CN117079848A - 一种核电厂一回路最优测温点的选择方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种核电厂一回路最优测温点的选择方法,属于核电厂测温技术领域,包括如下步骤:获取电厂设计参数,并构建仿真期望温度场;通过组合量化后的边界条件信息,得到测量温度场集合和测量温度场选取结果的概率;获取多组实际测量温度,查找测量温度场集合中与各组实际测量温度中四个测点的温度相匹配的测量温度场,得到实测温度场集合和实测温度场的概率分布;对实测温度场集合中的各实测温度场进行期望和方差分析,得到实测温度场的期望和方差分析结果;对仿真期望测温场进行最优测温分析,得到核电厂一回路最优测温点。本发明解决了现有核电厂一回路测温点布置方法的误差难以量化、准确性和稳定性不统一的问题。
Description
技术领域
本发明属于核电厂测温技术领域,尤其涉及一种核电厂一回路最优测温点的选择方法。
背景技术
核电厂一回路主要功能是使冷却剂循环流动,将反应堆堆芯中核裂变产生的热量传输给二回路,同时冷却堆芯,防止燃料元件烧毁或损坏。若一回路温度过低,则无法满足核电厂发电需求;若一回路温度过高,则可能导致燃料包壳损毁甚至燃料芯块融化,危及电站安全。故核电厂一回路冷却剂温度的测量,对核电厂的安全性和经济性起着至关重要的影响。当前,国际上主要采用在管道上插入多支铂电阻温度计测量回路中冷却剂的温度、通过主管道弯头差压测量回路流量。铂电阻温度传感器是一种常用的温度传感器产品,利用了导体或半导体的电阻值随温度变化而变化的原理进行测温,具有性能稳定、使用灵活、可靠性高等优点。
在核管道一回路流热耦合场中,由于在测温过程中,仪表通道、工艺的不确定性,以及耦合场的高动态非均匀性会引起一定的测量误差,后续的数据处理也会加剧该误差。现有测温点布置方法为了得到核管道内部的平均温度,通常基于前期的仿真模型,找到核电厂中温区,并将该区域的温度表征整个截面温度的平均水平。再将四个温度计均匀安置在该区域内,每个温度计间夹角为90度,并将温度测量结果的平均值视作是该截面的平均温度。但该方法缺少一定的理论依据,且误差难以量化,难以实现准确性和稳定性的统一。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供的一种核电厂一回路最优测温点的选择方法,基于核电厂的标定工况,通过对核电厂的边界条件信息进行量化、构建测量温度场,并获取多组实际测量温度,利用概率的方法进行估计,通过对期望、方差以及平均温度的分析,优化了测点位置布置,解决了现有核电厂一回路测温点布置方法的误差难以量化、准确性和稳定性不统一的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:
本发明提供的一种核电厂一回路最优测温点的选择方法,包括如下步骤:
S1、获取电厂设计参数,并构建仿真期望温度场;
S2、基于正态分布原理量化边界条件信息,并通过组合量化后的边界条件信息,得到测量温度场集合和测量温度场选取结果的概率;
S3、获取多组实际测量温度,查找测量温度场集合中与各组实际测量温度中四个测点的温度相匹配的测量温度场,并基于测量温度场选取结果的概率,得到实测温度场集合和实测温度场的概率分布;
S4、基于实测温度场的概率分布,对实测温度场集合中的各实测温度场进行期望和方差分析,得到实测温度场的期望和方差分析结果;
S5、基于实测温度场的期望和方差分析结果对仿真期望测温场进行最优测温分析,得到核电厂一回路最优测温点。
本发明的有益效果为:本发明提供的一种核电厂一回路最优测温点的选择方法,是基于核电厂标定工况,通过对其边界条件信息的不确定度分析,将测量中存在的误差定义为由实测边界条件与标定边界条件不一致造成的误差实现的;本发明用仿真手段构建了实际测量温度场,并将实际测量温度场定义为非确定场,用概率的方法进行了估计,并通过对其统计量和平均温度的分析,对真实温度场优化了测点布置位置,实现测量准确性和稳定性的统一,为实现平均温度的高精度计算提供了最佳测温点的位置选择基础。
进一步地,所述S1中电厂设计参数为标定工况下的边界条件信息;所述边界条件信息包括平均质量流量、堆芯出口总流量、上封头旁流总流量、上封头旁流温度、热段出口静压。
采用上述进一步方案的有益效果为:本发明基于边界条件信息进行温度场的仿真建模,由于核电厂设计时已提供了边界条件信息的不确定度,使得本方法可信度和准确性高。
进一步地,所述S2包括如下步骤:
S21、根据电厂设计参数中边界条件信息的不确定度,将边界条件信息作为正态分布的数据;
S22、基于预设步长对边界条件信息进行量化,得到量化后的边界条件信息;
