型更新參數，采用同步擾動隨機逼近法生成擾動向量，包括正向擾動向量和逆向擾動向量，通過梯度逼近，實現控制向量的優化和迭代；
30、當達到最大迭代次數，且當前控制向量對應的損失函數值小于迭代過程中出現的損失函數最小值，迭代結束；
31、若達到最大迭代次數，但當前控制向量對應的損失函數值不小于迭代過程中出現的損失函數最小值，則將迭代過程中損失函數最小值對應的控制向量作為結果結束迭代。
32、進一步地，所述s4中，重復步驟s2-s4，實現控制向量的迭代優化的在線運行迭代終止準則為：
33、持續對控制向量進行優化和迭代，在每次迭代完成后更新迭代過程中產生的對應損失函數最小的控制向量，當現實時間經過一個控制步后就停止優化并直接將此控制向量的第一項輸出，同時移動時域向后滾動開始下一個控制步的求解。
34、進一步地，所述方法還包括運行數據庫的更新，具體如下：
35、在將工況變動計劃實施于直流蒸汽發生器后，將直流蒸汽發生器的仿真結果與測量數據進行對照和整理，校正錯誤數據，形成控制案例存入運行數據庫；
36、控制案例存儲結束后，開始運行數據庫的更新，根據某案例的記錄時刻，以及某案例周圍一定區域內的數據密度，在建立運行數據庫更新機制時，由專家根據經驗在不同區域設定不同數據密度，經常出現的工況或變化較復雜的工況需要較大的數據密度，反之則需要較小的數據密度；
37、對運行數據庫進行更新時，首先按時間順序從舊至新遍歷新案例附近的歷史數據，如果檢測到某一案例周圍數據密度超過當地標準，則將該組數據刪去。
38、本發明還提供一種控制設備，包括存儲器、處理器，以及存儲于所述存儲器中的程序，所述處理器執行所述程序時實現如上述的核動力裝置直流蒸汽發生器的廣義預測控制方法。
39、根據本發明提供的具體實施例，本發明提供的核動力裝置直流蒸汽發生器的廣義預測控制方法，公開了以下技術效果：
40、(1)本發明通過數值計算和控制向量的梯度優化實現廣義預測控制算法，一方面實現了給水流量的超前響應，另一方面在低功率工況下也能較好地完成直流蒸汽發生器自動控制的任務，同時，將同數值計算相結合的控制方法不僅保證了本控制方案強有力的可解釋性，還一定程度上提升了控制精確性與魯棒性，能夠有效應對多種參數的同時擾動并給出可靠的控制方案，實現穩定高效的控制效果，也能有效提高裝置安全性，減輕參數波動延長傳熱管壽命。
41、(2)本發明融合了運行數據庫的運用，這一舉措在顯著提升計算效率的同時，賦予了控制方法自主學習與優化能力。通過實時收集并存儲運行過程中的工況數據，運行數據庫隱含系統動態特性不僅為控制策略的制定提供了豐富的數據支撐，還成為了控制方法自我進化與優化的基石。
42、(3)本發明通過快速求解模型結合梯度優化算法，使控制系統間接的考慮了直流蒸汽發生器熱工水力參數間的內在聯系。同時，通過將控制器系數和功率水平聯系起來，較好地考慮了直流蒸汽發生器的動態特性，能夠通過快速求解模型直觀準確地反應直流蒸汽發生器發生的變化；有效地利用了數字核電系統提供的直流蒸汽發生器數據，通過對快速求解模型進行修正加強了結果的準確性。
43、(4)本發明通過應用同步擾動隨機逼近算法，實現了精簡的算法結構以及對系數設置的高度魯棒性，使系數整定更加簡單的同時，增強了控制方法運行過程中的容錯能力。而且，同步擾動隨機逼近算法通過其獨特的機制，巧妙地簡化了預測控制的反饋校正環節，使得整個控制方法更加簡明清晰，也避免了復雜控制中將多種控制算法結合使用而導致的系統復雜性和故障風險的增加。同時，能夠通過懲罰函數的設置，定量地考慮直流蒸汽發生器運行中的各種約束并給出綜合性能最優的控制方案。