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技術 燃料装荷パターン最適化方法とその装置

出願人 株式会社テプコシステムズ
発明者 小林容子
出願日 2003年5月21日 (17年7ヶ月経過) 出願番号 2003-143487
公開日 2004年12月9日 (16年0ヶ月経過) 公開番号 2004-347414
状態 特許登録済
技術分野 原子炉、減速部及び炉心部の構造 原子炉の監視、試験 学習型計算機
主要キーワード 比較抽出 使用サイクル 自動最適化 装荷位置 交叉処理 適合度算出 遺伝アルゴリズム マルチエージェント
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2004年12月9日)のものです。
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図面 (7)

課題

原子炉燃料の最適な装荷パターンを得るまでの時間を短縮した最適化方法最適化装置を提供する。

解決手段

更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNに対するデータを有し、前記装荷パターンMについて適合度を求め装荷パターンNとの適合度を適合度順に順次比較し、適合度の高い何れか一方を抽出した装荷パターンを確率的に組み替え装荷パターンJ1を生成する。装荷パターンNの適合度の高い順から表示装置に順次表示されるK種類の炉心装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照し前記K種類の装荷パターンを確定的に組み替えて装荷パターンV1を生成する。装荷パターンJ1の適合度の最も低い装荷パターンからK種類の装荷パターンと装荷パターンV1とを入れ替える処理を繰り返し、最適な装荷パターンを求める。

概要

背景

沸騰水型原子炉炉心には、数百体の燃料装荷されており、連続した1サイクル運転終了後、次サイクルの運転ために必要な反応度を確保するため、全体の燃料の一部が炉外に取り出され、新しい燃料と交換される。また、引き続き炉内に装荷される燃料は、前サイクルまでの燃焼履歴が異なるので、全て特性が異なると考えられる。原子炉の安全性と経済性を考慮して、サイクル毎にこれら多数の燃料の最適な炉内配置を決める作業を炉心設計と呼び、その配置を炉心装荷パターンと呼ぶ。また、最適な炉心装荷パターンを得るまでの過程を炉心設計の最適化と呼ぶ。この炉心設計の最適化は、燃料の数が多いことや、炉心の特性の計算に多大な時間がかかることから、困難な最適化問題とされ、従来から各種の装置が開発されている。

概要

原子炉の燃料の最適な装荷パターンを得るまでの時間を短縮した最適化方法最適化装置を提供する。更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNに対するデータを有し、前記装荷パターンMについて適合度を求め装荷パターンNとの適合度を適合度順に順次比較し、適合度の高い何れか一方を抽出した装荷パターンを確率的に組み替え装荷パターンJ1を生成する。装荷パターンNの適合度の高い順から表示装置に順次表示されるK種類の炉心装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照し前記K種類の装荷パターンを確定的に組み替えて装荷パターンV1を生成する。装荷パターンJ1の適合度の最も低い装荷パターンからK種類の装荷パターンと装荷パターンV1とを入れ替える処理を繰り返し、最適な装荷パターンを求める。

目的

本発明はかかる問題を解決して原子炉の燃料の最適な装荷パターンを得るまでの時間を短縮した最適化方法と最適化装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

