Содержание к диссертации
Введение
1 Проблемы проектирования систем управления объектами теплоэнергетики 16
1.1 Современное состояние автоматизации и характеристика технологических процессов объектов теплоэнергетики 16
1.2 Моделирование и оптимизация при синтезе систем управления 21
1.3 Анализ работ по использованию методов событийного моделирования при проектировании систем управления 25
1.4 Использование интеллектуальных технологий на базе теории нечетких множеств и генетических алгоритмов 33
1.5 Проектирование адаптивных систем управления 38
1.6 Выводы по главе 43
2 Разработка методологии создания математических моделей для исследования систем управления 45
2.1 Средства событийного моделирования на базе гибридных дискретно-непрерывных моделей для систем с переменными параметрами 45
2.2 Технология событийного моделирования систем управления с переменными параметрами 47
2.3 Разработка событийной модели системы питания парогенератора энергоблока АЭС 55
2.4 Событийное моделирование САР ПГ при возмущениях на энергоблоке 64
2.5 Технология моделирования стохастических возмущений 69
2.6 Выводы по главе 73
3 Многокритериальная оптимизация систем регулирования с использованием генетических алгоритмов 75
3.1 Многокритериальная оптимизация при параметрическом синтезе
импульсной системы регулирования на базе генетического алгоритма 75
3.1.1 Обоснование подхода к решению задачи оптимизации как многокритериальной 75
3.1.2 Математическая модель системы регулирования 76
3.1.3 Постановка задачи многокритериальной оптимизации САР 79
3.1.4 Решение задачи многокритериальной оптимизации САР 82
3.1.5 Методика построения обобщенного критерия 91
3.2 Многокритериальная оптимизация при параметрическом синтезе нечеткой
системы регулирования на базе генетического алгоритма з
3.2.1 Обоснование подхода к решению задачи оптимизации нечеткой САР как многокритериальной 95
3.2.2 Математическая модель нечеткой системы регулирования 97
3.2.3 Описание функционирования и параметры нечеткой САР 100
3.2.4 Постановка задачи многокритериальной оптимизации нечеткой САР.. 106
3.2.5 Решение задачи многокритериальной оптимизации нечеткой САР 107
3.2.6 Оптимизация на основе обобщенного критерия и сравнительный анализ традиционной и нечеткой САР 113
3.3 Выводы по главе 120
4 Метод проектирования системы регулирования при учете ограничений с использованием генетического алгоритма оптимизации 122
4.1 Структура и параметры САР. Задача и этапы проектирования 122
4.2 Определение границ области поиска оптимального решения 125
4.3 Оптимизация САР с релейно-импульсными регуляторами 128
4.5 Выводы по главе 136
5 Разработка и исследование адаптивных систем автоматического управления 138
5.1 Синтез адаптивных систем управления на основе идентификационного подхода 138
5.1.1 Постановка задачи создания адаптивных систем с прогнозирующей моделью 139
5.1.2 Управление объектом в стационарном режиме. Синтез алгоритма управления с прямой адаптацией 141
5.1.3 Управление в условиях нестационарности. Синтез алгоритма управления с идентификацией параметров объекта управления 148
5.1.4 Организация переключений алгоритмов управления на основе анализа устойчивости системы 159
5.1.5 Синтез алгоритмов идентификации. Управление объектом при неизвестных параметрах 165
5.1.6 Модельные исследования адаптивной САУ с прогнозирующей моделью и перестраиваемой структурой
5.2 Проектирование систем управления с поисковым методом адаптации 188
5.3 Синтез системы управления с адаптивной компенсацией статической ошибки на базе нечеткого логического вывода 194
5.3.1 Оптимизация системы управления с учетом чувствительности критерия качества 194
5.3.2. Обоснование необходимости коррекции задания для компенсации статической ошибки 197
5.3.3 Инструментарий автоматизированного проектирования Teprol 199
5.3.4 Нечеткая компенсация статической ошибки регулирования 201
5.3.5 Результаты экспериментальных исследований 207
5.4 Выводы по главе 209
6 Результаты экспериментальных исследований и опыт эксплуатации 213
6.1 Программно-технический комплекс для регулирования давления в главном паровом коллекторе энергоблока АЭС 213
