基于PSO-BP神经网络的游泳池式反应堆堆芯功率调节系统优化研究

来源：核动力工程杂志2024年第4期北京时间：

作者：彭治文, 陈晓亮, 朱珈辰, 王峰

单位：中国原子能科学研究院反应堆工程技术研究所，北京，102413；

摘要：基于MATLAB/Simulink平台构建49-2游泳池式反应堆堆芯功率调节系统和一回路传热系统的仿真模型，开展外界反应性扰动仿真试验验证模型的准确性。采用粒子群算法（PSO）与反向传播（BP）神经网络相结合的比例-积分-微分（PID）控制器作为主控制器，模拟堆芯反应性和堆芯进口温度扰动下调节系统的响应情况，与游泳池式反应堆原控制器和传统BP神经网络控制器的响应情况相比较。结果表明，外界存在扰动时，基于PSO-BP神经网络的PID控制器可以使堆芯迅速达到稳定状态，调节时间更短、超调量更小，具有更好的鲁棒性和稳定性。

关键词：粒子群算法（PSO）, 反向传播（BP）神经网络, 比例-积分-微分（PID）控制器, 反应堆功率调节