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請求項1

所定の演算装置により、原子炉における最適な燃料装荷パターンを得る燃料装荷パターン最適化方法において、更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNの、前記更新する複数の装荷パターンMについてそれぞれ予め定められた評価関数に対する適合度を求める第1ステップと、前記更新する複数の装荷パターンMの何れかに最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンが存在するかを判定する第2ステップと、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンの中で最も適合度の高い装荷パターンを最適解として出力する第10ステップと、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNとが何れも存在する場合には、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの装荷パターンとの適合度をそれぞれ比較して、適合度の高い何れか一方の装荷パターンを抽出し、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの何れか一方のみが存在する場合には該存在する装荷パターンを抽出して設定された装荷パターン個数だけ装荷パターンを新たに生成する第3ステップと、前記第3ステップで得られた装荷パターンを適合度の高い装荷パターンから順次出力する第4ステップと、前記第4ステップで得られた装荷パターン内の燃料を装荷パターン毎に確率的に組み替える操作を行う第5ステップと、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの最も適合度の高い装荷パターンを抽出する第6ステップと、該第6ステップで抽出された装荷パターン内の燃料を確定的に組み替え、K種類の装荷パターンを得る操作を行う第7ステップと、前記第7ステップで装荷パターンが生成されている場合には前記第5ステップで得られた装荷パターンの適合度の最も低い装荷パターンから前記任意のK種類と等しい数の装荷パターンと前記第7ステップで得られたK種類の装荷パターンとを入れ替える第8ステップと、前記更新する複数の装荷パターンMを、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNとすると共に、前記第8ステップで得られた複数の装荷パターンを新たに更新する複数の装荷パターンMとして設定する第9ステップとを備え、前記第1ステップから第10ステップを繰り返して燃料の装荷パターンの更新を行うことを特徴とする燃料装荷パターン最適化方法。

請求項2

前記第7ステップの確定的な組み替えは、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように燃料を組み替えることを特徴とする請求項1に記載の燃料装荷パターン最適化方法。

請求項3

前記第5ステップにおける確率的組み替え操作は、遺伝的アルゴリズム演算における交叉処理及び突然変異処理による組み替えであり、第7ステップにおける確定的組み替え操作は、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの中から最も適合度の高い装荷パターンを表示し、表示された燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照して組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように炉心装荷パターン対話的に組み替え、K種類の装荷パターンを得ることを特徴とする請求項1に記載の燃料装荷パターン最適化方法。

請求項4

前記第4及び第5ステップにおける処理は、当該装荷パターンの適合度が最も低い装荷パターンから前記K種類の装荷パターンと等しい数の装荷パターンを除いた複数の装荷パターンに対してなされることを特徴とする請求項1又は3に記載の燃料装荷パターン最適化方法。

請求項5

原子炉における燃料の装荷パターンの最適解を得る最適化装置において、更新する燃料の複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された燃料の複数の装荷パターンNに対するデータを保存する保存手段と、前記更新する複数の装荷パターンMについてそれぞれ予め定められた評価関数に対する適合度を求める適合度算出手段と、前記更新する複数の装荷パターンMの何れかに最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンが存在するかを判定する終了判定手段と、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンの中で最も適合度の高い装荷パターンを最適解として出力する最適解出力手段と、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNとが何れも存在する場合には、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの装荷パターンとの適合度をそれぞれ比較して適合度の高い何れか一方の装荷パターンを抽出し、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの何れか一方のみが存在する場合には該存在する装荷パターンを抽出して設定された装荷パターン個数だけ装荷パターンを新たに生成する比較抽出手段と、該比較抽出手段で得られた装荷パターンを適合度の高い装荷パターンから順次出力する順次出力手段と、該順次出力手段で得られた装荷パターン内の燃料を装荷パターン毎に確率的に組み替える第1の組み替え手段と、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの最も適合度の高い装荷パターンを抽出する上位抽出手段と、該上位抽出手段で抽出された装荷パターン内の燃料を確定的に組み替え、K種類の装荷パターンを得る操作を行う第2の組み替え手段と、該第2の組み替え手段で装荷パターンが生成されている場合には、前記第1の組み替え手段で得られた装荷パターンの適合度の最も低い装荷パターンから前記任意のK種類と等しい数の装荷パターンと前記第2の組み替え手段で得られたK種類の装荷パターンとを入れ替える装荷パターン入れ替え手段と、前記更新する複数の装荷パターンMをそれ以前に更新された複数の装荷パターンNとすると共に、前記装荷パターン入れ替え手段で得られた複数の装荷パターンを新たに更新する複数の装荷パターンMとして設定する装荷パターン交換手段とを備えることを特徴とする燃料装荷パターン最適化装置

