基于快速非支配排序遗传算法的核电厂热工模型稳态参数智能优化研究

王金培; 林萌; 李延凯; 杨宗伟; 赵锋

doi:10.20190/j.cnki.02580918.202601006

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基于快速非支配排序遗传算法的核电厂热工模型稳态参数智能优化研究

更新时间：2026-04-26

- 基于快速非支配排序遗传算法的核电厂热工模型稳态参数智能优化研究
- Vol. 46, Issue 1, Pages: 39-47(2026)
- 作者机构：
  
  1. 上海交通大学核动力系统与装备教育部重点实验室
  2. 上海交通大学四川研究院
  3. 上海氙钐科技有限公司
  4. 中广核工程有限公司
  5. 阳江核电有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20190/j.cnki.02580918.202601006
  CLC： TM623;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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王金培, 林萌, 李延凯, et al. 基于快速非支配排序遗传算法的核电厂热工模型稳态参数智能优化研究[J]. 2026, 46(1): 39-47.
DOI：

王金培, 林萌, 李延凯, et al. 基于快速非支配排序遗传算法的核电厂热工模型稳态参数智能优化研究[J]. 2026, 46(1): 39-47. DOI： 10.20190/j.cnki.02580918.202601006.

摘要

为解决工程人员在核电厂热工模型稳态参数优化过程中因知识差异和手动优化效率低下而导致的优化结果不理想及人力耗费的问题，提出一种基于快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的核电厂热工模型稳态参数智能优化方案。通过以基于RELAP5建模的某四环路核蒸汽供应系统的热工模型稳态参数优化问题为例，验证了该方法的有效性。计算结果表明，在优化目标明确、优化参数及其范围设置合理的条件下，该方法能够实现参数优化过程的智能化，显著提高参数优化结果的精确性，并在多个优化目标之间实现有效的权衡。该方法有效克服了传统手动优化核电厂热工模型过程中效率低下的难题，实现了核电厂热工模型的智能参数优化。

Abstract

关键词

Keywords

references

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