The regression model construction describing of steam generator PGV-1000 charge pair dependence from thermal and hydraulic parameters is considered. In model influences on charge pair parameters, also their interactions are taken into accoun

Ефимов, Александр Вячеславович

Потанина, Татьяна Владимировна

Library of National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"

УДК 621.311.25 
 
Т.В. ПОТАНИНА,  А.В. ЕФИМОВ, д-р техн. наук, НТУ «ХПИ»   
 
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ВЛИЯНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ 
ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ И РАБОЧЕГО ВЕЩЕСТВА НА 
ПАРОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ПАРОГЕНЕРАТОРОВ ПГВ-1000 
ЭНЕРГОБЛОКОВ АЭС С ВВЭР-1000 
 
Розглядається побудова регресійної моделі, що описує залежність паропродуктивності парогене-
ратора ПГВ-1000 від зміни теплових і гідравлічних параметрів теплоносія та робочої речовини. 
Модель враховує впливи на величину паропродуктивності безпосередньо самих параметрів, а та-
кож їхніх взаємодій. 
 
The regression model construction describing of steam generator PGV-1000 charge pair dependence from 
thermal and hydraulic parameters is considered. In model influences on charge pair parameters, also their 
interactions are taken into account. 
 
Введение. В современных условиях продолжает оставаться важной про-
блемой вопрос повышения качества функционирования, надежности и без-
опасности крупных энергообъектов и, в частности, энергоблоков АЭС. Ос-
новные показатели выработки электрической и тепловой энергии зависят от 
изменяющихся в процессе эксплуатации в результате действия различных 
факторов параметров и характеристик основного и вспомогательного обору-
дования энергоблоков. Оценить результат этого воздействия позволяют  экс-
плуатационные характеристики энергоблоков. Они являются исходной ин-
формацией при решении задач поиска оптимальных режимов управления ра-
ботой энергетического оборудования, в том числе и задач оптимального рас-
пределения нагрузок между энергоблоками АЭС. 
Известно, что решение задач оптимизации подразумевает определение 
функции цели, достигающей экстремума при оптимальном решении. Как 
правило, в задачах оптимизации режимов работы энергоблоков, представля-
ющих собой сложные технические системы, функция цели, во-первых, зави-
сит от большого числа параметров, а, во-вторых, находится в условиях суще-
ственной неопределенности исходной информации. Возможные причины та-
кой неопределенности следующие: отсутствие, недостаток или запаздывание 
информации о параметрах работы оборудования во время эксплуатации, по-
грешности использующихся в практике энергетики измерительных приборов 
и методов расчетов, пренебрежение в моделях факторами, слабо влияющими 
на результат и др. Поэтому задача оптимального управления режимов работы 
энергоблоков формулируется как оптимизационная задача с учетом неопре-
деленности задания исходных данных (информации).  
Наиболее часто применяемым и эффективным математическим методом 
преодоления проблемы неопределенности исходных данных и их описания 
является статистический подход [1]. В этом случае модель самого объекта 
или модели интересующих характеристик данного объекта определяются по 
результатам выборочных экспериментов в условиях действия случайных по-
мех. 
В работе [2] с помощью имитационного моделирования были получены 
эксплуатационные характеристики турбоустановок АЭС мощностью 500 и 
1000 МВт, которые описывают влияние изменения параметров основного и 
вспомогательного оборудования, входящего в состав турбоустановок, на 
электрическую мощность и экономичность (удельный расход теплоты) выра-
ботки электрической и тепловой энергии. Эти характеристики не учитывали 
влияния изменения параметров работы парогенераторных установок АЭС. 
 
Математическая модель. В данной статье ставится задача построения в 
виде регрессионного уравнения модели влияния изменения тепловых и гид-
равлических параметров теплоносителя и рабочего вещества на паропроиз-
водительность (расход пара) горизонтальных парогенераторов ПГВ-1000 
энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000. 
В качестве параметров были выбраны: температура теплоносителя на 
входе в парогенератор (ПГ) 1 1( )t x , температура питательной воды 2( )PVt x , 
давление рабочего вещества 2 3( )p x  и давление теплоносителя 1 4( )p x . Чис-
ленные однофакторные эксперименты на имитационной модели проводились 
при условии минимально возможной, не нарушающей нормальный (безопас-
ный) технологический процесс, площади поверхности теплообмена пароге-
нератора 25096F м . Зависимости относительной паропроизводительности 
ПГ 0/ ,D D D где 0 408 /D кг с – значение паропроизводительности одного 
агрегата на номинальном режиме, в каждом их четырех экспериментов были 
аппроксимированы полиномами фиксированной степени с использованием 
метода наименьших квадратов [3]. Функциональные зависимости между D  и 
соответствующими параметрами выглядят следующим образом: 
1) зависимость от температуры теплоносителя на входе в ПГ (темпера-
тура питательной воды 220oPVt C , давление рабочего вещества 
2 6,27p МПа , давление теплоносителя 1 15,7p МПа )  
 
