本发明属于核电运行监控,具体涉及一种核电站稳态参数监测方法。
背景技术:
1、核电站有近300个系统,涉及参数众多。当前,我国大部分核电机组都实现了数字化的dcs(集散控制系统),依赖于主控室操纵员在现场的配合,实现对机组运行的在线监测,但是缺少参数变化的监测和计算。在稳定运行情况下,核电站的众多参数是稳定的。而正是由于其稳定,容易在运行监控中被忽略,缺乏连续动态监视,导致这些参数发生异常变化时不能及时被发现识别出来,往往在达到报警阈值后才被关注到;而且有的参数没有设置报警阈值,这些参数出现异常时不能被及时发现,极有可能导致严重后果。
2、因此亟需提出一种核电站稳态参数监测方法,以解决上述问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种核电站稳态参数监测方法,实现对核电站的稳态运行参数进行连续动态监控。
2、本发明的技术方案如下:
3、一种核电站稳态参数监测方法,初始时刻抓取稳态参数的基准值n0,实时记录每间隔δt时刻后的稳态参数值ni,通过持续比较ni相对n0的变化情况,判断稳态参数的异常状态是否达到报警阈值,进而实现对稳态参数的连续动态监控。
4、包括以下步骤:
5、步骤1:根据稳态参数出现异常状态时的变化趋势,将稳态参数分为三类,分别为异常下降类参数、异常增长类参数、异常变化类参数;
6、步骤2:抓取dcs系统中需要监控的核电站某一稳态参数,并判断该稳态参数的类别;
7、步骤3:对稳态参数进行异常监控;
8、步骤4:当稳态参数的异常值超过报警阈值时,发出报警;待操作人员进行稳态参数异常响应处理后,重新抓取n0和ni,继续新一轮的异常监控。
9、步骤3中,若稳态参数为异常下降类参数,则比较判断是否ni-n0<-x;
10、其中,n0为初始时刻抓取的稳态参数的基准值;
11、ni为每间隔δt时刻后记录的稳态参数的值,i=1,2,3,……;
12、x为报警阈值。
13、步骤3中,若稳态参数为异常增长类参数,则比较判断是否ni-n0>x;
14、其中,n0为初始时刻抓取的稳态参数的基准值;
15、ni为每间隔δt时刻后记录的稳态参数的值,i=1,2,3,……;
16、x为报警阈值。
17、步骤3中,若稳态参数为异常变化类参数,则比较判断是否|ni-n0|>x;
18、其中,n0为初始时刻抓取的稳态参数的基准值;
19、ni为每间隔δt时刻后记录的稳态参数的值,i=1,2,3,……;
20、x为报警阈值。
21、通过监测稳态参数在一段时间内的正常变化情况,确定报警阈值x。
22、分别将稳态参数在一段时间内的增长最大值+5%、下降最小值-5%或上下波动变化区间的绝对值+5%设为报警阈值x。
23、步骤3中通过显示屏实时显示数值比较情况。
24、步骤1中,异常下降类参数为当参数值出现异常时呈现下降的趋势,异常增长类参数为当参数值出现异常时呈现增长的趋势,异常变化类参数为参数值出现异常时呈现上下波动的趋势。
25、本发明的显著效果在于:
26、(1)采用本发明方法能够实现对核电站的稳态运行参数进行连续动态监控,当其发生异常波动达到本方法设定的报警阈值、但还未达到dcs系统的保护阈值时,就提前发出信号告警,便于运行人员及时识别、干预异常,防患未然以提高核电安全运行水平,有效避免核电事故的发生。
27、(2)本发明方法能够实时在线监控,降低运行人员工作强度,提高工作效率。
28、(3)本发明方法操作简单,准确度高、指向性强,具有较好的推广性,适用范围广。
1.一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:初始时刻抓取稳态参数的基准值n0,实时记录每间隔δt时刻后的稳态参数值ni,通过持续比较ni相对n0的变化情况,判断稳态参数的异常状态是否达到报警阈值,进而实现对稳态参数的连续动态监控。
2.如权利要求1所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:包括以下步骤:
3.如权利要求2所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:步骤3中,若稳态参数为异常下降类参数,则比较判断是否ni-n0<-x;
4.如权利要求2所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:步骤3中,若稳态参数为异常增长类参数,则比较判断是否ni-n0>x;
5.如权利要求2所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:步骤3中,若稳态参数为异常变化类参数,则比较判断是否|ni-n0|>x;
6.如权利要求3~5任一项所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:通过监测稳态参数在一段时间内的正常变化情况,确定报警阈值x。
7.如权利要求6所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:分别将稳态参数在一段时间内的增长最大值+5%、下降最小值-5%或上下波动变化区间的绝对值+5%设为报警阈值x。
8.如权利要求3~5任一项所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:步骤3中通过显示屏实时显示数值比较情况。
9.如权利要求2所述的一种核电站稳态参数监测方法,其特征在于:步骤1中,异常下降类参数为当参数值出现异常时呈现下降的趋势,异常增长类参数为当参数值出现异常时呈现增长的趋势,异常变化类参数为参数值出现异常时呈现上下波动的趋势。