Session: 14-17 Student Paper Competition

Paper Number: 65466

Start Time: August 6, 2021, 04:45 PM

65466 - Research on Optimization and Verification Method of Sensor Arrangement in the Chemical and Volume Control System 

In order to avoid the occurrence of nuclear accidents during the operation of nuclear power plants, it is necessary to always monitor the status of relevant facilities and equipment. The premise of condition monitoring is that the sensor can provide sufficient and accurate operating parameters. Therefore, the sensor arrangement must be rationalized. Too few sensors will not detect some important parameters, while too many sensors will increase the cost and reduce the reliability of the system. And by optimizing the arrangement of sensors, the optimal configuration of sensors is given, which can improve the operation safety, management level and emergency response capabilities of nuclear power plants.
As one of the nuclear auxiliary system, the chemical and volume control system plays an important role in ensuring the safe operation of nuclear power plants. There are plenty of sensor measuring points arranged in the chemical and volume control system. These sensors are not only for detecting faults, but also for running and controlling services. Therefore, from the perspective of fault detection, the sensor configuration of the chemical and volume control system is optimized. Based on the results, it can be verified that the sensor arrangement of the chemical and volume control system can meet the corresponding fault monitoring requirements, and the effectiveness of the optimization algorithm in this paper is also verified.
How to solve the sensor configuration optimization problem, there are two main types of methods, namely traditional optimization algorithms and non-traditional optimization algorithms. Scholars have done a lot of research using traditional optimization algorithms to solve optimization problems. However, the traditional optimization algorithm is extremely dependent on the spatial characteristics, so the application of this algorithms is greatly restricted. The rise of non-traditional optimization algorithms has given scholars many new ideas, The algorithms performance can be improved through continuous optimization of the algorithms and in combination with other algorithms. As one of the non-traditional optimization algorithms, The disadvantage of the basic particle swarm optimization algorithm is that the parameters are fixed, the particles are single, and it is easy to fall into the local optimal. In this paper, the basic particle swarm optimization algorithm is improved by Non-linearly adjusting inertia weight factor, Asynchronously changing learning factor, and variating particle. The improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the sensor placement.
It has been verified that a smaller number of sensors can meet the fault detection requirements of the chemical and volume control system, and it is proved that the improved particle swarm optimization algorithm in this paper can improve the basic particle swarm optimization algorithm to a certain extent. This method has good applicability. When the algorithm of this paper is used to optimize other systems with sufficient parameters and consistent objective function, the algorithm of this paper is also feasible.
Key words: Optimal sensor placement;Chemical and volume control system;Particle swarm optimization
 

Presenting Author: Gui Zhou Harbin Engineering University

Authors:

Gui Zhou Harbin Engineering University
Minjun Peng Harbin Engineering University
Hang Wang Harbin Engineering University