1 1( ) 7,291 0,026D t t
    ,                                     (1) 
 
среднеквадратическое отклонение 43,195 10s   ; 
2) зависимость от температуры питательной воды (температура тепло-
носителя на входе в ПГ 1 321
ot C  , давление рабочего вещества 
2 6,27p МПа , давление теплоносителя 1 15,7p МПа ) 
 
3( ) 0,452 2,327 10PV PVD t t
   ,                            (2) 
 
среднеквадратическое отклонение 42,635 10s   ; 
3) зависимость от давления рабочего вещества (температура теплоносите-
ля на входе в ПГ 1 321
ot C  , температура питательной воды 220oPVt C , 
давление теплоносителя 1 15,7p МПа ) 
 
2 2( ) 2,349 0,022D p p  ,                                       (3) 
 
среднеквадратическое отклонение 59,091 10s   ; 
4) зависимость от давления теплоносителя (температура теплоносителя на 
входе в ПГ 1 321
ot C  , температура питательной воды 220oPVt C , давле-
ние рабочего вещества 2 6,27p МПа ) 
 
1 1
3( ) 1,043 5,014 10D p p   ,                                 (4) 
 
среднеквадратическое отклонение 41,31 10s   . 
Проанализировав изменение параметра D  при небольших изменениях 
значений факторов 1 2 3 4, , ,x x x x , можно сделать вывод, что все однофактор-
ные зависимости с достаточной точностью являются линейными. Поэтому 
возможно, но не очевидно, что поверхность отклика в многофакторном слу-
чае не будет иметь существенной кривизны. 
Выясним характер зависимости относительной паропроизводительности 
от изменения всех четырех выбранных факторов: 1 2 3 4( , , , )D F x x x x .                                                         
Для получения математической модели функции отклика в виде уравне-
ния регрессии на имитационной модели был проведен активный экспери-
мент, реализующий матрицу планирования полного факторного эксперимен-
та при наличии четырех вышеупомянутых факторов [3]. При оценке границ 
факторного пространства учитывались ограничения, связанные с организа-
цией технологического процесса в парогенераторных установках. В качестве 
основного рассматривался уровень, соответствующий  значениям факторов 
при работе энергоблока в номинальном режиме. Таким образом, уровни фак-
торов, принимают следующие значения: температура теплоносителя на входе 
в ПГ  1 317 2x  
oC ; температура питательной воды 2 215 5
ox C  ; давле-
ние рабочего вещества 3 6,27 0,13x    МПа; давление теплоносителя 
4 5,17 0,03x   МПа. Факторы варьируются на двух уровнях. Может оказать-
ся, что в выбранных интервалах варьирования процесс не будет описываться 
линейной моделью. Наиболее часто встречающийся вид возникающей нели-
нейности связан с тем, что эффект одного фактора зависит от уровня, на ко-
тором находится другой фактор, т.е. имеет место эффект взаимодействия 
факторов. Потому в качестве прогнозируемого уравнения регрессии прини-
мается выражение следующего вида: 
 
124 1 2 4 234 2 3 4
0 1 1 2 2 3 3 4 4 12 1 2 23 2 3 13 1 3 24 2 4
14 1 4 34 3 4 123 1 2 3 1234 1 2 3 4
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆˆ
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ,
y b b x b x b x b x b x x b x x b x x b x x
b x x b x x b x x x b x x x b x x x b x x x x
        
     
    (5)  
            
где  yˆ  – предсказанное значение функции отклика, ix  –  кодированные зна-
чения факторов в безразмерном пространстве, ˆib  – оценки коэффициентов. 
Кодирование факторов выполнялось с помощью преобразований: 
0
, 1,4i ii
i
x x
x i
x

