Multi-objective optimization and parameter sensitivity study on microreactor nuclear power systems

doi:10.1016/j.csite.2025.106854

Multi-objective optimization and parameter sensitivity study on microreactor nuclear power systems

2025-08-11

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DOI：10.1016/j.csite.2025.106854

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微反应堆核动力系统（MRNPS）是实現核能多功能开發与利用的重要途径，可用于偏远地区供电、应急能源保障、海水淡化、核制氢及其他场合。针对此类应用，不仅需要实现高系统热效率，还需要实现尽可能小型化和轻量化。针对基于布雷顿循环的MRNPS，采用粒子群优化（PSO）方法对系统热效率、功率-重量比和散热器热排量面积三个目标参数进行优化计算与分析。从热循环计算、换热器热平衡和组件重量估算三个方面，建立了一套适用于系统性能多目标优化的综合计算模型。同时，对压缩机进口温度、反应堆出口温度、循环压比和回热比等设计变量进行了敏感性研究。获得了对应于三个目标参数的回归预测模型，能够分析上述四个关键设计变量的显著性排序。结果表明，压缩机进口温度对系统热效率和散热器热排量面积影响最显著，而反应堆出口温度对功率-重量比影响最显著。采用PSO算法代码计算并比较了MRNPS的基准案例，获得了优化的帕累托最优解集。三个目标参数较优化前的计算结果显著改善，例如系统热效率提高了30.8%，功率-重量比降低了49.3%，散热器热排量面积降低了25.0%。

Keyword:

PSO algorithm

Multi-objective optimization

Regression prediction model

Brayton cycles

MRNPS

Multi-objective optimization and parameter sensitivity study on microreactor nuclear power systems

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