6.2 Программно-технический комплекс для регулирования питания парогенераторов энергоблоков № 3 и № 4 Кольской АЭС 223
6.3 Разработка и экспериментальные исследования системы автоматического регулирования питания парогенераторов энергоблоков № 1 и № 2 Кольской АЭС 2 6.3.1 Характеристика объекта управления 233
6.3.2 Оценка статистических характеристик возмущений 235
6.3.3 Математическая модель системы питания парогенератора 237
6.3.4 Оптимизация параметров основного регулятора САР ПГ 241
6.3.5 Анализ устойчивости основного регулятора САР ПГ 244
6.3.6 Оптимизация параметров аварийного регулятора САР ПГ 258
6.3.7 Экспериментальные исследования САР ПГ на моделирующем стенде 262
6.4 Выводы по главе 266
Заключение 268
Список сокращений 274
Библиографический список 275
- Анализ работ по использованию методов событийного моделирования при проектировании систем управления
- Технология событийного моделирования систем управления с переменными параметрами
- Математическая модель системы регулирования
- Определение границ области поиска оптимального решения
Анализ работ по использованию методов событийного моделирования при проектировании систем управления
Одной из основных задач развития предприятий отечественного энергетического комплекса является повышение конкурентоспособности продукции и услуг на энергетических рынках за счет модернизации существующих технологий и технического перевооружения производственных мощностей [3, 59, 75, 126]. Необходимым условием развития энергетической системы, отвечающей принципам безопасности и устойчивого развития, является модернизация технологий проектирования как оборудования энергоблоков, так и систем управления [9, 10, 30, 125, 126, 146].
Существующие системы управления объектов тепловой и атомной энергетики, где в настоящее время осуществляется модернизация средств автоматики, реализованы на основе морально устаревших аналоговых автоматических регуляторов серийной общепромышленной аппаратуры. Заменяемые отработавшие свой ресурс автоматические регуляторы выполнены главным образом на базе комплекса «Каскад», агрегатированного комплекса электронных средств регулирования АКЭСР и другого оборудования выпуска 1980-х годов [12, 28, 103, 161].
За последние два десятилетия, составляющие практически весь этап современной автоматизации отечественных АЭС и ТЭС [104], на российском рынке появились микропроцессорные распределенные программно-технические комплексы. Микропроцессорные АСУ ТП на первом этапе в основном повторяли старые, существовавшие ранее функции управления технологическим оборудованием. В течение 1990-х годов на основе опыта разработки и эксплуатации первых микропроцессорных систем были сформулированы требования и подходы к автоматизации, сформировался рынок АСУТП, появились фирмы, способные разрабатывать, изготавливать и вводить в эксплуатацию такие системы [36, 59, 104, 130]. Из результатов анализа действующих систем следует, что главным требованием современного этапа автоматизации объектов энергетики является получение нового качества работы автоматизированного оборудования и его эксплуатационного персонала. Проектируемая АСУ ТП должна обеспечивать повышение уровня эксплуатации оборудования, а именно, его экономичности, надежности и качества ведения режимов, минимизацию ошибок оператора. При этом сервисное обслуживание системы должно быть минимальным и гарантированным. Выполнение этих требований обеспечит конкурентоспособность на современных рынках АСУТП с многочисленными отечественными и зарубежными участниками.
Отмечается [9, 59], что сложность технологии производства на современных объектах энергетики, внедрение микропроцессорных АСУ ТП со значительным объемом автоматизации и новым принципом работы персонала по управлению энергоустановками сделали актуальным разработку и внедрение новых средств создания систем управления. Функциями таких систем должны быть возможности на этапе проектирования и наладки АСУ ТП тестировать, корректировать и оптимизировать алгоритмы автоматического управления, что значительно упрощает настройку контроллеров соответствующих систем на реальном оборудовании.
