核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法

1.本发明涉及数据校正方法技术领域，特别是涉及一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法。


背景技术：

2.核能发电作为一种清洁、高效、可靠的能源，在节能减排和提高能源供应质量等方面发挥着重要作用。核电机组的二回路系统是核电机组不可或缺的组成部分，因此确保核电机组二回路系统中数据的准确性和可靠性具有至关重要的意义
3.数据校正技术是一种利用系统的冗余信息和约束条件，最小化调节量的前提下对测量数据进行最优化调整，并对未测变量进行估计的方法。该技术的前提条件之一是测量数据仅包含服从正态分布的随机误差。如果测量数据包含显著误差，则显著误差会分摊到其他不应该包含显著误差的数据中，从而导致数据校正效果恶化。基于统计学原理的假设检验方法可以识别显著误差，但面临定位困难和无法在线数据校正的问题。
4.为了解决这一问题，本发明基于鲁棒估计理论提出了一种新的鲁棒估计函数，进而构建了一种新的鲁棒数据校正模型，以提高数据的可靠性。通过影响函数评估鲁棒估计函数的鲁棒性，当显著误差较大时，该估计函数受到的影响较小。在核电机组二回路系统稳态运行的前提下，利用系统的冗余性和鲁棒数据校正方法对测量数据进行校正，并对未测数据进行估计，可以提高数据的准确性。这对于核电机组的运行优化和性能监测具有至关重要的意义。


