[发明专利]一种核电站一回路冷却剂泄漏的软测量方法

摘要

本发明公开了一种核电站一回路冷却剂泄漏的软测量方法，该方法选取与核电站一回路冷却剂泄漏相关联的若干关键变量构造过程检测变量集，运用基于多元统计投影原理的偏最小二乘技术建立泄漏量和过程检测变量之间的软测量模型，并结合模型自动校正，实现对一回路冷却剂泄漏的软测量。本发明的方法避开了复杂的过程机理分析，现场实施方便，而且软测量精度高，尤其适用于类似核电站一回路冷却剂泄漏量检测这样的高维且过程数据非常丰富的工业场合；本发明可用于对核电站一回路运行的实时监控或事故判断，有助于提高核电站的核岛安全性。

主权项

一种核电站一回路冷却剂泄漏的软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选择m个与一回路冷却剂泄漏量有关联的生产测量参数作为软测量模型的辅助变量，构成测量参数向量Xm。(2)选择一回路冷却剂泄漏量作为软测量变量，构成软测量参数向量Ym。(3)从一回路运行中采集一组软测量建模样本集构成建模样本矩阵XX和YY，其中，是测量参数向量Xm的第i个样本点的样本值，是软测量参数向量Ym的第i个样本点的样本值，NN是建模样本集中的样本点数。(4)对建模样本矩阵XX和YY进行标准化、归一化处理，使得各变量均值为0、方差为1，得到输入矩阵X和输出矩阵Y。(5)将输入矩阵X和输出矩阵Y分成训练样本矩阵X1，Y1和测试样本矩阵X2，Y2，采用基于多元统计投影原理的偏最小二乘方法在训练样本中建立软测量模型其中，θ为软测量模型参数矩阵，X1是训练样本的输入矩阵，是训练样本的输出矩阵Y的软测量预测值，并在测试样本中进行模型验证；为保证长时间运行时软测量模型的精度，需要对软测量模型参数矩阵θ定期进行模型自动校正；(6)将当前测量数据矩阵代入步骤(5)中的软测量模型进行预测计算，并把预测结果进行逆标准化、逆归一化处理，得到一回路冷却剂泄漏量预测数据向量。