[發明專利]一種核電站一回路冷卻劑泄漏的軟測量方法

在審

• 申請號: 201611101855.9
• 申請日: 2016-12-05
• 公開（公告）號: CN106782703A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 梁軍;杜麗;黃煒平
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G21C17/022
• 分類號: G21C17/022
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種核電站一回路冷卻劑泄漏的軟測量方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)選擇m個與一回路冷卻劑泄漏量有關聯的生產測量參數作為軟測量模型的輔助變量，構成測量參數向量X_m。

(2)選擇一回路冷卻劑泄漏量作為軟測量變量，構成軟測量參數向量Y_m。

(3)從一回路運行中采集一組軟測量建模樣本集構成建模樣本矩陣XX和YY，其中，是測量參數向量X_m的第i個樣本點的樣本值，是軟測量參數向量Y_m的第i個樣本點的樣本值，NN是建模樣本集中的樣本點數。

(4)對建模樣本矩陣XX和YY進行標準化、歸一化處理，使得各變量均值為0、方差為1，得到輸入矩陣X和輸出矩陣Y。

(5)將輸入矩陣X和輸出矩陣Y分成訓練樣本矩陣X₁，Y₁和測試樣本矩陣X₂，Y₂，采用基于多元統計投影原理的偏最小二乘方法在訓練樣本中建立軟測量模型其中，θ為軟測量模型參數矩陣，X₁是訓練樣本的輸入矩陣，是訓練樣本的輸出矩陣Y的軟測量預測值，并在測試樣本中進行模型驗證；為保證長時間運行時軟測量模型的精度，需要對軟測量模型參數矩陣θ定期進行模型自動校正；

(6)將當前測量數據矩陣代入步驟(5)中的軟測量模型進行預測計算，并把預測結果進行逆標準化、逆歸一化處理，得到一回路冷卻劑泄漏量預測數據向量。

2.根據權利要求1所述的軟測量方法，其特征在于，所述步驟(3)中，NN的取值在500到1000之間。

3.根據權利要求1所述的軟測量方法，其特征在于，所述步驟(4)具體為：

對建模樣本矩陣XX和YY進行標準化、歸一化處理，具體公式如下：

均值計算：

方差計算：

歸一化計算：

式中，是XX的均值和方差，是YY的均值和方差，X,Y是處理后得到的建模樣本輸入輸出矩陣。

4.根據權利要求1所述的軟測量方法，其特征在于，所述步驟(5)具體為：首先將建模樣本矩陣中NN個采樣數據分成訓練樣本矩陣X₁，Y₁和測試樣本矩陣X₂，Y₂，在訓練樣本中采用基于多元統計投影原理的偏最小二乘方法建立偏最小二乘軟測量模型P和Q分別是關于X₁和Y₁的負荷矩陣，B是內部關系系數矩陣，并在測試樣本中進行模型驗證。

5.根據權利要求1所述的軟測量方法，其特征在于，所述步驟(6)中，將當前測量數據矩陣代入步驟(5)中的軟測量模型進行預測計算，并把預測結果進行逆標準化、逆歸一化處理，采用的具體公式為：

$\widehat{YY}={\mathrm{\σ}}_{YY}*\hat{Y}+\stackrel{\‾}{YY};$

式中，是前面進行標準化、歸一化時的均值和方差。

6.根據權利要求1所述的軟測量方法，其特征在于，所述步驟(5)中，對軟測量模型參數矩陣θ定期進行模型自動校正時，采用的校正公式為：

${\mathrm{\θ}}_{k+1}={\mathrm{\θ}}_k+\mathrm{\λ}*\mathrm{\Γ}{(Y_k-\widehat{Y_k})}^{T}H;$

其中，k為當前周期數，k為大于0的正整數，θ_k+1為下一運行周期內的模型參數矩陣，θ_k為本次運行周期內的模型參數矩陣，Y_k和分別為本次運行周期內總體測量值和相應軟測量預測值；λ為尺度校正因子；Γ為校正模型的維數轉換矩陣；H為軟測量模型參數校正矩陣。軟測量模型自動校正公式中，尺度校正因子λ取值在0～1.0之間，維數轉換矩陣Γ形式為其中μ₁,μ₂為加權調制系數，取值皆為0～1.0之間；參數校正矩陣H的行數為本次運行周期內Y_k和的測量值點數、列數為最佳主元個數，H的內部元素值通過對上述建模樣本矩陣XX,YY的統計回歸分析得到，取值皆為0～1.0之間。