 

, где 1 2 3 4, , ,x x x x  – кодированные значения факторов, 
1 2 3 4, , ,x x x x  – натуральные значения факторов, 
0 0 0 0
1 2 3 4, , ,x x x x  – натуральные 
значения основных уровней факторов.  
Матрица планирования полного факторного эксперимента представляет 
собой план из 16 строк и 16 столбцов (табл. 1), включающий вектор-столбец 
фиктивной переменной 0x , принимающей во всех опытах значения равные 
+1. Последний столбец табл. 1 содержит средние значения функции отклика, 
так как в некоторых точках плана проводилось больше одного опыта. 
 
Таблица 1. 
Матрица планирования полного факторного эксперимента 42  
№ 
опыта 
0x  1x  2x  3x  4x  1 2x x  … 1 2 3 4x x x x  Y  
1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 … +1 1y  
2 +1 +1 +1 +1 –1 +1 … –1 2y  
3 +1 +1 +1 +1 –1 +1 … –1 3y  
… … … … … … … … …  
16 +1 –1 –1 –1 –1 +1 … +1 16y  
 
Свойства ортогональности, симметричности и нормированности матри-
цы планирования приводят к следующему выражению для вычисления ко-
эффициентов уравнения (5): ( ) T 1 TB X X X Y , где B – вектор-столбец оценок 
коэффициентов регрессионного уравнения, Y  – вектор-столбец средних зна-
чений функции отклика, X  – матрица значений факторов, TX  –  транспони-
рованная по отношению к  X  матрица. 
В табл. 2 представлены результаты расчета оценок коэффициентов ˆib  и 
их статистической значимости. Табличное значение статистики Стьюдента 
для данного случая (16;0,05) 2,12таблt  . На основании этого значимыми 
можно объявить коэффициенты 0 1 2 3 4 12
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ, , , , ,b b b b b b . Уравнение (5) примет вид: 
 
1 2 3 4 1 2 3
4 1 2
( , , , ) 0,902042 0,050542 0,011083 0,028792
0,011083 0,000708 .
y x x x x x x x
x x x
    
 
   (7) 
 
Согласно критерию Фишера 0 7340 4 таблF F   полученное уравнение 
регрессии с доверительной вероятностью 0,95 адекватно экспериментальным 
данным. Множественный коэффициент корреляции 0,999963R  , то есть 
уравнение (7) на 99,9963 % объясняет общий разброс данных относительно 
среднего Y .  
 
Таблица 2. 
Оценки и расчетные значения статистики Стьюдента коэффициентов ˆib  
Коэффициент Оценка 
i расчt  Коэффициент Оценка i расчt  
0bˆ  
0,902042 4501,9 
23bˆ  
–0,000333 –1,66 
1bˆ  
0,050542 252,2 
24bˆ  
0,000021 0,1 
2bˆ  
0,011083 55,3 
34bˆ  
–0,000104 –0,52 
3bˆ  
–0,028792 –143,7 
123bˆ  
0,000042 0,21 
4bˆ  
–0,001396 –6,9 
124bˆ  
–0,000104 –0,52 
12bˆ  
0,000708 3,5 
234bˆ  
–0,000021 –0,1 
13bˆ  
0,000208 1,03 
134bˆ  
0,000146 0,73 
14bˆ  
–0,000146 –0,73 
1234bˆ  
0,000104 0,52 
 
Анализ уравнения (7) позволяет сделать вывод об особенностях влияния 
изменения параметров на паропроизводительность ПГ.  Наиболее значитель-
ное влияние на расход пара оказывают температура теплоносителя и давле-
ние рабочего вещества, также и значимость коэффициента 12bˆ  подтверждает 
этот факт. Это согласуется и с принятым в практике эксплуатации АЭС с 
ВВЭР-1000 регулированием мощности энергоблоков за счет изменения сред-
ней температуры теплоносителя.  
 
Выводы. Построенная регрессионная модель позволяет получить экс-
плуатационные характеристики энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000 с учетом 
влияния изменений работы парогенераторных установок, и таким образом 
решать широкий круг задач поиска оптимальных режимов управления рабо-
той энергообъектов.   
 
