CN111144752A - 基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法，包括：考虑了失水事故瞬态过程中影响包壳温度演变过程的重要物理现象；基于模拟自然进化过程搜索最优解的遗传算法；基于失水事故分析程序；实现了核电厂失水事故下自动搜寻最优安注流量需求的过程。与现有核电厂安全注入系统所提供的安注流量相比，本发明方法考虑了失水事故下堆芯内重要参数与安注流量之间的关系，实现了自动搜寻最优安注流量需求的过程，能够使反应堆在满足核安全准则的情况下，减少安全注入系统中关键设备的水装量，从而降低安全注入系统关键设备的建设成本。
Description
技术领域
本发明属于核电厂安全分析技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法。
背景技术
作为压水堆核电厂设计基准事故之一，冷却剂丧失事故一直是国内外核反应堆设计时关注的重点。破口失水事故(LOCA)事故发生时，由于反应堆一回路冷却剂流失，若堆芯补水不及时或水装量过小将导致堆芯内传热恶化，威胁堆芯的完整性和压力容器的安全性，所以反应堆LOCA事故下的安注流量需求一直受到核电发达国家的高度重视。
核电站安全注入系统的设计要保证在核电站发生LOCA事故时能够向一回路补水和注入高浓度硼酸，以重新淹没并冷却堆芯，降低堆芯的反应性，防止堆芯重返临界以至于燃料元件温度的上升而发生熔融，使核电站安全停堆。通过实验测量来获得安全注入系统所需提供安注流量大小的代价很高或者不现实，而且实施起来有非常大的局限性。目前，通过软件模型计算结果来预测LOCA事故工况下安全注入系统的运行参数是行之有效的方法之一，相关建模计算结果已被应用于核电站的安全分析研究中。但是依旧存在一些问题亟待解决和优化。
传统安全注入系统安注流量需求分析流程需要先确定安注系统内关键设备的运行及结构参数，并基于系统分析程序验证LOCA事故工况下是否满足核安全准则；
以上的分析流程，会导致安全注入系统具有很高的安全裕量，关键设备体积过大，建设成本高，需要进行相关的优化和补充研究。
发明内容
本发明中开展了相关研究以解决现有安注流量需求分析方法存在的问题。首先考虑了失水事故瞬态过程中影响包壳温度演变过程中的重要物理现象；基于重要物理现象确定遗传算法中的优化变量及优化目标；基于失水事故分析程序；通过遗传算法得出核电厂不同破口尺寸失水事故下最优安注流量曲线，得到了基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法
本发明采用如下技术方案：
一种基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步：选取分析对象并确定具有N组破口尺寸的破口谱范围；
第二步：针对某一破口尺寸失水事故，选取最小安注水总量作为优化目标；核安全准则作为限制条件；
第三步：失水事故过程中反应堆一回路冷却剂流失，导致堆芯冷却恶化，包壳温度上升，基于对失水事故过程中影响包壳温度演变过程的重要物理现象分析，得出安注流量的大小对包壳温度的影响很大，因此安注流量的大小取决于堆芯内包壳温度，选取包壳温度与安注流量之间的关系表，如表1所示，和安注触发条件参数作为遗传算法的优化变量；
表1包壳温度与安注流量关系表
X1-X8为关系表中遗传算法所需优化的变量；
第四步：设置遗传算法参数交叉变异概率，对优化变量进行交叉变异操作产生新的优化变量组合；
第五步：利用失水事故分析程序并行计算具有不同优化变量组合的分析对象模型，通过数据处理得到堆芯内包壳峰值温度、安注水总量和堆芯顶部空泡份额；
第六步：根据安注水总量大小确定优化变量组合的适应度高低，安注水总量越小，对应的优化变量组合适应度越高，适应度高的优化变量组合被选中作为下一代优化变量组合的概率更大，采取轮盘赌法更新出下一代优化变量组合；
第七步：判断最优优化变量组合在遗传算法中是否连续四代未更新，未更新表示最优优化变量组合已经收敛，或者判断是否到达遗传算法设置的最高迭代次数；没有收敛或者未达到最高迭代次数，将返回第四步操作，并重复第四步到第七步操作；收敛或者达到最高迭代次数，将进行下一步操作；
第八步：最优优化变量组合收敛或者达到最高遗传算法迭代次数，选取最小安注水总量所对应的优化变量组合为当前破口尺寸失水事故下最优优化变量组合；
第九步：判断N组破口尺寸是否全都计算完成，未完成则重新选取破口尺寸重复第二步到第八步计算过程；完成破口谱计算则进行下一步操作；