S23、将量化后的边界条件信息进行组合,并基于各边界条件信息的组合结果构建若干测量温度场,得到测量温度场集合;
S24、根据测量温度场集合中测量温度场具有不确定性,则基于量化后的边界条件信息,计算得到测量温度场选取结果的概率;
所述测量温度场选取结果的计算表达式如下:
其中,表示概率,/>表示测量温度场选取结果,/>表示测量温度场集合中进行概率计算的测量温度场,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第1组量化后的边界条件信息,/>表示第1组量化后的边界条件信息中第j个需要设置的参数,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第2组量化后的边界条件信息,/>表示第2组量化后的边界条件信息中第k个需要设置的参数,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第n组量化后的边界条件信息,/>表示第n组量化后的边界条件信息中第m个需要设置的参数,n表示量化后的边界条件信息的总组数。
采用上述进一步方案的有益效果为:本发明将核电厂温度场的研究重点置于了边界条件信息的不确定性,与现有技术重点关注核反应堆芯的燃料燃烧的不确定性不同,本发明无需进行复杂的堆芯建模,提升了核电厂温度场的构建效率,本发明对量化后的边界条件信息进行重新组合,并构建了尽可能多的对应的测量温度场,提升了本发明的准确度和可靠度,且测量温度场的构建为实测温度场集合的构建提供了基础。
进一步地,所述S22包括如下步骤:
S221、定义量化的预设步长;
S222、利用预设步长遍历呈正态分布的边界条件信息,得到若干遍历步长的边界条件信息;
S223、将各遍历步长内的中间值作为该遍历步长的边界条件信息的内部取值,并将各遍历步长内所有可取值的概率之和作为该遍历步长的边界条件信息的概率,得到量化后的边界条件信息。
采用上述进一步方案的有益效果为:基于预设步长将呈正太分布的边界条件信息进行取值和概率的量化,为基于量化后的边界条件信息进行重新组合,得到尽可能多的测量温度场提供了基础,也提升了本方案的准确度。
进一步地,所述S3包括如下步骤:
S31、获取预设时间长度内在相同条件下对同一目标的多组实际测量温度;
S32、基于多组实际测量温度,计算得到对同一目标的实际测量温度的概率密度分布;
所述对同一目标的实际测量温度的概率密度分布的计算表达式如下:
其中,表示对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,/>表示对同一目标的实际测量温度,/>表示第1测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第1测点的实际测量温度,/>表示第2测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第2测点的实际测量温度,/>表示第3测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第3测点的实际测量温度,/>表示第4测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第4测点的实际测量温度;
S33、将各组实际测量温度中四个测点的温度作为标准,查找测量温度场集合中四个测点与标准相匹配的测量温度场,并基于测量温度场选取结果的概率和对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,得到实测温度场集合和实测温度场的概率分布。
采用上述进一步方案的有益效果为:测量具有重复性,故可将短时间内的多次测量结果视作在相同条件下,对同一目标的测量值,且温度测量本身存在的误差难以进行溯源分析,本发明直接省略溯源过程,将测量误差转化为实际测量温度场的边界条件信息与测量温度场对应的标定工况下边界条件信息间不同导致的误差,实现了温度场的筛选,得到了实测温度场集合和实测温度场的概率分布,为进行温度场的统计信息分析提供基础。
进一步地,所述S33包括如下步骤:
S331、构建相对误差匹配模型;
所述相对误差匹配模型的计算表达式如下:
其中,表示第q组实际测量温度中第p个测点的温度,/>表示第L个测量温度场中第p个测点的温度,其中,/>;
S332、基于相对误差匹配模型,匹配测量温度场集合中各测量温度场四个测点的温度与各组实际测量温度中四个测点的温度,得到实测温度场集合;
S333、基于测量温度场选取结果的概率和对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,构建边界条件信息概率模型;
