基于压水堆蒸汽系统的遗传算法介绍

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　　摘要：本文介绍一种基于典型压水反应堆核电站的蒸汽循环的参数优化框架，该方法确定蒸汽循环的最佳操作参数以最大化功率输出，其中主回路保持不变。介绍建立蒸汽循环系统的热力学的模型，以确定不同运行条件下的功率输出，为研究模型的可用性和准确性提供参考。
　　关键词：参数优化；蒸汽系统模型；遗传算法；压水堆核电站
　　1.介绍
　　燃煤电厂占全国总耗电量的78.4%，占全国煤炭总消费量的46%。作为世界上最大的能源生产国和消费国，中国面临着增加电力供应和减少温室气体和空气污染物排放的相互冲突的压力。为了解决这个问题，政府积极推动核电站建设，可以大规模低排放发电。压水反应堆核电机组的特点是热效率低（约33-34%），与使用化石燃料的蒸汽动力装置（约40-45%）相比，考虑到低热效率削弱了压水反应堆核电站的经济性和竞争力，学者和设计师试图以不同的方式改进设计和操作以获得更好的性能。本文介绍压水反应堆蒸汽循环的参数优化方法，以最大化功率输出，探讨建立蒸汽轮机组，再热系统，再生系统，蒸汽发生器和冷凝器等蒸汽循环系统的热力学模型的思路，将遗传算法和单纯形算法与改进的搜索策略相结合，介绍一种改进的遗传-单纯形算法。
　　2.蒸汽循环的热力学模型
　　2.1热力学分析
　　在蒸汽循环系统中组合不同类型的部件以实现传热和发电，包括汽轮机、蒸汽发生器、汽水分离再热器、除氧器、给水加热器和冷凝器等。热力学分析量化了组分中工作流体的焓值、压力、温度和质量流量分布。
　　涡轮机：蒸汽轮机由串联级组成，其中蒸汽的内部能量被转换成涡轮机转子的动能。本文中设计和非设计操作条件之间的主蒸汽参数的变化很小。因此引入合理的假设，即每个涡轮机组的效率是恒定的并且等于核电站的额定运行条件的效率。应考虑密封泄漏来纠正涡轮机的蒸汽流量。密封的流速的计算应考虑密封径向间隙的截面积、通过密封的节流阀的数量、比容、流量系数等因素。
　　汽水分离再热器：汽水分离再热器系统用于提高发电厂的热效率并减少湿蒸汽引起的涡轮机的叶片腐蚀。关于系统的质量和能量平衡，通常水分不能完全分离，少量残留在蒸汽中。虽然残余水分很少，但它对再热蒸汽性能的影响不可忽视。可通过分离效率评估分离器的性能。
　　给水加热器：给水加热器通过提高管道输送到蒸汽发生器的给水温度来提高循环效率。为了优化蒸汽循环，已知以下参数：入口给水的质量流速和热力学性质、加热蒸汽的质量流量和热力学性质、来自前一个加热器的排水管的质量流量和热力学性质。将确定出口给水的热力学性质、出口排水管的热力学性质。
　　除氧器：除氧器用于核电站，用于在输送到蒸汽发生器之前去除溶解在给水中的不可冷凝气体。在除氧器中，将给水喷入薄液膜或微小液滴中，然后加热至饱和状态，该过程从给水中释放出不可冷凝的氣体。事实上，除氧器还起到给水加热器的作用，它是一个直接接触式换热器。因此，可以使用质量和能量平衡方程对其进行建模。
　　冷凝器：冷凝器是壳管式热交换器。它冷凝涡轮机的排气蒸汽，用于蒸汽循环的工作流体循环。蒸汽在壳侧流动并冷凝，冷却水在管侧内循环。在冷凝器的运行中，冷凝水流入热阱并且可以稍微过冷。
　　冷凝泵和给水泵：在流入蒸汽发生器之前，通过冷凝泵和给水泵将给水加压。由冷凝泵和给水泵加压产生的给水焓值升高到估算值。为了精确模拟蒸汽循环，虽然它占总给水焓上升值的一小部分，但不应忽略加压的影响。
　　电厂功率输出和热效率：压水反应堆中的核燃料产生的热量被传递到蒸汽发生器，在那里产生蒸汽用于涡轮发电机机组以产生电力。为了估算电厂功率输出，应首先确定蒸汽发生器产生的蒸汽流量。对于给定的压水反应堆热功率，蒸汽循环的热效率可进行简答表达。
　　2.2模型
　　基于上述分析基础，可对蒸汽循环建模，对评估不同操作方案下的热性能提供参考。首先，为了简化推导并同时确保仿真的有效性，提出了以下假设：
　　（1）对于任何操作方案，蒸汽循环处于稳定状态；
　　（2）热功率保持不变，这意味着蒸汽发生器热负荷对于所有运行方案都是相同的；
　　（3）蒸汽循环中热交换器的较低端子温度差是固定的，以保持传热性能；
　　（4）管道和阀门中的压力损失等于原始操作方案的压力损失。
　　在模拟模型中，输入变量是蒸汽压力和提取的质量流量，输出结果包括电功率和热效率。设计和非设计条件之间蒸汽流量的定量关系可以流动形式表示，其中需考虑蒸汽质量流量、入口蒸汽压力、入口蒸汽温度等。
　　3.改进的遗传-单纯形算法
　　改进的混合算法采用改进的搜索策略，并将遗传算法与单纯形算法相结合，使用基准问题测试所提出的算法的性能。
　　非线性约束优化问题：蒸汽循环的参数优化旨在找到核电厂可行范围内的运行参数的最佳组合。它是一个多变量非线性约束优化问题。
　　遗传算法是通过模拟生物进化来搜索可行区域中的最优解的全局算法。典型的遗传算法基于在迭代序列中采用两个进化操作、交叉和变异。虽然被广泛应用，但遗传算法的收敛速度慢，无法以良好控制的方式引导搜索。它有停滞在次优解的趋势，包括但不限于局部最优。
　　单纯形算法是一种经典的非常强大的局部降阶方法，它不使用任何梯度信息，然而作为局部搜索方法，单纯形算法具有以局部最优方式终止搜索的可能性。
　　改进的遗传-单纯形算法：在遗传算法和单纯形算法的基础上，改进的遗传-单纯形算法采用三种改进策略：遗传算法和单纯形算法的杂交，并行交叉和变异策略以及部分精英选择策略。
　　4.结论
　　本文介绍了典型压水堆核电厂蒸汽循环的热力学模型，结合遗传算法和单纯形算法介绍了一种新的混合算法，为核电厂蒸汽循环算法优化提供一种参考。
　　参考文献
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　　（作者单位：中国中原对外工程有限公司）
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