第十步：从破口谱所对应的N组最优优化变量组合中，选取安注水总量最大的一组最优优化变量组合；
第十一步：第十步选出的最优优化变量组合所对应的安注流量变化曲线为该破口谱下失水事故安注流量需求曲线。
和现有技术相比较，本发明具备如下优点：
1：安注流量需求分析过程中无需安注系统的运行参数和关键部件的结构参数，简化了失水事故分析模型。
2：传统失水事故安注流量需求分析过程，需根据前一次计算结果手动更改安注流量曲线形式，然后进行下次计算；该过程所需计算量大，且缺少自动优化过程，最终会导致安全注入系统具有很高的安全裕量，关键设备体积过大，建设成本高。本发明中以最小安注水总量作为优化目标，采取遗传算法针对安注流量曲线形式进行自动化寻优，能够使反应堆在满足核安全准则的情况下，减少安全注入系统中关键设备的水装量，从而降低了安全注入系统关键设备的体积及建设成本。
3：本方法中针对遗传算法所需遗传迭代次数较多，计算量大等特点，采用并行计算有效减少了计算时间，提高了算法计算效率。
附图说明
图1为本发明提出的适用于基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合图1对本发明中提出的基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法的实现步骤进行详细说明。
第一步：选取分析对象并确定具有N组破口尺寸的破口谱范围；
第二步：针对某一破口尺寸失水事故，选取最小安注水总量作为优化目标；核安全准则作为限制条件；
第三步：失水事故过程中反应堆一回路冷却剂流失，导致堆芯冷却恶化，包壳温度上升，基于对失水事故过程中影响包壳温度演变过程的重要物理现象分析，得出安注流量的大小对包壳温度的影响很大，因此安注流量的大小取决于堆芯内包壳温度，选取包壳温度与安注流量之间的关系表，如表1所示，和安注触发条件参数作为遗传算法的优化变量；
表1包壳温度与安注流量关系表
X1-X8为关系表中遗传算法所需优化的变量；
第四步：设置遗传算法参数交叉变异概率，对优化变量进行交叉变异操作产生新的优化变量组合；
第五步：利用失水事故分析程序并行计算具有不同优化变量组合的分析对象模型，通过数据处理得到堆芯内包壳峰值温度、安注水总量和堆芯顶部空泡份额；
第六步：根据安注水总量大小确定优化变量组合的适应度高低，安注水总量越小，对应的优化变量组合适应度越高，适应度高的优化变量组合被选中作为下一代优化变量组合的概率更大，采取轮盘赌法更新出下一代优化变量组合；
每一代优化变量组合数为n，优化变量组合i的适应度为fi，则优化变量组合i被选中的概率为：
第七步：判断最优优化变量组合在遗传算法中是否连续四代未更新，未更新表示最优优化变量组合已经收敛，或者判断是否到达遗传算法设置的最高迭代次数；没有收敛或者未达到最高迭代次数，将返回第四步操作，并重复第四步到第七步操作；收敛或者达到最高迭代次数，将进行下一步操作；
第八步：最优优化变量组合收敛或者达到最高遗传算法迭代次数，选取最小安注水总量所对应的优化变量组合为当前破口尺寸失水事故下最优优化变量组合；
第九步：判断N组破口尺寸是否全都计算完成，未完成则重新选取破口尺寸重复第二步到第八步计算过程；完成破口谱计算则进行下一步操作；
第十步：从破口谱所对应的N组最优优化变量组合中，选取安注水总量最大的一组最优优化变量组合；
第十一步：第十步选出的最优优化变量组合所对应的安注流量变化曲线为该破口谱下失水事故安注流量需求曲线。
Claims (1)
1.一种基于遗传算法的核电厂失水事故安注流量需求分析方法，其特征在于，包括如下内容：
第一步：选取分析对象并确定具有N组破口尺寸的破口谱范围；
第二步：针对某一破口尺寸失水事故，选取最小安注水总量作为优化目标；核安全准则作为限制条件；
第三步：失水事故过程中反应堆一回路冷却剂流失，导致堆芯冷却恶化，包壳温度上升，基于对失水事故过程中影响包壳温度演变过程的重要物理现象分析，得出安注流量的大小对包壳温度的影响很大，因此安注流量的大小取决于堆芯内包壳温度，选取包壳温度与安注流量之间的关系表，如表1所示，和安注触发条件参数作为遗传算法的优化变量；
表1 包壳温度与安注流量关系表
X1-X8为关系表中遗传算法所需优化的变量；
第四步：设置遗传算法参数交叉变异概率，对优化变量进行交叉变异操作产生新的优化变量组合；
第五步：利用失水事故分析程序并行计算具有不同优化变量组合的分析对象模型，通过数据处理得到堆芯内包壳峰值温度、安注水总量和堆芯顶部空泡份额；
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