В состав комплекса средств автоматизации современной АСУ ТП входят ПТК низовой автоматики, состоящие из программно-технических средств, соединенных между собой линиями связи, которые после загрузки рабочих программ обеспечивают выполнение в системе заданных функций и алгоритмов [104, 132, 133]. При этом используется принцип модульного построения программно-технических комплексов, что позволяет спроектировать ПТК практически любого объема и сложности из заранее подготовленных фрагментов схем соединений и фрагментов рабочих программ с помощью системы автоматизированного проектирования (САПР). Исследования фрагментов, их отработка и экспериментальная проверка до начала изготовления ПТК позволяет ввести эти фрагменты в состав типовых или стандартных решений для одного или нескольких проектов АСУ ТП и тем самым уменьшить объем проектных работ и испытаний, и повысить их качество. Разработка типовых решений, которые можно тиражировать в разных проектах АСУ ТП, является одним из ключевых моментов проектирования ПТК [103, 130]. Наряду с созданием типовых схем подключения периферийных устройств (датчиков, исполнительных механизмов) основное внимание в настоящее время уделяется разработке типовых решений по программно-алгоритмической реализации задач контроля и управления. Типовые решения по реализации алгоритмов управления формируются на основе базового набора стандартных функций, ориентированных на выполнение определенных задач обработки сигналов, контроля и управления.
Для создания САУ в составе ПТК для отечественных АЭС в основном используются вычислительные платформы Siemens, Schneider Electric и ВНИИА им. Духова (Teleperm XPR по лицензии Siemens) в силу наличия представительств и поддержки в России фирмы Siemens (Германия) [59].
Однако в связи с предполагаемым прекращением участия Siemens в атомных проектах (поводом к чему послужила катастрофа на японской АЭС Fukushima Daiichi) все большую значимость приобретает разработка отечественных средств построения АСУ ТП тепловой и атомной энергетики.
Одним из российских производителей САУ для АЭС является ЗАО «Автома-тика-Э» (г. Омск) - современное инженерно-производственное предприятие, специализирующееся на решениях по созданию систем управления, обеспечивающих повышение безопасности и эффективности в тепловой и атомной энергетике [36, 132-134]. На предприятии сосредоточен полный цикл выпуска программно-технических комплексов на средствах СПА-ПС и ВЛР от разработки до изготовления и внедрения. На протяжении многих лет ЗАО «Автоматика-Э» осуществляет разработку, изготовление и поставку ПТК, в основном, для технологических систем проектов частичной модернизации существующих АСУ ТП на АЭС.
Техническое и программное обеспечение ПТК разработки ЗАО «Автоматика-Э» отвечает современным российским и европейским требованиям и концепциям по безопасности и эффективности эксплуатации и рассматривается как российская альтернатива зарубежным программно-техническим комплексам аналогичного назначения, в первую очередь комплексам Teleperm XP/XS фирмы Siemens. Типовые решения по реализации алгоритмов управления ПТК разработки ЗАО «Автоматика-Э» проверены, отработаны и имеют опыт практического применения на объектах электроэнергетики.
В то же время, по мнению многих экспертов, сформированному на основе анализа действующих систем [9, 59, 126], существующий уровень автоматизации энергетических объектов недостаточен для эффективного управления и функционирования этих объектов, несмотря на большое разнообразие отечественных и зарубежных технических средств, пригодных для обеспечения любого уровня автоматизации. Проблема заключается в консервативных, во многом отсталых, но привычных для пользователей, идеологии и методах управления процессами и объектами, принятых в проектных и эксплуатационных организациях. Одна из причин застоя в развитии систем автоматизации энергетических объектов - в отсутствии методической базы в практике проектирования, опирающейся на результаты фундаментальных исследований в области автоматизации.
Отсюда возникает актуальность создания для современного промышленного производства методологии применения теоретических результатов по новым, перспективным методам управления технологическими процессами.
Для энергетических комплексов АЭС и ТЭС значительная часть свойств, определяющая технические решения по автоматизации, является общей [3, 15, 30, 70, 126, 140, 148, 149, 180].
К ним относится, в первую очередь, многорежимность функционирования -пуск, работа на номинальных уровнях мощности, маневрирование мощностью (переход с одного номинального на другой уровень мощности), работа в условиях предаварийных и аварийных состояний, вывод в безопасное состояние станции при возникновении аварий, останов станции в целом или отдельных технологических комплексов.
Технология событийного моделирования систем управления с переменными параметрами
При многокритериальной оптимизации САР необходимо выполнить построение множества Парето-оптимальных решений, не улучшаемых одновременно по всем рассматриваемым критериям.
Существует значительное количество методов и алгоритмов приближенного построения множества Парето (см. обзор [80]), осуществляющих аппроксимацию множества Парето решений (параметров), а тем самым, и множества Парето векторных критериев.