所述边界条件信息概率模型的计算表达式如下:
其中,表示条件概率,/>表示各组实际测量温度中四个测点的温度的选取结果,/>表示各组实际测量温度中进行边界条件信息概率计算的四个测点的温度;
S334、利用边界条件信息概率模型判断实测温度场集合中的实测温度场是否唯一对应有边界条件信息,若是即,则进入S335,否即,则进入S336;
S335、计算得到实测温度场的概率分布;
所述实测温度场的概率分布的计算表达式如下:
其中,表示实测温度场的概率分布,/>表示联合分布概率,/>表示实测温度场集合中实测温度场的选取结果,/>表示实测温度场集合中进行概率分布计算的实测温度场,A表示边界条件信息选取结果,Aa表示与进行概率分布计算的实测温度场唯一对应的边界条件信息,C表示实测温度场集合;
S336、计算得到实测温度场的概率分布;
所述实测温度场的概率分布的计算表达式如下:
其中,表示与进行概率分布计算的实测温度场对应但非唯一对应的边界条件信息。
采用上述进一步方案的有益效果为:通过实际测量温度与测量温度场的测点温度进行匹配筛选得到实测温度场,并基于实测温度场与其对应边界条件信息唯一性,确定实测温度场的出现概率,为实测温度场的统计信息计算提供了基础。
进一步地,所述S4中实测温度场的期望和方差分析结果的计算表达式如下:
其中,表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的数学期望,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的方差,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的数学期望的平方,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的平方的数学期望。
采用上述进一步方案的有益效果为:本发明提供实测温度场的期望和方差的计算方法,将实测温度场本身具有的随机性用概率的方法进行统计分析,能够更准确地表示其内在规律。
进一步地,所述S5包括如下步骤:
S51、基于实测温度场的期望和方差分析结果,对仿真期望温度场构建最优测温分析约束;
所述最优测温分析约束的计算表达式如下:
其中,表示仿真期望温度场V中/>位置处的温度,/>表示尽可能接近,表示仿真期望温度场V中第/>个测点的温度,/>表示仿真期望温度场V的平均温度,其中,/>;
S52、将仿真期望温度场定义为真实温度场;
S53、基于最优测温分析约束对真实温度场进行最优测温分析,得到核电厂一回路最优测温点。
采用上述进一步方案的有益效果为:本发明从每个测点和四个测点的角度分别提供了最优测温分析约束,使得经过最优测温分析得到的测温点测量值平稳性高,能够最准确的平均温度。
针对于本发明还具有的其他优势将在后续的实施例中进行更细致的分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例中一种核电厂一回路最优测温点的选择方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,在本发明的一个实施例中,本发明提供一种核电厂一回路最优测温点的选择方法,包括如下步骤:
S1、获取电厂设计参数,并构建仿真期望温度场;
所述S1中电厂设计参数为标定工况下的边界条件信息;所述边界条件信息包括平均质量流量、堆芯出口总流量、上封头旁流总流量、上封头旁流温度、热段出口静压。
所述电厂设计参数的标定工况情况如表1所示:
表1
平均质量流量 | 堆芯出口总流量 | 上封头旁流总流量 | 上封头旁流温度 | 热段出口静压 | |
额定满功率运行条件 | 81.5kg/s | 14425.5kg/s | 294.4kg/s | 292°C | 15.5MPa |
满功率热工设计流量运行条件 | 78.4kg/s | 13876.8kg/s | 283.0kg/s | 291.5°C | 15.5MPa |
超功率运行条件 | 77.9kg/s | 13788.3kg/s | 281.6kg/s | 301.4°C | 16.16MPa |
S2、基于正态分布原理量化边界条件信息,并通过组合量化后的边界条件信息,得到测量温度场集合和测量温度场选取结果的概率;
所述S2包括如下步骤:
S21、根据电厂设计参数中边界条件信息的不确定度,将边界条件信息作为正态分布的数据;
S22、基于预设步长对边界条件信息进行量化,得到量化后的边界条件信息;
所述S22包括如下步骤:
S221、定义量化的预设步长;
S222、利用预设步长遍历呈正态分布的边界条件信息,得到若干遍历步长的边界条件信息;
