压水堆核电站冷却剂平均温度控制方案比较分析

王远隆

(中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室,四川 成都 610213;国家能源压水反应堆技术研发中心,四川 成都 610213)

冷却剂平均温度控制系统是压水堆(pressurized water reactor,PWR)核电站(nuclear power plant,NPP)的核心控制系统。它的功能就是通过对核电站一回路冷却剂平均温度的调节实现对核反应堆功率的控制,故亦称为核反应堆功率控制系统或简称为反应堆控制系统(这里不考虑反应堆轴向功率分布的控制问题)。目前,中国引进翻版的PWR核电站主要有法国法马通 (Framatome)模式[1],江苏田湾俄罗斯WWER或 VVER模式[2],美国西屋(Westinghouse)模式AP1000还处于示范性建造中[3,4]。法国模式与美国模式有渊源关系。

这里以法国模式为基础对PWR核电站冷却剂平均温度控制的几种方案进行比较分析。从中亦可认识到中国核电经历三十来年的发展,在控制一类软技术方面还需反思长期照搬一个模式的得与失。现在常说的国产化,却大多指的是硬设备。硬设备就像人的骨架和四肢。人需要有大脑。核控制系统就是核电站的大脑。加强控制一类软技术的自主研发能力,才能实实在在为中国的第三代核电技术全面崛起提供可持续的强有力支撑。

1　平均温度控制方案

PWR核电站冷却剂平均温度控制系统由图1示出。其功率控制器所代表的冷却剂平均温度控制 (简称平均温度控制)方案或称为核电站反应堆控制方案由图2示出[1]。国内反应堆控制教科书亦采用这种方案作为教学内容[5]。从图1看到,平均温度控制的输入信号有反应堆功率测量值Qn,汽轮机需求功率测量值Qs,一回路冷却剂平均温度测量值Tav=(Th+Tc)/2。

对图1的一回路和图2,参考文献 [1]采用了图3所示的传递函数模型综合表示。但这个传递函数模型并没有包括蒸汽发生器,也即没有完整表达图1所示的一回路,能否真正用于工程设计难于确定 (尽管它是中法合作项目移交的正式文件中的内容)。

图1　核电站反应堆控制系统Fig.1　The reactor control system of NPP

图2　核电站反应堆功率控制方案Fig.2　The reactor power control scheme of NPP

图3　反应堆控制系统的传递函数模型Fig.3　The transfer f unction model of the reactor control system

工程上已经成功使用的一回路简化模型见图4所示[6]。

仿真计算用的模型实例见图5[7]。

图4　核电站一回路模型Fig.4　Model of t he first loop of NPP

图5　核电站一回路仿真模型Fig.5　Si mulation model of the first loop of NPP

2　平均温度控制方案比较

2.1　PI平均温度控制方案

PI平均温度控制方案是早期核电站和核动力堆采用的控制模式[6,8,9]。这种模式也有一直沿袭使用的[10]。式 (1)是其数学表达式。

式 (1)中:

Qs是图1所示的汽机负荷;

Qn0是外部需求负荷,也即反应堆需要跟踪的负荷;

k1、k2和τ分别是比例常数1、2和积分常数;

△Tav是图1所示冷却剂参考平均温度Tref与实测平均温度Tav的差值:△Tav=Tav-Tref。

式 (1)中,Tref=f(Qs)。也即,反应堆需要跟踪的外负荷实际是汽机输出负荷。反应堆随时需要适应这种外负荷的变化需要。文献中称此为 “堆跟机”控制模式 (以后国内引进核电站归为G模式[1])。

将图2所示的平均温度控制方案与式 (1)做个比较会看到:

图2中的加法器∑1的输出就是△Tav。∑1的两个输入通道分别称为冷却剂平均温度定值通道 [Tref=f(Qs)]和冷却剂平均温度测量通道 (Tav),可以合称为冷却剂平均温度失配通道(△Tav=Tav-Tref)。这里,两个通道的滤波器及超前滞后环节所起作用不影响△Tav=Tav-Tref的形式,各自的作用不在这里描述 (详细内容可见参考文献 [1]或 [9])。

图6　早期控制方案Fig.6　The early contr ol sche me

式 (1)的控制模式与图2所示的控制模式最大区别来自图2的功率失配通道与式 (1)的k1×Qs。图2中,需求的外负荷Qs(汽机负荷)与测量得到的核功率Qn的差通过一个非线性环节输出,然后与可变增益单元 (补偿反应堆对核功率的非线性依赖)输出相乘作为加法器∑2的输入之一。这两个通道合称为功率失配通道。式(1)可用图6表示[6]。显然,图6缺少了像图2那样的环节对反应堆非线性进行补偿,使得控制系统对反应堆功率的控制效果就明显不如图2那样的控制模式[10]。图7是按图6的控制模式仿真得到的结果。图8是按图2控制模式得到的结果。

由图7与图8比较看到,图7所示按PI平均温度控制方案得到的降负荷结果不如图8按图2所示方案得到的结果。图7所示的反应堆功率出现深坑的现象显然与没有非线性补偿有关。

式 (1)或图6所示早期控制方案的另一个值得注意的问题是其主被控量为反应堆功率 (对应控制系统称为反应堆功率调节系统)。平均温度的差△Tav仅是作为需求负荷Qno的组成部分(辅助控制量),而不是像图2所示那样独立出来作为一个与功率失配通道平行的控制通道出现。或者说,图6所示的控制方案把功率失配通道作为了主要的控制通道,并且还没有非线性补偿环节。这样,就如图7的仿真结果所示,在低功率区的控制效果明显变差。由图3所示的传递函数模型也能看到,图2的控制模式是将反应堆功率与外负荷需求失配的通道作为内环以适应负荷快速跟踪要求,Tav失配通道则作为外环通过对Tav的精细控制达到反应堆功率精调的目标。控制理论称这种双闭环控制系统为串级控制系统。

