Details

В данной диссертационной работе представлены результаты термодинамического моделирования, верификации и оптимизации вторичного контура АЭС «Бушер» (Иран), оснащенной реактором типа ВВЭР-1000. В среде MATLAB с использованием библиотеки XSteam (стандарт IAPWS-IF97) была разработана комплексная термодинамическая модель стационарного режима работы. Ее верификация проводилась путем сравнения с результатами независимого моделирования в программном комплексе Aspen HYSYS (погрешность составила менее 0,021%), а также с данными из опубликованных технологических схем (отклонение по КПД — 1,61%, что находится в пределах допустимого порога 2,0%). Для оптимизации были применены три метаэвристических алгоритма: генетический алгоритм (GA), метод роя частиц (PSO) и алгоритм «мультивселенной» (MVO). В качестве варьируемых параметров (переменных оптимизации) были выбраны температуры теплоносителя на выходе из подогревателей питательной воды; выбор обусловлен тем, что эти параметры можно изменять в процессе эксплуатации без внесения аппаратных изменений в оборудование. Все три алгоритма продемонстрировали идентичный результат: достигнут валовой КПД 35,086% (против 34,142% в базовом варианте). Прирост составил 0,944 процентного пункта, что обеспечивает дополнительную чистую выходную мощность 28,9 МВт. Тот факт, что все алгоритмы привели к одинаковому результату — в отличие от исследований, основанных на эксергетическом анализе, где результаты зависели от выбора алгоритма и более широкого набора переменных (включая параметры, требующие аппаратных доработок), — служит дополнительным подтверждением физической корректности разработанной модели и надежности полученного оптимального решения.

This thesis presents a thermodynamic modeling, validation, and optimization study of the secondary cycle of the Bushehr Nuclear Power Plant (BNPP), a WWER-1000 pressurized water reactor. A complete steady-state thermodynamic model was developed in MATLAB using the XSteam library (IAPWS-IF97) and validated against an independent Aspen HYSYS simulation with all errors below 0.021% and against published process flow diagram data, with an efficiency deviation of 1.61%, within the accepted 2.0% threshold. Three metaheuristic algorithms Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Multi-Verse Optimizer (MVO) were applied using feedwater preheater outlet temperatures as the sole decision variables, as these are operationally accessible without hardware modification. All three algorithms converged identically to a gross efficiency of 35.086%, compared to a baseline of 34.142%, an improvement of 0.944 percentage points yielding an additional 28.9 MW of net output. The algorithm-independent convergence, in contrast to the algorithm-dependent results observed in prior exergy-based studies that used a wider and hardware-dependent decision variable set, is interpreted as supporting evidence alongside the independent validation for the physical correctness of the model and the robustness of the optimized solution.