采用固态堆芯热管冷却的小型移动核电源具有环境适应性好、系统安全可靠、部署灵活及抗外部事件能力强等显著优点.为了有效控制极端落水事故下的反应性暴涨,在其堆芯燃料中添加了谱移吸收体Gd2O3.在通过调节堆芯不同位置处燃料的富集度和Gd2O3质量分数、实现堆芯功率展平的过程中,同时需要确保堆芯方案满足换料周期、正常工况和极端落水事故下的停堆深度等一系列目标,这使得小型移动核电源堆芯功率展平问题具有了高维度决策变量、多目标与多约束条件、多工况分析这三个特征.针对小型移动核电源堆芯功率展平所遇到的问题,基于协同进化算法、结合明确的物理经验,开发了一种小型移动核电源堆芯功率展平算法,通过聚类算法实现降维,通过子种群之间的协作实现收敛加速,通过基于高斯过程回归的代理模型实现对大量堆芯方案的预估和筛选,从而降低计算成本.与传统的差分进化算法、包含聚类的差分进化算法的优化结果进行对比,本文提出的堆芯功率展平算法在优化的质量和效率上均具有明显优势.经过该算法优化,堆芯方案的功率峰因子从1.30降低到1.14.优化结果表明:在协同进化算法框架下采用聚类和代理模型能够有效处理复杂堆芯的优化问题.
小型移动核电源 功率展平 协同进化算法 高斯过程回归