Список литературы: 1. Щедеркина Т.Е., Мерзликина Е.И. Учет неопределенности исходных дан-
ных при решении задач статической оптимизации // Вестник МЭИ. – 2006. – № 3. – С. 22-28.  
2. Палагин А.А., Ефимов А.В., Меньшикова Е.Д. Моделирование функционального состояния и ди-
агностика турбоустановок. – К.: Нак. думка, 1991. – 201 с. 3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной ре-
грессионный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 366 с.   


Разработка модели влияния изменения параметров теплоносителя и рабочего вещества на паропроизводительность парогенераторов ПГВ-1000 энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000

eNTUKhPIIR Electronic National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"; Institutional Repository

УДК 621.311.25  Т.В. ПОТАНИНА,  А.В. ЕФИМОВ, д-р техн. наук, НТУ «ХПИ»    РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ВЛИЯНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ И РАБОЧЕГО ВЕЩЕСТВА НА ПАРОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ПАРОГЕНЕРАТОРОВ ПГВ-1000 ЭНЕРГОБЛОКОВ АЭС С ВВЭР-1000  Розглядається побудова регресійної моделі, що описує залежність паропродуктивності парогене-ратора ПГВ-1000 від зміни теплових і гідравлічних параметрів теплоносія та робочої речовини. Модель враховує впливи на величину паропродуктивності безпосередньо самих параметрів, а та-кож їхніх взаємодій.  The regression model construction describing of steam generator PGV-1000 charge pair dependence from thermal and hydraulic parameters is considered. In model influences on charge pair parameters, also their interactions are taken into account.  Введение. В современных условиях продолжает оставаться важной про-блемой вопрос повышения качества функционирования, надежности и без-опасности крупных энергообъектов и, в частности, энергоблоков АЭС. Ос-новные показатели выработки электрической и тепловой энергии зависят от изменяющихся в процессе эксплуатации в результате действия различных факторов параметров и характеристик основного и вспомогательного обору-дования энергоблоков. Оценить результат этого воздействия позволяют  экс-плуатационные характеристики энергоблоков. Они являются исходной ин-формацией при решении задач поиска оптимальных режимов управления ра-ботой энергетического оборудования, в том числе и задач оптимального рас-пределения нагрузок между энергоблоками АЭС. Известно, что решение задач оптимизации подразумевает определение функции цели, достигающей экстремума при оптимальном решении. Как правило, в задачах оптимизации режимов работы энергоблоков, представля-ющих собой сложные технические системы, функция цели, во-первых, зави-сит от большого числа параметров, а, во-вторых, находится в условиях суще-ственной неопределенности исходной информации. Возможные причины та-кой неопределенности следующие: отсутствие, недостаток или запаздывание информации о параметрах работы оборудования во время эксплуатации, по-грешности использующихся в практике энергетики измерительных приборов и методов расчетов, пренебрежение в моделях факторами, слабо влияющими на результат и др. Поэтому задача оптимального управления режимов работы энергоблоков формулируется как оптимизационная задача с учетом неопре-деленности задания исходных данных (информации).  Наиболее часто применяемым и эффективным математическим методом преодоления проблемы неопределенности исходных данных и их описания является статистический подход [1]. В этом случае модель самого объекта или модели интересующих характеристик данного объекта определяются по результатам выборочных экспериментов в условиях действия случайных по-мех. В работе [2] с помощью имитационного моделирования были получены эксплуатационные характеристики турбоустановок АЭС мощностью 500 и 1000 МВт, которые описывают влияние изменения параметров основного и вспомогательного оборудования, входящего в состав турбоустановок, на электрическую мощность и экономичность (удельный расход теплоты) выра-ботки электрической и тепловой энергии. Эти характеристики не учитывали влияния изменения параметров работы парогенераторных установок АЭС.  