还可以从控制要求比较上述两种控制方案。比如,核动力装置要求反应堆功率调节系统具有快速机动性变化的适应能力,而核电站则要求冷却剂平均温度控制系统服务于稳定高效生产电能。但不管要求如何,起码有一点是共同的,这就是对反应堆的非线性补偿是基本要求。式 (1)或图6的控制方案其控制效果不好的原因就在于此。图9是有非线性补偿后得到的仿真结果[13]。

图7 早期控制方案仿真结果Fig.7　The si mulation results of the early control scheme

2.2　核电站冷却剂平均温度预测控制

图10表示了一个百万千瓦级核电站的反应堆冷却剂平均温度预测控制系统[14]。图10中的核电站仿真模型如图11所示[15](类似图4的模型[6,8,16])。严格讲,这仅是图1所示核电站的一回路。

对百万千瓦级核电站反应堆冷却剂平均温度采取预测控制策略,目的是希望电网负荷 (汽机负荷)变化时反应堆功率及冷却剂平均温度能够快速跟踪适应这样的变化。

图8　核电站反应堆功率变化Fig.8　The variation of reactor power of NPP

图9　非线性补偿仿真结果Fig.9　The simulation result after adding nonlinear compensation

图10　平均温度预测控制系统Fig.10　Average temperature predicting and control system

图11　核电站仿真模型Fig.11　The simulation model of NPP

预测控制策略的核心是构建图10所示的动态预测控制器。其构建方法要义是依据控制棒与冷却剂平均温度之间的动态非线性关系仿真给出按反应堆功率分区的四组参数,并以此作为基础通过数学处理得到预测模型和校正模型来共同构成动态预测控制器[14,15]。

图12 动态预测控制仿真结果Fig.12　Simulation results of dynamic predicting control

图12是汽机负荷先降后升得到的仿真结果。将它与采用图2所示控制方案的类似汽机负荷变化的仿真结果图13[12]做一比较,可以看到彼此间的相似性。注意,图13负荷变化量大得多。

图13　图2控制模式仿真结果Fig.13　Simulation results of Fig.2　control model

2.3　仅基于冷却剂温度测量的压水堆功率状态观测器控制

文献 [17]论述了仅基于冷却剂温度测量的压水堆功率控制。该控制策略假定核测量系统出现故障,然后利用一回路冷却剂温度测量值来重构反应堆功率信息的状态观测器,进而给出保证输入状态稳定的动态输出反馈功率控制器。图14是其仿真结果。把这里的结果与图8的结果做一个比较,也可看出其相似性。(图14的观测值可与图7的结果比较。)这里特别要注意图14的陡直下降段,理论上说类似阶跃降负荷,幅度高达近40%,工程实现不容易。(也许是作图的视觉误差所致。但观测值很明显。)比较而言,图8的结果是平稳过渡的。文献 [18]则给出了AP1000堆功率控制方案 (与图2同)中取消功率失配通道的仿真结果。

图14　动态预测控制仿真结果Fig.14 Simulation results of dynamic predicting control

3　关于智能化问题

今天,智能化已经成为了国家的创新战略[19]。通常,智能化可以理解为机器能够像人具有逻辑推理能力并能做出相应的判断或决策并采取相应的行动。如果机器在一定程度上具有这样的能力,则就能在适当场合代替人的工作。所谓机器人时代也就是人类的智能化时代。

核电站的反应堆控制系统是一个典型的人工智能系统。这里的人工智能,就是将图1所示的控制器用图2的控制方案实现,从而构建起按人工设计要求去思考、判断和行动的自动化控制系统。上面对冷却剂平均温度控制方案改进后形成的控制器,也仍然属于这类人工智能系统。比较经典控制方案仅仅使用偏差负反馈控制,预测与观测重构则形成了新的智能特征。

另外一类人工智能系统则是使用逻辑推理的办法来构建[20]。它不像经典控制要等待输出与输入之间出现偏差才能有效发挥作用 (滞后控制)。借助这样的智能化系统,核电站的事故则能够早期诊断,从而能够预防事故朝更加恶化的方向发展,减少保护系统动作造成的经济损失。保护系统依据安全定值动作停堆。如果核电站是处于满负荷状态时,停堆到零负荷将会对核电站所有主回路设备造成严重的热应力冲击。这事实上留下了安全隐患。并且,保护系统将核电站停堆,自己再也不管核电站究竟处于什么样的状态。这是保护系统难于真正做到对核电站实施保护的缺陷所在。可不可以充分利用使用逻辑推理的人工智能系统来建构新型保护系统——保护型控制系统 (而将上面的控制系统称为调节型控制系统),很值得思考。

人工智能本身在不断发展。像针对反应堆系统的调节,新的控制模式也继续在产生[21]。

4　结束语

以上就压水堆核电站的几个冷却剂平均温度控制方案作了一个比较性的分析。从中看到,与用于实际工程的控制方案比较,虽然新的方案有不足之处或仅为接近,但正是这样的接近,说明国内有研究能力进行基础技术研发。而基础研发对核电站升级换代及行业发展是至关重要的。

对平均温度控制方案采用新的控制技术进行多角度探讨,很值得关注和提倡。尽管这种探讨不一定就能很快得到优于现有工程方案的结果,但对该领域一定会有启发作用甚或带来突破。

参考文献:

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[21]董哲.小型模块化反应堆发展现状分析 [C].山东威海:中国电力科技网2017年核电站新技术交流研讨会.2017.