螺旋管式直流蒸汽发生器建模与控制策略研究
摘要
随着现代控制理论和人工智能技术的飞速发展，包括最优控制在内的先进控制算法
逐渐被应用于核动力装置相应的控制系统中。直流蒸汽发生器作为一体化压水反应堆中
关键的换热设备之一，由于其出口蒸汽参数易受到外部因素的扰动，会直接影响到二回
路乃至整个核动力装置的安全稳定运行，因此开展对直流蒸汽发生器数学建模与压力控
制策略的研究非常重要，这将有利于降低运行人员的操作负担，保障相关设备及系统的
正常运行。本文以螺旋管式直流蒸汽发生器为研究对象，建立集总参数模型，基于预测
控制算法和深度强化学习分别进行压力控制系统的优化与改进。
本文在充分调研直流蒸汽发生器建模和压力控制领域的国内外研究现状以及先进
控制算法在核动力系统中的应用情况后，对该设备的物理结构和工作机理等进行了深入
地分析，根据二次侧工质热力状态的不同将传热管划分为若干个控制体，通过假设条件
和选取的建模方法，完整梳理出所需建立模型的输入输出参数。
基于三大守恒定律对蒸汽发生器的一、二次侧及金属管壁分别进行了微分方程组的
推导，建立直流蒸汽发生器的非线性集总参数数学模型，根据对应的设计入口参数，求
解方程组得到满功率水平下的稳态输出值，计算结果与实际运行数据基本吻合，且相对
误差均小于1%，表明该模型的稳态精度较高。同时对模型的输入变量设置单一扰动，
得到输出变量的响应曲线，结果表明其动态变化过程也与实际的运行特性相符。
对上述模型做系统平衡点处的线性化处理得到100%稳态功率点下的状态空间，与
PI控制器以及蒸汽流量正反馈信号结合，完成压力控制系统的设计，并在变工况条件下
进行初步测试，证明该控制系统的有效性，可以在此基础上开展后续的研究工作。
针对常规PI控制器难以取得更优控制效果的问题，将模型预测控制与深度强化学
习两种算法分别应用于控制器的设计中，探索各类工况下具有最佳控制性能的方法，并
综合比较了四种控制器的性能指标，仿真结果表明模型预测控制器和深度强化学习控制
器对控制效果均有不同程度的改善，并且在大多数工况下深度强化学习控制器表现更优，
但在某些工况的超调量方面仍有继续提升的空间。
关键词：螺旋管式直流蒸汽发生器；集总参数法；压力控制；模型预测控制；深度强化
学习
螺旋管式直流蒸汽发生器建模与控制策略研究
Abstract
Withtherapiddevelopmentofmoderncontroltheoryandartificialintelligence
technology,advancedcontrolalgorithmsincludingoptimalcontrolaregraduallybeing
appliedtothecorrespondingcontrolsystemsofnuclearpowerplants.Once-throughsteam
generatorisoneofthekeyheatexchangeequipmentinintegratedpressurizedwaterreactor,
becauseitsoutletsteamparametersareeasilydisturbedbyexternalfactors,whichwill
directlyaffectthesafeandstableoperationofthesecondarycircuitandeventheentire
nuclearpowerplant.Theresearchonmathematicalmodelingandpressurecontrolstrategyof
once-throughsteamgeneratorisveryimportant,whichwillhelpreducetheoperatingburden
ofoperatorsandensurethen