核燃料管理与优化ppt课件.ppt

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1、核燃料管理与优化核能系堆芯换料设计的优化换料方案设计的优化先进换料方案搜索程序模拟退火算法遗传算法换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型堆芯装料方案设计优化的任务就是要在多循环燃料管理所确定的燃料管理策略下，在确保核电厂安全运行的前提下，寻求堆内燃料组件和可燃毒物的最优空间布置，以使核燃料循环能量成本最低。由于要准确计算循环的能量成本必须进行经济性分析，这是比较复杂的，而且不可能用一简单公式定量地表述。因此，在实际的换料设计优化中，人们常选择一些和燃料循环成本直接有关的非费用函数作为优化时的目标函数。换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型1)循环末从反应堆卸出的燃料组件的平

2、均卸料燃耗深度Bd最大，即换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型2)循环初(BOC)堆芯燃料的装载量与循环期间所生的能量之比为最小，这等价于:①对于给定的BOC堆芯燃料富集度，使循环长度Tc最长，或使循环的能量输出最大，即②对于给定的循环长度或能量输出，使BOC堆芯燃料装载量最小。换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型3)对给定的BOC燃料富集度和循环长度，使循环末(EOC)堆芯反应性或临界可溶硼浓度CB最大，即换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型4)在许多情况下，从安全角度出发把要求在整个循环期间堆芯的最大功率峰因子KV最小作为目标函数，对于新的堆芯设计来讲，功率峰因子

3、的减小意味着在安全准则允许之下，堆芯功率密度的可以提高，在相同堆芯体积下，增大堆芯功率的输出。即要求换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型在实际中压水堆堆芯装料方案设计问题有时是一个多目标优化问题，例如要求寿期末可溶硼浓度最大，整个循环中功率峰因子最小等，这时可以构造一个复合的目标函数f最小化目标函数加权系数换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型换料设计优化常用的约束条件有:1)整个循环期间堆芯的最大功率峰值小于许可值。2)燃料的最大卸料燃耗深度小于许可值，随着燃料制造和组件设计的改进，燃料卸料燃耗的许可值在不断提高，目前已达到50GWd/tU以上。3)整个寿期内堆芯的慢化

4、剂温度系数为负值。4)停堆深度不低于某一规定值。5)新料的富集度小于某一规定值。这往往是燃料供应商提出的约束条件。换料方案设计的优化堆芯换料设计优化模型研究上述目标函数与反应堆的状态方程不难发现堆芯换料设计优化问题具有如下的特点:1)该优化问题是一个典型的组合优化问题;2)由于燃料组件位置，可燃毒物的数量等控制变量在可行域内是离散变化的，因而该问题必须用比通常连续变量规划还困难的多的整数规划方法求解;3)问题的非线性，例如堆芯的燃耗分布与堆芯功率分布之间存在着密切的互相依赖关系;4)目标函数与部分约束条件不能用表达式直接表示。它们的值只能通过复杂的反应堆多维中子扩散方程和燃

5、耗方程的计算而获得;5)需多次重复地进行堆芯的扩散-燃耗计算。换料方案设计的优化堆芯换料设计优化方法单循环燃料管理中堆芯换料方面的选择是一个典型的优化问题，它并具有上节中所提到的五个特点，使优化问题变得复杂并很难处理。同时由于控制变量数目的增加，使问题的规模变得异常之大。例如用整数规划求解堆芯燃料组件优化布置方案时，典型的三区装载压水堆堆芯含193个燃料组件，即使在堆芯1/4对称布置且无可燃毒物的条件下，也有1043量级堆芯装载方案，因此，要通过有限量的计算在这么巨大的搜索空间中找出一个全局最优的方案是极其困难甚至是不可能的。因为如此，在实际工程中就常采用一些近似的方法。换

6、料方案设计的优化堆芯换料设计优化方法多年来，人们一直对这个问题给予很大的重视并努力寻求解决问题的办法。首先致力于寻找简化和缩小问题规模的办法，例如对问题的线性化，变量之间的脱耦等办法；其次是研究先进快速的堆芯中子学的计算方法，以提高计算可行解的能力和速度;最后研究开发先进和有效的优化技术，以提高搜索的范围、能力和速度，例如近期新的优化方法，为模拟退火，遗传基因算法等先进优化方法在堆芯方案设计优化中的应用。换料方案设计的优化堆芯换料设计优化方法人们最早、最直观的办法便是根据设计和运行的经验采用直接搜索的方法进行换料方案的设计，但由于可行解方案的庞大以及由于经验的有限，因此往往

7、耗时太大而且往往陷于局部最优，难于找到全局最优的理想方案，后来随着优化技术的进步出现了"专家系统"和"神经网络"等应用，大大提高了搜索的空间和能力，提高了计算效率和精度。换料方案设计的优化堆芯换料设计优化方法20世纪80年代提出了用脱耦方法把燃料组件和可燃毒物控制问题分开处理，以减少问题的规模。属于这种方法的有以美国普渡大学DIRECT/POISPUT和宾州大学的OPHAL/SPOT两个代表性程序。这两个程序均己在个别压水堆核电厂中应用。它们的优点是简化了问题，提高了计算效率。但是由于都作了脱耦、线性化等近似，因而