Относительно новыми и высокоэффективными являются методы Парето-аппроксимации на основе генетических алгоритмов. Генетический алгоритм представляет собой метод поиска оптимальных решений, основанный на копировании механизмов биологического естественного отбора и генетического наследования. Преимуществом ГА по сравнению с традиционными методами оптимизации является то, что поиск решения выполняется, исходя из множества (популяции) точек.
Основными операциями генетических алгоритмов при приближенном построении множества Парето являются операция скрещивания (crossover) наиболее приспособленных особей и операция случайных мутаций (mutation), позволяющих получать индивидуумы с новыми свойствами. Так же важными и специфическими для задачи построения множества Парето являются операции вычисления пригодности индивида и отбора (селекции) для сходимости к фронту Парето.
Для построения множества Парето решений и моделирования исследуемой САР использовались специально созданные m-файлы - сценарии системы MATLAB, выполняющие многократные вызовы Simulink-модели САР (см. рисунок 3.1), установку необходимых опций многоцелевого ГА и контроль выполнения оптимизации.
Поиск множества Парето-решений, выполнялся процедурой gamultiobj многоцелевого генетического алгоритма, реализованного на основе известного гене 83 тического алгоритма Парето-аппроксимации NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) [200].
Алгоритм Парето-аппроксимации NSGA-II, являясь элитарным ГА, имеет механизм включения лучших (elite) особей данной популяции (с высокими значениями функции пригодности для перемещения в направлении множества Парето) без изменения в следующую популяцию. Кроме того, алгоритм поддерживает разнообразие популяций, рассматривая особей с более низкими значениями функции пригодности для сходимости к фронту Парето.
Два оператора, ParetoFraction и DistanceFnc обеспечивают элитизм ГА. Оператор ParetoFraction ограничивает число индивидуумов на фронте Парето, выбирая лучших представителей. Оператор DistanceFnc поддерживает разнообразие на фронте Парето, принимая во внимание особей, находящихся относительно далеко от фронта.
Так как генетические алгоритмы применимы к задачам большой размерности и с самого начала работают с большой популяцией кандидатов на решения, то Парето-множество генерировалось уже в первых поколениях ГА, то есть при небольших затратах времени на вычисления.
Создание структуры опций ГА выполнялось оператором gaoptimset. При этом число особей в популяции генетического алгоритма устанавливалось в диапазоне от 50 до 80.
Для получения результатов требовалось от 5 до 20 поколений ГА. В связи с тем, что при оптимизации САР осуществлялся поиск параметров к , Ти, доставляющих минимум векторному критерию оптимальности F(X) = F(kp, Тд), то для использования генетического алгоритма в качестве «особи» принят вектор параметров Х= (Ар, Ти).
На каждом шаге работы алгоритма рассматривался вектор параметров X и соответствующее ему значение векторного критерия F(X). Начальные значения параметров САР случайным образом выбирались из принятых диапазонов: Є[0,01;1],Гиє[2;20]. В связи с тем, что начальная популяция ГА формируется с использованием генератора случайных чисел, выполнялись несколько реализаций расчетов и выбирались лучшие из полученных решений.
Поиск решения задачи выбора параметров САР осуществлялся на основе двух подходов. При реализации первого подхода задача оптимизации рассматривалась как трехкритериальная: для критериев Ft(X),i = \,3, считающихся одинаково важными, было получено множество Парето-решений.
Показатель F4(X), определяющий область настроек, при которых отсутствует перерегулирование, использовался как вспомогательный для отображения этой области при построении графиков.
Результат оптимизации для одной из реализаций приведен на рисунке 2.3, иллюстрирующем отображение параметрического пространства (множества Парето решений) в пространство целевых функций (множество Парето векторных критериев), полученных при оптимизации САР с помощью ГА.
Особи генетического алгоритма - аппроксимация множества Парето-оптимальных параметров САР (рисунок 3.3, а), и соответствующая аппроксимация множества Парето векторных критериев (рисунок 3.3, б), изображены в виде звездочек. На рисунке 3.3, а показано множество точек аппроксимации Парето-решений на графике линий уровня критериев качества Ft(X), г = 1,3 (см. трехмерные графики Fj(X), г = 1,4 на рисунке 3.2).
Проекция показателя F4(X) - область настроек, при которых отсутствует перерегулирование, выделена штриховкой. Окрашенный треугольник построен на вершинах, соответствующих минимумам критериев качества Ft(X), г = 1,3.
