Автоматизированная система мониторинга тепловой экономичности энергоблока АЭС

Рассмотрены методологические основы, которые легли в основу автоматизированной системы расчета технико-экономических показателей (ТЭП) энергоблоков АЭС с реакторами типа ВВЭР-1000 в составе АСУТП системы верхнего блочного уровня. Описана многоуровневая структура вычислительного процесса, включающая предварительную обработку и валидацию входных сигналов, поэтапный расчет промежуточных и интегральных показателей, формирование отчетных форм для различных временных интервалов агрегирования. Особое внимание уделено проблеме обеспечения достоверности результатов расчета в условиях возможной недостоверности входных измерительных сигналов. Проведен количественный анализ чувствительности итоговых показателей к отказам отдельных измерительных каналов, позволяющий ранжировать входные сигналы по степени их критичности для корректного определения ТЭП. Предложен подход к организации системы отчетных форм, обеспечивающий комплексный анализ тепловой экономичности на оперативном, сменном, суточном и месячном интервалах. Представленные решения реализованы в виде программного обеспечения, прошедшего апробацию на архивных данных действующих энергоблоков.

Аффилиация авторов
Жарко Елена Филипповна – канд. техн. наук, старший научный сотрудник, e-mail: zharko@ipu.ru
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.
Контактный телефон +7 495 198-17-20, (доб. 1422).

Список литературы
1. Трухний А.Д. Стационарные паровые турбины. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Энергоатомиздат, 1990. 640 с.
2. Ривкин С.Л., Александров А.А. Термодинамические свойства воды и водяного пара. М.: Энергоатомиздат, 1984. 80 с.
3. Бывайков М.Е., Жарко Е.Ф., Менгазетдинов Н.Э., Полетыкин А.Г., Прангишвили И.В., Промыслов В.Г. Опыт проектирования и внедрения системы верхнего блочного уровня АСУ ТП АЭС // Автоматика и телемеханика. 2006. № 5. С. 65-79.
4. Полетыкин А.Г., Жарко Е.Ф., Менгазетдинов Н.Э., Промыслов В.Г. Развитие систем верхнего уровня АСУ ТП и концепция Industry 4.0 // Труды 13-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ XIII, Москва, 2019). М.: ИПУ РАН, 2019. С. 2596-2605.
5. Степанов В.Н. Особенности реализации модуля обмена данными для шлюза АСУ ТП АЭС // Труды 14-й Международной конференции ≪Управление развитием крупномасштабных систем≫ (MLSD-2021). М.: ИПУ РАН, 2021. С. 1369-1372.
6. Аркадов Г.В., Павелко В.И., Финкель Б.М. Системы диагностирования ВВЭР. М.: Энергоатомиздат, 2010. 391 с.
7. Жарко Е.Ф., Полетыкин А.Г., Промыслов В.Г. Проблемы оценки надежности и качества программного обеспечения в системах управления // ИТ-Стандарт. 2017. № 1(10). С. 26–31.
8. Башлыков А.А. Основы конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений в атомной энергетике. М.: ИНФРА-М, 2024. 351 с.
9. Жарко Е.Ф., Чернышев К.Р., Абдулова Е.А. Гибридная интеллектуальная система поддержки операторов АЭС: подход к построению, архитектура и модуль данных // Автоматизация в промышленности. 2025. № 12. С. 3–11.
10. Locatelli G., Boarin S., Pellegrino F., Ricotti M.E. Load following with Small Modular Reactors (SMR): A real options analysis // Energy. 2015. Vol. 80. Pp. 41–54.
11. Prantikos K., Tsoukalas L.H., Heifetz A. Physics-Informed Neural Network Solution of Point Kinetics Equations for a Nuclear Reactor Digital Twin // Energies. 2022. Vol. 15(20):7697.
12. Jiang Z., Guo Y., Wang Z. Digital twin to improve the virtualreal integration of industrial IoT // Journal of Industrial Information Integration. 2021. Vol. 22:100196.
13. Минаев П.А., Горбунов В.А., Лоншаков Н.А., Мечтаева М.Н. Разработка нейросетевой модели паротурбинной установки АЭС // Надежность и безопасность энергетики. 2025. Т. 27(2). С. 112-121.
14. Jendoubi C., Asad A. A Survey of Artificial Intelligence Applications in Nuclear Power Plants. // IoT. 2024. Vol. 5(4), Pp. 666-691.
15. Kim K.M., Hurley P., Duarte J.P. Physics-informed machine learning-aided framework for prediction of minimum film boiling temperature // International Journal of Heat and Mass Transfer. 2022. Vol. 191:122839.
16. Agarwal V., Araseethota Manjunatha K. Federated transfer learning for condition-based maintenance in nuclear power plants // Proceedings of the 33rd European Conference on Safety and Reliability. 2023. P612.
17. Жарко Е.Ф., Абдулова Е.А., Чернышев К.Р. и др. Расчет технико-экономических показателей АЭС: методология, алгоритмы и реализация. М.: ИПУ РАН, 2025. 318 с.
18. Jharko E., Abdulova E. Calculation and Analysis of Technical and Economic Indicators of the NPP Power Unit // IFACPapersOnLine. 2023. Vol. 56(2). Pp. 7753–7758.
19. Жарко Е.Ф., Абдулова Е.А. Расчет и анализ технико-экономических показателей энергоблока АЭС // Тр. XIV всероссийского совещания по проблемам управления. М.: ИПУ РАН, 2024. С. 2086-2091.
20. Жарко Е.Ф., Сакрутина Е.А. Оценка технико-экономических показателей и обеспечение нормальной эксплуатации атомной электростанции // Тр. 11-й международной конференции ≪Управление развитием крупномасштабных систем≫. М.: ИПУ РАН, 2018. Т. 2. С. 451-457.
21. Abdulova E. Modification of the Risk Potential Predicting Algorithm for Monitoring the State of the NPP Power Unit // 2023 International Russian Smart Industry Conference. 2023. Pp. 675-679.