Objective Functions Performance in the Multi-Objective Fuel Management Optimization

سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 105

فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_RPE-3-1_002

تاریخ نمایه سازی: 7 اردیبهشت 1401

چکیده مقاله:

Selecting a genuine objective function in the fuel management optimization (FMO) of newly developed reactors is fundamentally important. The FMO problem becomes harder when a multi-objective fitness (cost) function (MOCF) is in use. Usually, when undertaking a MOCF fuel management optimization problem, it is transformed into the summation of objective functions, which are related to weighting factors. Different parameters can be chosen as the main fitness function in an optimization problem. In the case of a nuclear reactor, the cycle length, the multiplication factor and power peaking factor are the most significant. The value of the weighting factors and/or the method with which the cost function has been formulated may affect the final result of optimization. In this paper, the effect of the selection of the cost function has been analyzed in order to reach an optimum in core fuel management of a typical pressurized water reactor, PWR. It is understood from the results that finding a loading pattern that results in a better power peaking factor (lower PPF) is stricter than that of a longer cycle length. Indeed, the obtained loading pattern strongly depends on the selected fitness function. Finally, the flattening function is proposed instead of minimizing the PPF to attain better loading patterns.

نویسندگان

Farrokh Khoshahval

Reactor and Nuclear Safety School, Nuclear Science and Technology Research Institute (NSTRI), Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Castillo, A., Alonso, G., Morales, L. B., et al. (۲۰۰۴). ...
  • Chen, Y.-F., Mingle, J., and Eckhoff, N. (۱۹۷۷). Optimal power ...
  • da Silva, M. H. and Schirru, R. (۲۰۱۱). Optimization of ...
  • de Moura Meneses, A. A., Machado, M. D., and Schirru, ...
  • Driscoll, M. J., Downar, T. J., and Pilat, E. E. ...
  • Fran¸ cois, J. and Lopez, H. (۱۹۹۹). Soprag: a system ...
  • Fran¸ cois, J.-L., Ortiz-Servin, J. J., Mart´ ın-del Campo, C., ...
  • Haibach, B. V. and Feltus, M. A. (۱۹۹۷a). A study ...
  • Haibach, B. V. and Feltus, M. A. (۱۹۹۷b). A study ...
  • Halsall, M. (۱۹۸۲). LWR-WIMS, a computer code for light water ...
  • Jeong, E., Choe, J., Zhang, P., et al. (۲۰۱۸). New ...
  • Kennedy, J. and Eberhart, R. (۱۹۹۵). Particle swarm optimization. In ...
  • Khoshahval, F., Zolfaghari, A., Minuchehr, H., et al. (۲۰۱۰). PWR ...
  • Khoshahval, F., Zolfaghari, A., Minuchehr, H., et al. (۲۰۱۴a). A ...
  • Khoshahval, F., Zolfaghari, A., Minuchehr, H., et al. (۲۰۱۴b). A ...
  • Mahlers, Y. (۱۹۹۴). Core loading pattern optimization for pressurized water ...
  • Ortiz, J. J. and Requena, I. (۲۰۰۴). An order coding ...
  • Premalatha, K. and Natarajan, A. (۲۰۱۰). Combined heuristic optimization techniques ...
  • ˇSmuc, T., Pevec, D., and Petrovi´ c, B. (۱۹۹۴). Annealing ...
  • Stamford, L. and Azapagic, A. (۲۰۱۲). Life cycle sustainability assessment ...
  • Tahara, Y., Hamamoto, K., Takase, M., et al. (۱۹۹۱). Computer ...
  • نمایش کامل مراجع