《…우리 나라의 실정에 맞는 수력발전소, 화력발전소, 원자력발전소를 건설하는데서 나서는 과학기술적문제를 풀도록 하여야 합니다.》 (
원자로의 운영을 위한 연료장입최량화의 목적은 충분한 안전여유를 가지고 정격출력을 낼수 있는 연료장입방안을 확정하는것이다.
연료장입방안최량화문제는 복잡한 조합최량화문제인것으로 하여 최량연료장입방안을 얻는것이 대단히 어려우며 따라서 효과적인 최량화방법들이 요구된다.
확률론적최량화방법의 하나인 유전알고리듬은 로심연료장입최량화에 널리 적용되여 비교적 좋은 결과들을 주었지만 국부탐색능력이 낮은 결함이 있으며 이로부터 유전알고리듬의 리용에서는 국부탐색능력을 개선하여 수렴속도를 높이는것이 중요한 문제로 나선다.
유전알고리듬의 수렴속도를 높이기 위한 한가지 방법은 진화과정이 진척되는데 따라 교잡 및 변이확률을 자체적응적으로 변화시키는것이다.
로심연료장입최량화를 위한 유전알고리듬에서는 자체적응확률이 변이과정에만 적용되였으며 교잡과정에는 적용되지 못하였다. 더우기 변이에 적용된 자체적응확률들의 대부분은 세대수에 관계된다. 한편 자체적응유전알고리듬의 우점은 수렴속도를 개선하기 위해 교잡 및 변이확률들이 개체의 적응도값에 따라 자체적응적으로 조절되도록 하는것이지만 종래의 자체적응유전알고리듬은 교잡 및 변이확률이 개체의 적응도가 개체군의 최대적응값과 같을 때 령으로 되여 조기수렴이 쉽게 생기는 결함이 있다.
이로부터 우리는 가압경수로로심의 연료장입방안최량화를 위한 새로운 자체적응유전알고리듬을 제기하고 전기출력이1 000MW인 동력용가압경수로의 연료장입방안최량화에 적용하였으며 그의 성능을 전통적인 유전알고리듬 및 종래의 자체적응유전알고리듬과 비교하였다.
연구를 통하여 해결한 문제는 다음과 같다.
첫째로, 생성되는 방안들의 림계붕소농도와 반경방향출력불균일곁수를 계산하고 적응도를 평가하기 위한 로심물리계산코드체계 TPSQ/AGANGC를 개발하였다.
AGANGC는 제2종경계조건 매듭그린함수법에 의한 가압경수로의 로심에서 2차원 및 3차원다군중성자확산방정식의 풀이에 기초하고있다. TPSQ코드는 격자물리계산코드이며 충돌확률법과 투과확률법으로 세포 및 비연료세포와 연료집합체에 대한 균질화계산을 수행한다. TPSQ코드에 의해 각이한 연료집합체들의 서로 다른 연소도, 서로 다른 연료 및 랭각재온도와 붕소농도들에서의 다군상수들이 계산되고 AGANGC코드에 입구된다.
둘째로, 옹근수부호화와 련맹전선택, 두점교잡, 두 연료집합체들사이의 우연적인 위치교체에 따르는 변이에 기초하고 참고방안과 순환길이가 같거나 더 길면서 최대반경방향출력불균일곁수를 최소화하는것을 목적함수로 하는 유전알고리듬모형을 작성하였으며 교잡 및 변이확률들을 개체의 적응도에 따라 자체적응적으로 조절되도록 하는 계산식들을 새롭게 제기하였다.
셋째로, 1 000MWe급 동력용가압경수로의 제1순환에 대한 연료장입방안최량화를 진행하고 참고방안(순환연소도 13 764.2MWd/tU, 평형크세논해독에서의 최대반경방향출력불균일곁수 1.281)에 비해 개선된 방안을 얻었으며 전통적인 유전알고리듬 및 종래의 자체적응유전알고리듬과 성능을 비교하여 우리가 제기한 자체적응유전알고리듬이 연료장입방안최량화에서 수렴속도를 크게 개선할수 있다는것을 확증하였다.
세대당 개체수와 세대수는 각각 100으로 설정되였으며 Pc,max=0.9, Pm,max=0.4의 값들을 리용하여 순환연소도가 13 873.4MWd/tU이고 평형크세논해독에서의 최대반경방향출력불균일곁수가 1.272인 연료장입방안을 얻었다.
매 알고리듬으로 50번의 계산을 진행하고 얻어진 가장 좋은 방안들의 최소반경방향출력불균일곁수의 평균값과 표준분산을 비교하였을 때 제기된 자체적응유전알고리듬에 의해 얻어진 최대반경방향출력불균일곁수의 평균값과 표준분산이 가장 작았으며 수렴속도도 훨씬 빨랐다.
우리의 연구결과들은 SCI국제잡지 《Annals of Nuclear Energy》(159 (2021) 108331)에 《PWR core loading pattern optimization with adaptive genetic algorithm》(https://doi.org/10.1016/j.anucene.2021.108331)의 제목으로 발표되였다.
