基于模仿学习的核电厂堆芯智能功率控制方法
知识产权简介
反应堆功率控制系统对于核电站的安全和稳定运行至关重要，影响核电机组的安全性、可靠性和经济性。传统的PID控制方法虽然相对成熟，能够满足核电领域对反应堆功率控制的基本需求，但其在处理具有非线性特征的系统时，控制效果不佳。在电厂负荷跟踪的控制模式下，遇到功率变化幅度较大时，传统PID控制器的调节能力面临严峻挑战。且由于电厂不同工况间操作逻辑不同，现有操纵系统只能实现部分自动化，在启停堆过程中仍需要操纵员介入操作堆芯控制棒的移动，存在一定的人因误差风险。因此急需开发面向电厂多工况的堆芯智能功率控制系统，提高电厂的智能化数字化水平。本方法基于模仿学习的方法开发了核电厂堆芯智能功率控制，有监督地训练智能体学习核电厂功率控制系统及操纵员的决策逻辑，有效利用电厂真实数据的同时避免了未成熟智能体直接与电厂进行交互导致严重后果。采用集成学习的方法集成多个智能体，是的模型能够适用于多个核电厂调峰、正常启停堆、紧急停堆等多个工况。每个智能体在训练的过程中都基于贝叶斯方法进行了优化，寻找最佳超参数，提高了网络训练的效率及故障诊断的精度。
转化前景
这项专利创新性地提出了一种适用于核电厂复杂工况的离线强化学习控制方法，能够在确保反应堆安全的前提下，实现反应堆的智能化自动控制。与传统强化学习方法相比，该方法在实用性和适应性方面具有显著优势，能够有效应对核电厂操作中的各种复杂工况。此技术可广泛应用于第三代先进压水堆及第四代反应堆的智能控制系统，为未来核电厂的数字化转型提供了坚实的技术支撑。随着核电系统向数字化、智能化方向发展，该专利具有极好的市场前景和广泛的应用潜力。