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大亚湾核电站首炉装载的遗传算法优化 被引量:1

Genetic algorithm optimization of the first cycle loading for the Daya Bay Nuclear Plant
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摘要 建立了压水堆堆芯燃料组件布置和可燃毒物配置优化的数学模型,采用基于位置的遗传操作算子,完成遗传算法程序编制,并和先进Green函数节块法程序(NNGFM)构成一个完整的堆芯燃料管理程序。分别以循环长度、功率峰因子和卸料燃耗为目标函数,应用遗传算法对大亚湾核电站首炉装载进行优化。结果表明,在不改变原有的富集度和随机初值情况下,与参考方案相比,各个优化方案都有明显的改善。满功率运行循环长度最大化能延长8d左右,卸料燃耗最大化的出炉燃耗加深0.640GWd.t-1左右,功率峰因子最小化使得功率峰因子从参考值的1.250降低到1.236。 A genetic algorithm (GA) model was developed to optimize fuel assembly loading patterns (LP) and burnable poison management. The genetic algorithm was integrated with the advanced Nodal Green's Function Method on the Neumann boundary condition code (NNGFM) to form an incore fuel management to optimize fuel arrangements. The code was employed to optimize the cycle length, the peak power factor and the discharge burnup of the first cycle loading for the Daya Bay Nuclear Plant. The results show that better solutions are acquired with random initial values without changing the designed fuel enrichment. For example, comparing to the reference LP, the effective full power cycle length maximization increased the length by about 8 days, the discharge burnup optimization increased the discharge burnup by 0.640 GWd·t-1, the power factor minimization decreased the power peak from 1.250 to 1.236.
出处 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1624-1627,共4页 Journal of Tsinghua University(Science and Technology)
关键词 大亚湾核电站 首炉装载 遗传算法优化 压水堆 堆芯燃料管理 装载模式 pressure water reactor (PWR) in-core fuel management genetic algorithm (GA)
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献7

  • 1刘勇 康立山 等.非数值进行算法--遗传算法[M].北京:科学出版社,1998..
  • 2沈炜.压水堆堆芯燃料管理计算与换料设计最优化(博士学位论文)[M].西安交通大学,1993..
  • 3刘勇 康立山 等.非数值并行算法——遗传算法.计算方法丛书[M].北京:科学出版社,1997..
  • 4刘勇,非数值并行算法.2.遗传算法,1998年
  • 5刘勇,计算方法丛书,1997年
  • 6沈炜,博士学位论文,1993年
  • 7Morita T,Trans Amer Nucl Soc,1986年,52卷,41页

共引文献28

同被引文献6

引证文献1

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