Математическая модель. В данной статье ставится задача построения в виде регрессионного уравнения модели влияния изменения тепловых и гид-равлических параметров теплоносителя и рабочего вещества на паропроиз-водительность (расход пара) горизонтальных парогенераторов ПГВ-1000 энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000. В качестве параметров были выбраны: температура теплоносителя на входе в парогенератор (ПГ) 1 1( )t x , температура питательной воды 2( )PVt x , давление рабочего вещества 2 3( )p x  и давление теплоносителя 1 4( )p x . Чис-ленные однофакторные эксперименты на имитационной модели проводились при условии минимально возможной, не нарушающей нормальный (безопас-ный) технологический процесс, площади поверхности теплообмена пароге-нератора 25096F м . Зависимости относительной паропроизводительности ПГ 0/ ,D D D где 0 408 /D кг с – значение паропроизводительности одного агрегата на номинальном режиме, в каждом их четырех экспериментов были аппроксимированы полиномами фиксированной степени с использованием метода наименьших квадратов [3]. Функциональные зависимости между D  и соответствующими параметрами выглядят следующим образом: 1) зависимость от температуры теплоносителя на входе в ПГ (темпера-тура питательной воды 220oPVt C , давление рабочего вещества 2 6,27p МПа , давление теплоносителя 1 15,7p МПа )   1 1( ) 7,291 0,026D t t    ,                                     (1)  среднеквадратическое отклонение 43,195 10s   ; 2) зависимость от температуры питательной воды (температура тепло-носителя на входе в ПГ 1 321ot C  , давление рабочего вещества 2 6,27p МПа , давление теплоносителя 1 15,7p МПа )  3( ) 0,452 2,327 10PV PVD t t   ,                            (2)  среднеквадратическое отклонение 42,635 10s   ; 3) зависимость от давления рабочего вещества (температура теплоносите-ля на входе в ПГ 1 321ot C  , температура питательной воды 220oPVt C , давление теплоносителя 1 15,7p МПа )  2 2( ) 2,349 0,022D p p  ,                                       (3)  среднеквадратическое отклонение 59,091 10s   ; 4) зависимость от давления теплоносителя (температура теплоносителя на входе в ПГ 1 321ot C  , температура питательной воды 220oPVt C , давле-ние рабочего вещества 2 6,27p МПа )  1 13( ) 1,043 5,014 10D p p   ,                                 (4)  среднеквадратическое отклонение 41,31 10s   . Проанализировав изменение параметра D  при небольших изменениях значений факторов 1 2 3 4, , ,x x x x , можно сделать вывод, что все однофактор-ные зависимости с достаточной точностью являются линейными. Поэтому возможно, но не очевидно, что поверхность отклика в многофакторном слу-чае не будет иметь существенной кривизны. Выясним характер зависимости относительной паропроизводительности от изменения всех четырех выбранных факторов: 1 2 3 4( , , , )D F x x x x .                                                         Для получения математической модели функции отклика в виде уравне-ния регрессии на имитационной модели был проведен активный экспери-мент, реализующий матрицу планирования полного факторного эксперимен-та при наличии четырех вышеупомянутых факторов [3]. При оценке границ факторного пространства учитывались ограничения, связанные с организа-цией технологического процесса в парогенераторных установках. В качестве основного рассматривался уровень, соответствующий  значениям факторов при работе энергоблока в номинальном режиме. Таким образом, уровни фак-торов, принимают следующие значения: температура теплоносителя на входе в ПГ  1 317 2x  oC ; температура питательной воды 2 215 5ox C  ; давле-ние рабочего вещества 3 6,27 0,13x    МПа; давление теплоносителя 4 5,17 0,03x   МПа. Факторы варьируются на двух уровнях. Может оказать-ся, что в выбранных интервалах варьирования процесс не будет описываться линейной моделью. Наиболее часто встречающийся вид возникающей нели-нейности связан с тем, что эффект одного фактора зависит от уровня, на ко-тором находится другой фактор, т.е. имеет место эффект взаимодействия факторов. Потому в качестве прогнозируемого уравнения регрессии прини-мается выражение следующего вида:  124 1 2 4 234 2 3 40 1 1 2 2 3 3 4 4 12 1 2 23 2 3 13 1 3 24 2 414 1 4 34 3 4 123 1 2 3 1234 1 2 3 4ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆˆˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ,y b b x b x b x b x b x x b x x b x x b x xb x x b x x b x x x b x x x b x x x b x x x x                 (5)              где  yˆ  – предсказанное значение функции отклика, ix  –  кодированные зна-чения факторов в безразмерном пространстве, ˆib  – оценки коэффициентов. Кодирование факторов выполнялось с помощью преобразований: 0, 1,4i iiix xx ix , где 1 2 3 4, , ,x x x x  – кодированные значения факторов, 1 2 3 4, , ,x x x x  – натуральные значения факторов, 0 0 0 01 2 3 4, , ,x x x x  – натуральные значения основных уровней факторов.  