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MADS和CSA算法在压水堆核电厂堆芯换料优化问题中的应用研究

陶乃贵  
【摘要】:压水堆堆芯换料方案设计关系到核电厂运行的安全性和经济性,但由于优化变量众多搜索空间异常庞大,是一个十分复杂的组合优化问题。本文针对网格自适应直接搜索算法(MADS)和特征统计算法(CSA)在换料优化问题上的应用加以研究,其中MADS算法是近年来国际优化领域的新研究成果,其在求解普通连续变量优化问题时有着良好的性能表现,但迄今尚未见该算法应用于核电厂换料优化方面的报道。CSA算法已有在用于核电厂换料优化时可以取得较好效果的相关报道,但由于缺少基准问题完整的解空间信息,因此对该算法搜索全局最优解的能力以及优化搜索效率等问题迄今都尚未有明确的结论。本文利用已构造的枚举所有换料方案并完成评价的压水堆换料优化基准问题,对MADS算法在反应堆换料优化问题上的应用进行了初步的可行性研究,并以搜索效率及优化结果的质量为评价指标,对MADS算法及CSA算法进行了定量的评估。最后,将CSA算法应用于秦山核电厂换料优化问题,并对结果进行一定的分析。 首先,利用离散变量连续化的方法及拉丁超立方抽样法将MADS算法应用于压水堆换料优化问题。有关基准问题的研究结果表明,在开展以最大化有效增殖系数或最小化棒功率峰为目标函数的无约束优化时,MADS均能在评价很少方案的情况下得到高质量的优化结果。而在开展以棒功率峰为限制条件的最大化有效增殖系数的约束优化时,MADS的搜索质量及搜索效率并不比一些组合优化算法高。研究发现这是因为当MADS以一个较好方案为当前网格中心时,产生的下一代方案集仍然显得过于分散,没有表现出一定的规律性。 然后,利用有关基准问题定量评估了CSA算法在应用于换料优化问题时的搜索质量及搜索效率。本文选取组件相对功率作为算法统计的特征量,以枚举并评价所有可能的组件交换方式对每一代随机产生的方案群体进行调整得到下一代方案群体。研究结果表明,对以最大化有效增殖系数或最小化棒功率峰为目标的无约束优化,或对在棒功率峰约束下以最大化有效增殖系数为目标的约束优化,CSA算法均具有很高的优化结果质量及搜索效率。之后,对CSA算法的搜索机理进行了一定的研究,揭示了算法的稳定性及全局性。 最后,将CSA算法应用于秦山堆芯换料优化。得到的优化换料方案均表现出很好的性质,包括有效增殖系数,棒功率峰及功率分布。这表明,CSA算法具有很好的应用前景。


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