一种基于DCS平行系统的仪控设备分级方法和系统

    公开(公告)号:CN119884810A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411824334.0

    申请日:2024-12-12

    Abstract: 本申请属于仪控设备分级技术领域,旨在解决传统的设备分级工作只能通过察看大量手册、图纸及报告,并基于人员的经验和技术能力进行主观判断的问题。本申请公开了一种基于DCS平行系统的核电站仪控设备分级方法,依据故障后DCS平行系统的响应以及仪控设备分级规则确定仪控设备的关键度等级,设置核电站仪控设备关键度级别,通过DCS平行系统设置、故障模拟、特征参数读取与匹配分级规则,实现仪控设备的风险评估与分级管理,构建故障库,制定分级规则,模拟故障插入,读取特征参数,确定关键度等级,存储分级结果,生成报告。本申请有效提高核电厂仪控设备分级的效率,减少人因失误,降低人力成本。

    一种适用于汽辅泵控制参数优化的汽辅泵模型构建方法

    公开(公告)号:CN118244628A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202211663299.X

    申请日:2022-12-23

    Abstract: 本发明提供了一种适用于核电厂汽辅泵转速控制参数优化的汽辅泵模型构建方法,包括:提取核电厂汽辅泵模型数学模型;构建核电厂汽辅泵动力学仿真模型;开发的流量‑扬程曲线拟合模型和汽辅泵动力学仿真模型;在仿真平台中构建核电厂汽辅泵系统仿真模型,模拟汽辅泵系统在不同工况下的响应特性;在仿真平台中构建核电厂汽辅泵转速控制系统仿真模型,模拟不同工况下,汽辅泵转速的调节控制;根据核电厂汽辅泵转速控制特性,选取不同的控制参数代入核电厂汽辅泵转速控制系统模型;比较新设置的控制参数控制效果与最初设置的参数控制效果。本发明提升了核电厂汽辅泵系统仿真的准确性和精确度。

    DCS控制机柜、工控网络和配电系统融合仿真系统

    公开(公告)号:CN119806070A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411896575.6

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本公开属于核电技术领域,具体涉及一种DCS控制机柜、工控网络和配电系统融合仿真系统。本公开将DCS控制机柜三维仿真模型、DCS工控网络仿真模型和DCS配电仿真模型进行融合,实现各模型之间的数据交互,能进行DCS网络故障、配电故障的维修场景仿真和故障演练。为核电厂DCS运维提供数字化运维的工具。将对核电厂DCS系统有重要影响的DCS工控网络和配电系统融合到DCS仿真系统中,由此提供交换机以及机柜配电系统正常和故障情况下DCS系统的仿真。由此提供与现场更为逼真的DCS仿真系统,为核电厂DCS运维提供可信的仿真分析与验证工具,助力DCS运维数字化转型。

    一种核电厂DCS网络故障模型及其构建方法

    公开(公告)号:CN118233319A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202211643445.2

    申请日:2022-12-20

    Abstract: 本发明涉及DCS模拟技术领域,具体公开了一种核电厂DCS网络故障模型及其构建方法。该模型包括站间通讯点网络故障信号自动生成模块、网络故障模型算法模块、网络故障模型自动生成模块,该方法包括如下步骤:形成站间通讯点清单;获取核电厂机组网络拓扑信息;配置交换机网络故障信号,并发送至虚拟仿真系统;站间通讯点网络故障信号自动生成模块以站间通讯点清单和机组网络拓扑信息为输入,生成每一对站间通讯点的网络故障信号和组合程序;网络故障模型算法模块模拟故障现象;网络故障模型生成模块生成包含DCS网络故障模型的虚拟仿真系统仪控组态程序。本发明形成了一套网络故障的验证系统,便于运维人员故障分析,提升了核电厂运维效率。

    一种核电厂流体网络模型自动调试方法

    公开(公告)号:CN116108635A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202211663197.8

    申请日:2022-12-23

    Abstract: 本发明涉及核电厂流体网络仿真技术领域,具体公开了一种核电厂流体网络模型自动调试方法。该方法包括:在流体网络模型中设置管道目标流量参数,使流体网络模型进入自动调试节点,并获得流体网络边界压力和关键节点压力分配值;根据已知的压力和关键节点压力分配值,进行节点压力自动分配;依据自动分配的节点压力值和管道目标流量,计算获得各条管道流导值,并依据获得的流导值进行流体网络矩阵求解;判断各管道流量和关键节点压力值是否满足误差要求。该方法能够大幅减少调试工作量,提高流体网络模型调试效率;同时,提高了换热器调试效率,提升了调试结果准确性,也减少了人因因素对模型调试结果的影响。

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