S223、将各遍历步长内的中间值作为该遍历步长的边界条件信息的内部取值,并将各遍历步长内所有可取值的概率之和作为该遍历步长的边界条件信息的概率,得到量化后的边界条件信息;各遍历步长内所有可取值的概率之和通过对步长内的概率密度函数求积分得到,并将积分结果作为该遍历步长的边界条件信息的概率。
S23、将量化后的边界条件信息进行组合,并基于各边界条件信息的组合结果构建若干测量温度场,得到测量温度场集合;
S24、根据测量温度场集合中测量温度场具有不确定性,则基于量化后的边界条件信息,计算得到测量温度场选取结果的概率;要确定一个温度场需要n组边界条件信息;
所述测量温度场选取结果的计算表达式如下:
其中,表示概率,/>表示测量温度场选取结果,/>表示测量温度场集合中进行概率计算的测量温度场,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第1组量化后的边界条件信息,/>表示第1组量化后的边界条件信息中第j个需要设置的参数,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第2组量化后的边界条件信息,/>表示第2组量化后的边界条件信息中第k个需要设置的参数,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第n组量化后的边界条件信息,/>表示第n组量化后的边界条件信息中第m个需要设置的参数,n表示量化后的边界条件信息的总组数。
S3、获取多组实际测量温度,查找测量温度场集合中与各组实际测量温度中四个测点的温度相匹配的测量温度场,并基于测量温度场选取结果的概率,得到实测温度场集合和实测温度场的概率分布;
所述S3包括如下步骤:
S31、获取预设时间长度内在相同条件下对同一目标的多组实际测量温度;
S32、基于多组实际测量温度,计算得到对同一目标的实际测量温度的概率密度分布;
所述对同一目标的实际测量温度的概率密度分布的计算表达式如下:
其中,表示对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,/>表示对同一目标的实际测量温度,/>表示第1测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第1测点的实际测量温度,/>表示第2测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第2测点的实际测量温度,/>表示第3测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第3测点的实际测量温度,/>表示第4测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第4测点的实际测量温度;
S33、将各组实际测量温度中四个测点的温度作为标准,查找测量温度场集合中四个测点与标准相匹配的测量温度场,并基于测量温度场选取结果的概率和对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,得到实测温度场集合和实测温度场的概率分布。
所述S33包括如下步骤:
S331、构建相对误差匹配模型;
所述相对误差匹配模型的计算表达式如下:
其中,表示第q组实际测量温度中第p个测点的温度,/>表示第L个测量温度场中第p个测点的温度,其中,/>;
S332、基于相对误差匹配模型,匹配测量温度场集合中各测量温度场四个测点的温度与各组实际测量温度中四个测点的温度,得到实测温度场集合;
S333、基于测量温度场选取结果的概率和对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,构建边界条件信息概率模型;
所述边界条件信息概率模型的计算表达式如下:
其中,表示条件概率,/>表示各组实际测量温度中四个测点的温度的选取结果,/>表示各组实际测量温度中进行边界条件信息概率计算的四个测点的温度;
S334、利用边界条件信息概率模型判断实测温度场集合中的实测温度场是否唯一对应有边界条件信息,若是即,则进入S335,否即,则进入S336;
S335、计算得到实测温度场的概率分布;
所述实测温度场的概率分布的计算表达式如下:
其中,表示实测温度场的概率分布,/>表示联合分布概率,/>表示实测温度场集合中实测温度场的选取结果,/>表示实测温度场集合中进行概率分布计算的实测温度场,A表示边界条件信息选取结果,Aa表示与进行概率分布计算的实测温度场唯一对应的边界条件信息,C表示实测温度场集合;
S336、计算得到实测温度场的概率分布;
所述实测温度场的概率分布的计算表达式如下:
其中,表示与进行概率分布计算的实测温度场对应但非唯一对应的边界条件信息。
S4、基于实测温度场的概率分布,对实测温度场集合中的各实测温度场进行期望和方差分析,得到实测温度场的期望和方差分析结果;
所述S4中实测温度场的期望和方差分析结果的计算表达式如下:
其中,表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的数学期望,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的方差,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的数学期望的平方,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的平方的数学期望。
S5、基于实测温度场的期望和方差分析结果对仿真期望测温场进行最优测温分析,得到核电厂一回路最优测温点。
所述S5包括如下步骤:
S51、基于实测温度场的期望和方差分析结果,对仿真期望温度场构建最优测温分析约束;
所述最优测温分析约束的计算表达式如下:
其中,表示仿真期望温度场V中/>位置处的温度,/>表示尽可能接近,表示仿真期望温度场V中第/>个测点的温度,/>表示仿真期望温度场V的平均温度,其中,/>;
S52、将仿真期望温度场定义为真实温度场;
S53、基于最优测温分析约束对真实温度场进行最优测温分析,得到核电厂一回路最优测温点。
通过本发明提供的核电厂一回路最佳测温点的选择方法寻找到的测点位置测量精度高、稳定性强,计算出的平均温度最接近于真实,即选定测点位置为最佳测温点的位置。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、获取电厂设计参数,并构建仿真期望温度场;
S2、基于正态分布原理量化边界条件信息,并通过组合量化后的边界条件信息,得到测量温度场集合和测量温度场选取结果的概率;
S3、获取多组实际测量温度,查找测量温度场集合中与各组实际测量温度中四个测点的温度相匹配的测量温度场,并基于测量温度场选取结果的概率,得到实测温度场集合和实测温度场的概率分布;
S4、基于实测温度场的概率分布,对实测温度场集合中的各实测温度场进行期望和方差分析,得到实测温度场的期望和方差分析结果;
S5、基于实测温度场的期望和方差分析结果对仿真期望测温场进行最优测温分析,得到核电厂一回路最优测温点。
2.根据权利要求1所述的核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,所述S1中电厂设计参数为标定工况下的边界条件信息;所述边界条件信息包括平均质量流量、堆芯出口总流量、上封头旁流总流量、上封头旁流温度、热段出口静压。
3.根据权利要求1所述的核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,所述S2包括如下步骤:
S21、根据电厂设计参数中边界条件信息的不确定度,将边界条件信息作为正态分布的数据;
S22、基于预设步长对边界条件信息进行量化,得到量化后的边界条件信息;
S23、将量化后的边界条件信息进行组合,并基于各边界条件信息的组合结果构建若干测量温度场,得到测量温度场集合;
S24、根据测量温度场集合中测量温度场具有不确定性,则基于量化后的边界条件信息,计算得到测量温度场选取结果的概率;
所述测量温度场选取结果的计算表达式如下:
其中,表示概率,/>表示测量温度场选取结果,/>表示测量温度场集合中进行概率计算的测量温度场,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第1组量化后的边界条件信息,/>表示第1组量化后的边界条件信息中第j个需要设置的参数,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第2组量化后的边界条件信息,/>表示第2组量化后的边界条件信息中第k个需要设置的参数,/>表示进行概率计算的测量温度场对应的第n组量化后的边界条件信息,/>表示第n组量化后的边界条件信息中第m个需要设置的参数,n表示量化后的边界条件信息的总组数。
4.根据权利要求3所述的核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,所述S22包括如下步骤:
S221、定义量化的预设步长;
S222、利用预设步长遍历呈正态分布的边界条件信息,得到若干遍历步长的边界条件信息;
S223、将各遍历步长内的中间值作为该遍历步长的边界条件信息的内部取值,并将各遍历步长内所有可取值的概率之和作为该遍历步长的边界条件信息的概率,得到量化后的边界条件信息。