技术实现要素：

5.本发明目的是针对背景技术中存在的问题，提出一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法，以解决现有技术中存在数据校正结果不准确、易受显著误差影响的技术缺陷。
6.本发明的技术方案，一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法，包括以下具体步骤：
7.s1、获取核电机组运行过程中二回路系统中稳态时间段的流量测量变量数据；
8.s2、基于本发明提出的鲁棒估计函数及所述流量变量数据，建立鲁棒稳态数据校正模型；
9.s3、基于鲁棒稳态数据校正模型，对各流量测量变量的数据进行校正处理，包括对已测流量变量数据进行校正和对未测流量变量的数据进行估计。
10.鲁棒估计函数为：
11.12.其中，ρ表示鲁棒估计函数，为相对残差，表示测量变量的校正值，x表示测量变量的测量值，σ为测量变量的标准差，a和c均为鲁棒函数的参数。
13.影响函数为：
[0014][0015]
其中，if表示鲁棒估计函数，为相对残差，表示测量变量的校正值，x表示测量变量的测量值，σ为测量变量的标准差，a和c均为鲁棒函数的参数。
[0016]
鲁棒数据校正模型为：
[0017][0018]
其中，ρ即为式(1)所示的鲁棒估计函数，m为测量变量的个数，表示第i个测量变量的协调值，xi表示第i个测量变量的测量值，σi表示第i个测量变量的标准差，ri表示第i个测量变量的相对残差，a和c仍为鲁棒函数的参数，为m维测量变量向量，u为n维未测变量向量，n为未测变量的个数，feq表示等式约束，f表示不等式约束。
[0019]
鲁棒数据校正模型对流量测量变量进行数据校正处理前，进行稳态运行识别；
[0020]
稳态运行识别具体步骤为：
[0021][0022]
其中ssc为样本标准差，n为时窗宽度，t为当前样本时刻，yi为冷凝水流量i时刻的测量值，为时窗宽度内冷凝水流量的平均值，θ为阈值。
[0023]
优选的，在电站稳态运行识别判断中θ为0.01。
[0024]
进行数据校正处理前，确定鲁棒数据校正的约束条件，具体步骤如下：
[0025]
以具体换热器为单位，依据质量守恒定律，根据流入为正、流出为负的原则确定表示质量守恒的线性约束方程；
[0026]
根据测量变量的上下限约束确定不等式约束。
[0027]
根据影响函数对鲁棒估计函数的鲁棒性进行评价。
[0028]
与现有技术相比，本发明具有如下有益的技术效果：
[0029]
根据本发明提出的方法在核电机组二回路系统稳态运行的过程中，通过获取各测量变量的数据，并基于本发明提出的鲁棒估计函数及已测流量变量数据建立鲁棒数据校正模型。随后，基于该鲁棒数据校正模型对各测量变量的数据进行处理，从而减少运行过程中随机误差和显著误差的影响。即使存在显著误差，该鲁棒数据校正模型仍能提供准确的校正结果。
附图说明
[0030]
图1为本发明实施例中核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法的流程示意图。
[0031]
图2为本发明实施例中鲁棒估计函数与加权最小二乘及孔明放的鲁棒估计函数对比。
[0032]
图3为本发明实施例中影响函数与加权最小二乘及孔明放的影响函数对比。
[0033]
图4为本发明实施例中鲁棒数据校正过程的示意图。
[0034]
图5为本发明实施例中8号已测流量变量的鲁棒数据校正结果与最小二乘数据校正结果对比。
[0035]
图6为本发明实施例中19号已测流量变量的鲁棒数据校正结果与最小二乘数据校正结果对比。
[0036]
图7为本发明实施例中含有显著误差时，鲁棒数据校正的总体相对误差量与最小二乘数据校正的总体相对误差量对比。
[0037]
图8为本发明实施例中8号已测流量变量含有显著误差时，所有已测变量经过鲁棒数据校正前后的不确定度对比。
[0038]
图9为本发明实施例中19号已测流量变量含有显著误差时，所有已测变量经过鲁棒数据校正前后的不确定度对比。
具体实施方式
[0039]
实施例1
[0040]
本发明提出的一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法，参见图1，包括以下具体步骤：
[0041]
获取核电机组运行过程中二回路系统中稳态时间段的流量测量变量数据。
[0042]
核电机组的运行过程可以分为稳态和非稳态过程，在稳态运行情况下，机组热力参数波动幅度较小，此时采样信息能够有针对性的反映当前边界条件下的设备运行特性。机组的流量变量数据相对于温度和压力变量数据具有更低的精度和更高的不确定度。因此，本发明设计了一种核电机组二回路系统稳态运行过程鲁棒数据校正方法，对流量测量变量进行数据校正。数据校正的目的是对已测变量的数据进行校正，对未测变量的数值进行估计，提升数据质量。
[0043]
基于流量测量变量数据的鲁棒估计函数建立鲁棒数据校正模型。
[0044]
本发明提出的鲁棒估计函数为：
[0045][0046]
其中，ρ表示鲁棒估计函数，为相对残差，表示测量变量的校正值，x表示测量变量的测量值，σ为测量变量的标准差，a和c均为鲁棒函数的参数。
[0047]
该鲁棒估计函数的影响函数为：
[0048][0049]
其中，if表示鲁棒估计函数，为相对残差，表示测量变量的校正值，x表示测量变量的测量值，σ为测量变量的标准差，a和c均为鲁棒函数的参数。
[0050]
鲁棒数据校正模型为：
[0051][0052]
其中，ρ即为式(1)所示的鲁棒估计函数，m为测量变量的个数，表示第i个测量变量的协调值，xi表示第i个测量变量的测量值，σi表示第i个测量变量的标准差，ri表示第i个测量变量的相对残差，a和c仍为鲁棒函数的参数，为m维测量变量向量，u为n维未测变量向量，n为未测变量的个数，feq表示等式约束，f表示不等式约束。
[0053]
图4为本发明实施例中鲁棒数据校正过程示意图。
[0054]
基于鲁棒数据校正模型对所述流量测量变量和温度测量变量进行数据校正处理前，还需要进行稳态运行识别，确保运行过程处于稳态，稳态运行识别具体步骤为：
[0055][0056]
其中ssc为样本标准差，n为时窗宽度，t为当前样本时刻，yi为冷凝水流量i时刻的测量值，为时窗宽度内冷凝水流量的平均值，θ为阈值。在电站稳态过程判断中θ可选为0.01。
[0057]
鲁棒数据校正模型的目标函数定义为：
[0058][0059]
式中fi表示二回路系统中第i个已测流量的测量值，表示二回路系统中第i个已测流量的协调值，σi表示第i个已测流量的标准差，共有19个已测流量变量。
[0060]
进行数据校正处理前，确定鲁棒数据校正的约束条件，包括以下具体步骤：
[0061]
以具体换热器为单位，依据质量守恒定律，根据流入为正、流出为负的原则确定表示质量守恒的线性约束方程；
[0062]
根据测量变量的上下限约束确定不等式约束。
[0063]
以核电机组二回路系统稳态运行过程工质的质量守恒方程作为鲁棒数据校正的约束条件。除氧器、1a号高压加热器、1b号高压加热器、2a号高压加热器、2b号高压加热器、1号管道和2号管道的质量平衡等式约束如表1所示。
[0064]
表1
[0065][0066]
流量变量不等式约束条件表示为
[0067][0068][0069]
i＝1,2,
…
,19,j＝1,2,3,4,
[0070]
式中表示已测流量变量的校正值下限；表示已测流量变量校正值上限；表示未测流量变量的估计值下限；表示未测流量变量的估计值上限。
[0071]
图2为本发明实施例中鲁棒估计函数与其他鲁棒估计函数的曲线对比图。
[0072]
基于鲁棒数据校正模型对除氧器、1a号高压加热器、1b号高压加热器、2a号高压加热器、2b号高压加热器、1号管道和2号管道的已测流量变量进行校正并对未测流量变量进行估计。
[0073]
根据影响函数对鲁棒估计函数的鲁棒性进行评价。
[0074]
图3为本发明实施的影响函数曲线图。
[0075]
实施例2
[0076]
本发明提供了一种鲁棒数据校正方法，对50组核电机组二回路系统稳态运行过程中流量测量变量进行了数据校正，并对特定数据叠加了显著误差，用来判断所述的鲁棒数据校正函数的鲁棒性。本文比较分析了加权最小二乘数据校正方法和本发明提供的鲁棒数据校正方法。
[0077]
情况1是只有1a号高压加热器给水出口流量(即8号已测流量)含有显著误差，情况2是只有2b号高压加热器来自汽水分离再热器流量(即19号已测流量)含有显著误差。
[0078]
图5和图6分别展示了8号已测流量和19号已测流量的校正结果。从图5和图6中可以看出，最小二乘数据校正方法受显著误差影响较大，偏离了真实值较远，而本发明提供的鲁棒数据校正方法不受显著误差影响，更加接近真实值。
[0079]
图7展示了两种情况下，鲁棒数据校正和最小二乘数据校正的总体相对误差对比，鲁棒数据校正的总体相对误差更小，校正结果更加准确。
[0080]
此外，图8和图9展示了情况1和情况2中利用本发明提供的鲁棒数据校正方法，测量数据校正前后的不确定度对比。结果表明，本发明构造的鲁棒数据校正模型具有高校正精度，能够在显著误差存在的情况下对数据进行校正，降低数据的不确定度，并具有较强的鲁棒性。
[0081]
本发明基于鲁棒估计原理，提出了一种新的鲁棒估计函数，进而构造了一种新的鲁棒估计模型。该方法能够减少运行过程中随机误差和显著误差的影响，即使存在显著误差，该鲁棒数据校正模型仍能提供准确的校正结果。以上实施例仅为本发明的辅助案例，并不用于限制本发明。本发明提供了一种核电机组二回路系统稳态运行过程鲁棒数据校正方法，凡是对本发明所做的修改、替换等均应在本发明的保护范围之内。
[0082]
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于此，在所属技术领域的技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本发明宗旨的前提下还可以作出各种变化。