Видно, что особи генетического алгоритма - элементы множества точек аппроксимации Парето-оптимальных параметров САР, расположены вокруг треугольника минимальных решений. Одно из Парето-решений выделено кружком и стрелкой показан соответствующий ему так же выделенный элемент множества Парето векторных критериев.
Математическая модель системы регулирования
Вместо истинных параметров 0t используются их текущие оценки 6t, определяемые в процессе идентификации, базирующейся на минимизации ошибки прогноза функции обобщенного выхода.
Полная структурная схема регулятора, реализующего оптимальные значение управляющего сигнала в соответствии с законом (5.32), с формирователями функции обобщенного выхода и ее прогноза, используемые при оценивании параметров регулятора, приведена на рисунке 5.2. На рисунке 5.3 - то же с учетом общих элементов регулятора и прогнозирующей модели.
Такой подход к проектированию, называемый схемой прямого адаптивного управления, позволяет оценивать параметры собственно регулятора, а не объекта управления, что упрощает вычисление управляющего сигнала.
Этот управляющий алгоритм сходен с алгоритмом управления с минимальной дисперсией с идентификацией параметров объекта [114, 194] в том, что он минимизирует дисперсию М (J f+1 \ путем установки прогноза Ф в ноль на каждом шаге. Структурная схема регулятора, реализующего закон управления (3.32) и формирующего функцию обобщенного выхода Ф +іИ ее прогноз t+\\t, с учетом общих элементов регулятора и прогнозирующей модели
Точно так же как закон управления с минимальной дисперсией минимизирует бесконечную ступенчатую дисперсию выхода объекта Pt, а не просто условную функцию потерь, так и приведенный алгоритм управления минимизирует бесконечную ступенчатую дисперсию обобщенного выхода Фг.
Недостаток метода в том, что он применим только к минимально-фазовым системам и к тем неминимально-фазовым системам, для которых корни характеристического уравнения азамкнутой системы B(z-l) + Q(z-l)A(z-l) = 0 (5.34) могут быть помещены вне единичной окружности на z-плоскости с помощью вы 148 бора параметров полинома Q{z l). Поэтому управление (3.32) дает хорошие результаты в режиме регулируемого параметра и при малых управляющих воздействиях. В режиме изменения регулируемого параметра с высокой скоростью при значительных управляющих воздействиях процесс становится нестационарным, и в замкнутой системе возникают ненаблюдаемые неустойчивые режимы, проявляющиеся в динамике управляющего сигнала.
В данном случае идентифицируемая система становится неминимально-фазовой, полином весовых коэффициентов Q(z l) не обеспечивает устойчивость системы, а выбор его параметров достаточно большими приводит к неудовлетворительному качеству управления. При этом решение задачи управления предлагается осуществлять на основе перехода от управления с прямой адаптацией к управлению с идентификацией параметров объекта управления, полиномов A{z l), B{z l), с применением метода факторизации к неустойчивому полиному B{z l). Управление в условиях нестационарности. Синтез алгоритма управления с идентификацией параметров объекта управления.
В нестационарных режимах, осуществляемых при больших управляющих воздействиях и быстром изменении параметров объекта, в случае применения управления с прямой адаптацией система идентифицируется как неминимально-фазовая [60, 129] и теряет устойчивость. С целью получения устойчивого функционирования системы использовано управление с идентификацией параметров объекта управления (5.1), (5.2), полиномов A(z 1), B(z 1), с применением метода факторизации к неустойчивому полиному B(z ). Такой метод использовался в [114] при управлении с минимальной дисперсией при нулевом заданном значении входного сигнала, а также в [215]. и управление с прямой адаптацией заменяется управлением с идентификацией параметров объекта управления. Будем синтезировать алгоритм управления, пригодный для управ-неминимально-фазовым объектом. Применение метода факторизации к неустойчивому полиному B(z l) осуществляется следующим образом. Полином B(z 1), имеющий корни, находящиеся как вне, так и внутри единичного круга z"1 1
разлагается на множители
Структурная схема модели объекта управления, приведенная на рисунке 5.1, для случая неминимально-фазовости представлена в виде, показанном на рисунке 5.4. щ \f =г Pt ( -1) V Biz1} BCz1} __i Biz1} Biz1}Biz1} \\) Рисунок 5.4 - Структурная схема модели неминимально-фазового объекта с фазовращателем, встроенной в механизм адаптации
Здесь выделен элемент с передаточной функцией B(z 1)/B(z 1), где B(z l) = B_(z l)B+(z l), амплитудно-частотная характеристика которого постоянна и не зависит от частоты. Такое звено называется фазо-вращателем [173] и используется для устранения неминимально-фазовости в контуре управления.