Матрица планирования полного факторного эксперимента представляет собой план из 16 строк и 16 столбцов (табл. 1), включающий вектор-столбец фиктивной переменной 0x , принимающей во всех опытах значения равные +1. Последний столбец табл. 1 содержит средние значения функции отклика, так как в некоторых точках плана проводилось больше одного опыта.  Таблица 1. Матрица планирования полного факторного эксперимента 42  № опыта 0x  1x  2x  3x  4x  1 2x x  … 1 2 3 4x x x x  Y  1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 … +1 1y  2 +1 +1 +1 +1 –1 +1 … –1 2y  3 +1 +1 +1 +1 –1 +1 … –1 3y  … … … … … … … … …  16 +1 –1 –1 –1 –1 +1 … +1 16y   Свойства ортогональности, симметричности и нормированности матри-цы планирования приводят к следующему выражению для вычисления ко-эффициентов уравнения (5): ( ) T 1 TB X X X Y , где B – вектор-столбец оценок коэффициентов регрессионного уравнения, Y  – вектор-столбец средних зна-чений функции отклика, X  – матрица значений факторов, TX  –  транспони-рованная по отношению к  X  матрица. В табл. 2 представлены результаты расчета оценок коэффициентов ˆib  и их статистической значимости. Табличное значение статистики Стьюдента для данного случая (16;0,05) 2,12таблt  . На основании этого значимыми можно объявить коэффициенты 0 1 2 3 4 12ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ, , , , ,b b b b b b . Уравнение (5) примет вид:  1 2 3 4 1 2 34 1 2( , , , ) 0,902042 0,050542 0,011083 0,0287920,011083 0,000708 .y x x x x x x xx x x        (7)  Согласно критерию Фишера 0 7340 4 таблF F   полученное уравнение регрессии с доверительной вероятностью 0,95 адекватно экспериментальным данным. Множественный коэффициент корреляции 0,999963R  , то есть уравнение (7) на 99,9963 % объясняет общий разброс данных относительно среднего Y .   Таблица 2. Оценки и расчетные значения статистики Стьюдента коэффициентов ˆib  Коэффициент Оценка i расчt  Коэффициент Оценка i расчt  0bˆ  0,902042 4501,9 23bˆ  –0,000333 –1,66 1bˆ  0,050542 252,2 24bˆ  0,000021 0,1 2bˆ  0,011083 55,3 34bˆ  –0,000104 –0,52 3bˆ  –0,028792 –143,7 123bˆ  0,000042 0,21 4bˆ  –0,001396 –6,9 124bˆ  –0,000104 –0,52 12bˆ  0,000708 3,5 234bˆ  –0,000021 –0,1 13bˆ  0,000208 1,03 134bˆ  0,000146 0,73 14bˆ  –0,000146 –0,73 1234bˆ  0,000104 0,52  Анализ уравнения (7) позволяет сделать вывод об особенностях влияния изменения параметров на паропроизводительность ПГ.  Наиболее значитель-ное влияние на расход пара оказывают температура теплоносителя и давле-ние рабочего вещества, также и значимость коэффициента 12bˆ  подтверждает этот факт. Это согласуется и с принятым в практике эксплуатации АЭС с ВВЭР-1000 регулированием мощности энергоблоков за счет изменения сред-ней температуры теплоносителя.   Выводы. Построенная регрессионная модель позволяет получить экс-плуатационные характеристики энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000 с учетом влияния изменений работы парогенераторных установок, и таким образом решать широкий круг задач поиска оптимальных режимов управления рабо-той энергообъектов.    Список литературы: 1. Щедеркина Т.Е., Мерзликина Е.И. Учет неопределенности исходных дан-ных при решении задач статической оптимизации // Вестник МЭИ. – 2006. – № 3. – С. 22-28.  2. Палагин А.А., Ефимов А.В., Меньшикова Е.Д. Моделирование функционального состояния и ди-агностика турбоустановок. – К.: Нак. думка, 1991. – 201 с. 3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной ре-грессионный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 366 с.   

http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/5328/1/vestnik_HPI_2007_9_Patonina_Razrabotka.pdf

Разработка модели влияния изменения параметров теплоносителя и рабочего вещества на паропроизводительность парогенераторов ПГВ-1000 энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Library of National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"

eNTUKhPIIR Electronic National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"; Institutional Repository