技术特征：
1.一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法，其特征在于，包括以下具体步骤：s1、获取核电机组运行过程中二回路系统中稳态时间段的流量测量变量数据；s2、基于本发明提出的鲁棒估计函数及所述流量变量数据，建立鲁棒稳态数据校正模型；s3、基于鲁棒稳态数据校正模型，对各流量测量变量的数据进行校正处理，包括对已测流量变量数据进行校正和对未测流量变量的数据进行估计。2.根据权利要求1所述的一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法，其特征在于，鲁棒估计函数为：其中，ρ表示鲁棒估计函数，为相对残差，表示测量变量的校正值，x表示测量变量的测量值，σ为测量变量的标准差，a和c均为鲁棒函数的参数。3.根据权利要求1所述的一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法，其特征在于，影响函数为：其中，if表示鲁棒估计函数，为相对残差，表示测量变量的校正值，x表示测量变量的测量值，σ为测量变量的标准差，a和c均为鲁棒函数的参数。4.根据权利要求1所述的一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法，其特征在于，鲁棒数据校正模型为：其中，ρ即为式(1)所示的鲁棒估计函数，m为测量变量的个数，表示第i个测量变量的协调值，x
i
表示第i个测量变量的测量值，σ
i
表示第i个测量变量的标准差，r
i
表示第i个测量变量的相对残差，a和c仍为鲁棒函数的参数，为m维测量变量向量，u为n维未测变量向量，n为未测变量的个数，feq表示等式约束，f表示不等式约束。5.根据权利要求1所述的一种核电机组二回路系统稳态运行过程鲁棒数据校正方法，其特征在于，鲁棒数据校正模型对流量测量变量进行数据校正处理前，进行稳态运行识别；稳态运行识别具体步骤为：其中ssc为样本标准差，n为时窗宽度，t为当前样本时刻，y
i
为冷凝水流量i时刻的测量
值，为时窗宽度内冷凝水流量的平均值，θ为阈值。6.根据权利要求5所述的一种核电机组二回路系统稳态运行过程鲁棒数据校正方法，其特征在于，在电站稳态运行识别判断中θ为0.01。7.根据权利要求1所述的一种核电机组二回路系统稳态运行过程鲁棒数据校正方法，其特征在于，进行数据校正处理前，确定鲁棒数据校正的约束条件，具体步骤如下：以具体换热器为单位，依据质量守恒定律，根据流入为正、流出为负的原则确定表示质量守恒的线性约束方程；根据测量变量的上下限约束确定不等式约束。8.根据权利要求3所述的一种核电机组二回路系统稳态运行过程鲁棒数据校正方法，其特征在于，根据影响函数对鲁棒估计函数的鲁棒性进行评价。

技术总结
本发明涉及数据校正方法技术领域，特别是涉及一种核电机组二回路系统稳态运行过程的鲁棒数据校正方法。其包括获取核电机组运行过程中二回路系统中稳态时间段的流量测量变量数据；基于本发明提出的鲁棒估计函数及所述流量变量数据，建立鲁棒稳态数据校正模型；基于鲁棒稳态数据校正模型，对各流量测量变量的数据进行校正处理，包括对已测流量变量数据进行校正和对未测流量变量的数据进行估计。本发明的数据校正方法在存在显著误差时仍能获得准确的校正结果。确的校正结果。确的校正结果。


技术研发人员：申宇 朱小良 邢天阳
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2023.04.13
技术公布日：2023/8/9