В нашем случае для устранения влияния неминимально-фазовости будем синтезировать закон управления, минимизирующий дисперсию не выхода объекта управления , а величины yt, имеющей ту же амплитудно-частотную характеристику.
В отличие от оптимальной системы управления минимально-фазовым объектом, сводящей сигнал обобщенного выхода к белому шуму (в соответствии с (5.29)), полученный алгоритм дает ухудшение качества управления, что является платой за устранение неминимально-фазовости.
Для определения коэффициентов полиномов E{z l) и F{z l) в законе управления (5.59) необходимо решить полиномиальное уравнение (5.52).
С этой целью для полинома B(z 1). имеющего порядок пь=2 (что соответствует рассматриваемому объекту, как будет сказано ниже) выполним следующие преобразования. Неустойчивый полином B(z l) разлагается на множители следующим образом. Если полином B_(z 1) имеет два корня (случай 1), то
Определение границ области поиска оптимального решения
Также получены зависимости для выбора коэффициента длительности импульса и зоны возврата релейного звена в составе регулятора, позволяющие установить желаемую длительность импульса.
На основе полученных результатов выполнена оптимизация настройки контура регулирования САР БРУ-К и выработаны рекомендации для ее осуществления.
На рисунке 6.6 приведены графики переходных процессов, полученные при опробовании модернизированной САР БРУ-К на ТГ-5 энергоблока № 3 Кольской АЭС.
Динамические испытания ПТК САР БРУ-К, проведенные на испытательном стенде ЗАО «Автоматика-Э», а также функциональное опробование на энергоблоке № 3 Кольской АЭС модернизированной САР БРУ-К, подтвердили выполнение требований к функционированию системы в требуемых эксплуатационных режимах.
№ 3 и Модернизированная САР БРУ-К на средствах цифровых регуляторов ВЛР-2.1 введена в промышленную эксплуатацию на энергоблоках №3, 4 Кольской АЭС в июне 2010 года. Программно-технический комплекс для регулирования питания парогенераторов энергоблоков № 4 Кольской АЭС
На современном этапе развития атомной энергетики предъявляются повышенные требования к выполнению управляющих и информационных функций программно-технических комплексов систем автоматического регулирования технологических параметров. Особенно важным для повышения эффективности управления производством является обеспечение информацией персонала АЭС как о протекании технологических процессов, так и о состоянии оборудования и технических средств систем автоматизации.
Для модернизации системы автоматического регулирования питания парогенераторов (ПГ) энергоблоков № 3 и № 4 Кольской АЭС в ЗАО "Автоматика-Э" создан программно-технический комплекс на базе выносных локальных регуляторов В ЛР-2.1.
Модернизация существующей системы регулирования питания ПГ, выполненной на основе морально устаревшей аппаратуры «Каскад», обусловлена такими факторами, как ее несоответствие современным требованиям по повышению безопасности и надежности АЭС. Кроме того, используемые до настоящего времени блоки комплекса «Каскад» исчерпали свой ресурс, и содержат устаревшую и частично снятую с производства элементную базу.
В соответствии с требованиями Кольской АЭС при модернизации произведена замена регуляторами ВЛР-2.1 не только электронных блоков «Каскад», но и некоторой части релейной схемы, выполняющей технологические блокировки, для каждого ПГ
Система питания парогенератора является одним из важнейших узлов энергоблока АЭС, поэтому функционирование ПТК САР ПГ, обеспечивающего надежную и экономичную работу системы питания парогенераторов, влияет на показатели всего энергоблока. ПТК САР ПГ на аппаратных средствах ВЛР-2.1 предназначен для поддержания во всех режимах работы энергоблока расходов питательной воды в парогенераторы в соответствии с расходами генерируемого пара и поддержания заданного уровня воды в ПГ.
