Conception de systèmes de contrôle avancé de réacteur PWR flexible : vers une solution industrielle

Design of advanced control systems for flexible PWR reactors

• Auteur / Autrice : Guillaume Dupré
• Direction : Philippe Chevrel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, productique et robotique
• Date : Soutenance le 06/12/2023
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et le numérique
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Framatome
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Commande, Observation, Diagnostic et Expérimentation - Département Automatique, Productique et Informatique - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Jean-Jacques Loiseau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Chevrel, Gildas Besançon, Guillaume Sandou, Ionela Prodan, Mohamed Yagoubi
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Gildas Besançon, Guillaume Sandou

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réacteurs à eau sous pression

Commande non linéaire

Commande prédictive

Mots clés libres

Commande prédictive

Commande à gains séquencés

Physique des réacteurs

Model predictive control

Gain-Scheduling control

Reactor physics

Résumé

La plupart des unités de production d’électricité d’origine renouvelable déployées ces dernières années sont par nature intermittentes. En l’absence de solution de stockage à grande échelle, la production et la consommation d’électricité doivent être constamment équilibrées pour garantir la stabilité du réseau. Ce rôle, traditionnellement occupé par les centrales thermiques à flamme, tend de plus en plus à être assuré par les centrales nucléaires. Ainsi, cette thèse vise à améliorer la flexibilité des réacteurs nucléaires à eau sous pression afin de répondre aux futurs besoins du réseau électrique. Pour ce faire, plusieurs systèmes de contrôle du cœur du réacteur ont été conçus en se basant sur des méthodes avancées du domaine de l’automatique, à savoir la commande prédictive et la commande à gains séquencés. Un modèle non-linéaire de réacteur multi-mailles, destiné à la synthèse de lois de commande, a notamment dû être développé. De complexité juste suffisante, il est bien adapté à des fins de prédiction court terme. La solution finalement proposée comporte deux volets : 1) un système temps réel d’aide au pilotage (brevet monde), qui fait désormais partie de l’offre commerciale de Framatome, et 2) une solution de pilotage hiérarchique compatible avec les boucles de régulation de température existantes, dont les performances sont nettement accrues en termes de flexibilité et de respect des contraintes opérationnelles, par rapport aux modes de pilotage actuels. Cette solution s’appuie sur les techniques d’implémentation de commande prédictive non-linéaire les mieux adaptées.

Most renewable electricity generation units deployed in recent years are inherently intermittent. In the absence of large scale storage solutions, electricity production and consumption must be constantly balanced to ensure grid stability. This role, traditionally played by fossil-fired power plants, is increasingly being filled by nuclear power plants. Hence, this thesis aims at enhancing the flexibility of pressurized water nuclear reactors to meet future grid requirements. To achieve this, several core control systems have been designed based on advanced control methods, namely model predictive control and gain scheduling control. In particular, a non-linear multi-mesh reactor model, dedicated to the design of control laws, had to be developed. Its complexity is well-suited to short-term predictions. The solution ultimately proposed is twofold: 1) a real-time operator assistance system (world patent), which is now part of Framatome’s commercial offer, and 2) a hierarchical control solution compatible with existing temperature control loops, whose performance is significantly enhanced in terms of flexibility and compliance with operational constraints, compared with current core control systems. This solution relies on the most relevant non-linear model predictive control implementation techniques.