5.根据权利要求3所述的核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,所述S3包括如下步骤:
S31、获取预设时间长度内在相同条件下对同一目标的多组实际测量温度;
S32、基于多组实际测量温度,计算得到对同一目标的实际测量温度的概率密度分布;
所述对同一目标的实际测量温度的概率密度分布的计算表达式如下:
其中,表示对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,/>表示对同一目标的实际测量温度,/>表示第1测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第1测点的实际测量温度,/>表示第2测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第2测点的实际测量温度,/>表示第3测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第3测点的实际测量温度,/>表示第4测点的实际测量温度选取结果的概率,/>表示第4测点的实际测量温度;
S33、将各组实际测量温度中四个测点的温度作为标准,查找测量温度场集合中四个测点与标准相匹配的测量温度场,并基于测量温度场选取结果的概率和对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,得到实测温度场集合和实测温度场的概率分布。
6.根据权利要求5所述的核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,所述S33包括如下步骤:
S331、构建相对误差匹配模型;
所述相对误差匹配模型的计算表达式如下:
其中,表示第q组实际测量温度中第p个测点的温度,/>表示第L个测量温度场中第p个测点的温度,其中,/>;
S332、基于相对误差匹配模型,匹配测量温度场集合中各测量温度场四个测点的温度与各组实际测量温度中四个测点的温度,得到实测温度场集合;
S333、基于测量温度场选取结果的概率和对同一目标的实际测量温度的概率密度分布,构建边界条件信息概率模型;
所述边界条件信息概率模型的计算表达式如下:
其中,表示条件概率,/>表示各组实际测量温度中四个测点的温度的选取结果,表示各组实际测量温度中进行边界条件信息概率计算的四个测点的温度;
S334、利用边界条件信息概率模型判断实测温度场集合中的实测温度场是否唯一对应有边界条件信息,若是即,则进入S335,否即,则进入S336;
S335、计算得到实测温度场的概率分布;
所述实测温度场的概率分布的计算表达式如下:
其中,表示实测温度场的概率分布,/>表示联合分布概率,表示实测温度场集合中实测温度场的选取结果,/>表示实测温度场集合中进行概率分布计算的实测温度场,A表示边界条件信息选取结果,Aa表示与进行概率分布计算的实测温度场唯一对应的边界条件信息,C表示实测温度场集合;
S336、计算得到实测温度场的概率分布;
所述实测温度场的概率分布的计算表达式如下:
其中,表示与进行概率分布计算的实测温度场对应但非唯一对应的边界条件信息。
7.根据权利要求6所述的核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,所述S4中实测温度场的期望和方差分析结果的计算表达式如下:
其中,表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的数学期望,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的方差,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的数学期望的平方,/>表示进行概率分布计算的实测温度场中/>位置处的温度的平方的数学期望。
8.根据权利要求7所述的核电厂一回路最优测温点的选择方法,其特征在于,所述S5包括如下步骤:
S51、基于实测温度场的期望和方差分析结果,对仿真期望温度场构建最优测温分析约束;
所述最优测温分析约束的计算表达式如下:
其中,表示仿真期望温度场V中/>位置处的温度,/>表示尽可能接近,/>表示仿真期望温度场V中第/>个测点的温度,/>表示仿真期望温度场V的平均温度,其中,;
S52、将仿真期望温度场定义为真实温度场;
S53、基于最优测温分析约束对真实温度场进行最优测温分析,得到核电厂一回路最优测温点。
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