ПТК САР ПГ формирует управляющие воздействия на электроприводы основного и пускового регулирующих питательных клапанов (РПК), через которые осуществляется подача воды из напорного коллектора в парогенератор, обогреваемый теплоносителем первого контура энергоблока. К стабилизации уровня воды в ПГ предъявляются высокие требования. Для ПГ с ВВЭР-400 номинальный уровень воды h3ad= 1900мм. Точность поддержания заданного уровня в стационарных режимах ±50 мм. Допустимый динамический заброс при изменении нагрузки ±75 мм. Повышение уровня воды от номинального не допускается из-за возможности заброса пара в турбину, снижение уровня - для предотвращения оголения поверхности нагрева.
Наряду с управляющими функциями ПТК САР ПГ выполняет информационные функции: сбор, обработку и передачу информации о параметрах процесса регулирования и значениях технологических величин для предоставления оперативному персоналу. Сервисные функции, реализуемые ПТК САР ПГ, следующие: контроль работоспособности технических и программных средств комплекса; конфигурирование и настройка контуров регулирования с инженерной станции. Кроме того, на ИС реализуются также функции отображения, регистрации и архивирования поступающей информации о состоянии технологического оборудования САР ПГ и состоянии регуляторов ВЛР-2.1.
Программно-алгоритмическая реализация функций контроля и управления ПТК САР ПГ выполнена в соответствии с требованиями к функционированию системы и рекомендациями эксплуатирующего персонала, на базе описаний технологических режимов и состава оборудования, представленных в исходных материалах Кольской АЭС.
ПТК САР ПГ состоит из шести основных и шести пуско-остановочных регуляторов уровня воды в ПГ, реализованных на базе ВЛР-2.1, в соответствии с количеством парогенераторов в энергоблоке. Основной регулятор каждого ПГ функционирует в нормальном режиме эксплуатации энергоблока, а для работы энергоблока во время пуска и останова предназначен пуско-остановочный регулятор. Схема реализации каналов регулирования уровня на средствах ВЛР-2.1 для одного ПГ, приведенная на рисунке 6.7, представляет структуру организации обмена информацией между ВЛР-2.1, источниками и потребителями сигналов: датчиками технологических параметров, инженерной станцией, техническими средствами управления РПК, защитами и блокировками.
Каждый из основных регуляторов ПТК САР ПГ осуществляет прием аналоговых сигналов: от трех датчиков расхода питательной воды и трех датчиков расхода пара, а также от исполнительного механизма о положении регулирующего питательного клапана.
Кроме того, основной регулятор получает от пуско-остановочного регулятора сигнал уровня в ПГ, усредненный по показаниям трех датчиков, и дискретный сигнал о неисправности 2-х из 3-х каналов измерения уровня.
Также на входы основного регулятора подаются дискретные сигналы от переключателя режимов с блочного щита управления (БЩУ) о включении автоматического режима работы регулятора, о состоянии моментной муфты РПК «Открыто», «Закрыто».
Каждый из основных регуляторов ПТК САР ПГ в соответствии с пропорционально-интегральным законом регулирования (формируемым совместно с исполнительным механизмом РПК) выдает управляющие дискретные сигналы на закрытие/открытие основного РПК, а также сигнал в схему блокировок о превышении расходом питательной воды допустимого значения
Каждый из пуско-остановочных регуляторов ПТК САР ПГ осуществляет прием аналоговых сигналов от трех датчиков и задатчика уровня в ПГ, от исполнительного механизма о положении РПК, а также дискретный сигнал от переключателя режимов с БЩУ о включении автоматического режима работы регулятора. Каждый пуско-остановочный регулятор ПТК САР ПГ в соответствии с пропорциональным законом регулирования (формируемым совместно с ИМ РПК и сигналом от указателя положения РПК) выдает дискретные сигналы на закрытие/открытие пускового РПК.
Как основной, так и пуско-остановочный регуляторы формируют информационные дискретные сигналы о режиме работы регулятора, о неисправностях в цепях аналоговых и дискретных каналов ВЛР-2.1. Кроме того, сигналы о режимах работы и выходных командах регулятора, параметрах технологического процесса и неисправностях технологического оборудования каналов управления выдаются на жидкокристаллический индикатор (ЖКИ) и светодиодные индикаторы на лицевой панели ВЛР-2.1 и инженерную станцию.