請求項6

前記比較抽出手段と第1の組み替え手段における処理は、当該装荷パターンの適合度が最も低い装荷パターンから前記K種類の装荷パターンと等しい数の装荷パターンを除いた複数の装荷パターンに対してなされることを特徴とする請求項5に記載の燃料装荷パターン最適化装置。

請求項7

前記第2の組み替え手段は、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの中から最も適合度の高い装荷パターンを表示し、表示された炉心装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照して、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように炉心装荷パターンを組み替え、K種類の装荷パターンを得ることを特徴とする請求項5に記載の燃料装荷パターン最適化装置。

技術分野

0001

本発明は、燃料集合体(以下、燃料と称す)装荷パターン最適化方法とその装置に関するものであって、特に沸騰水型原子炉炉心設計などのように最適化に多大な処理が必要な場合に、処理時間を短縮するのに最適な燃料装荷パターン最適化方法とその装置に関する。

0002

沸騰水型原子炉の炉心には、数百体の燃料が装荷されており、連続した1サイクル運転終了後、次サイクルの運転ために必要な反応度を確保するため、全体の燃料の一部が炉外に取り出され、新しい燃料と交換される。また、引き続き炉内に装荷される燃料は、前サイクルまでの燃焼履歴が異なるので、全て特性が異なると考えられる。原子炉の安全性と経済性を考慮して、サイクル毎にこれら多数の燃料の最適な炉内配置を決める作業を炉心設計と呼び、その配置を炉心装荷パターンと呼ぶ。また、最適な炉心装荷パターンを得るまでの過程を炉心設計の最適化と呼ぶ。この炉心設計の最適化は、燃料の数が多いことや、炉心の特性の計算に多大な時間がかかることから、困難な最適化問題とされ、従来から各種の装置が開発されている。

0003

例えば、原子炉の燃料交換計画作成等における、炉心設計支援装置として、炉心全体出力分布無限増倍率分布を、それぞれ短時間かつ簡便に推定する原子炉炉心設計支援装置(例えば特許文献1参照。)がある。かかる原子炉炉心設計支援装置は、3次元無限増倍率分布から径方向2次元無限増倍率分布と軸方向1次元無限増倍率分布を求めた後、学習を完了した径方向2次元出力分布推定手段における神経回路網により径方向出力分布を推定し、これとは別に、学習を完了した軸方向1次元出力分布推定手段における神経回路網により軸方向出力分布を推定して、これら二つの推定結果を合成することにより3次元出力分布の推定値を得る。

背景技術

0004

【特許文献1】
特開平7−260985号公報

0005

しかし、前記原子炉炉心設計支援装置は、炉心全体の出力分布と無限増倍率分布、及び燃料装荷パターンの推定値を得るものであって、前記したような、全体の燃料の一部が炉外に取り出されて新しい燃料と交換された時、必要な反応度を確保するための燃料の炉内配置を決めるものではない。従来、燃料の炉内配置は、人間が経験と、をたよりに最適化作業を行っていた。しかし、疲労、勘などにより変動する品質の確保や、省力化のために、自動最適化が試みられている。

0006

最適化の手法として、従来から遺伝アルゴリズムが知られており、各種の最適化装置に用いられている。しかし、かかる最適化手法は、ランダム初期値から行なわれ、多大な時間が必要とされており、最適な燃料装荷パターンを得るまでの時間を短縮する必要があった。

発明が解決しようとする課題

0007

本発明はかかる問題を解決して原子炉の燃料の最適な装荷パターンを得るまでの時間を短縮した最適化方法と最適化装置を提供することを目的としてなされたものである。

0008

本発明は上記目的を達成するために請求項1記載の燃料装荷パターン最適化方法は、所定の演算装置により、原子炉における最適な燃料の装荷パターンを得る燃料装荷パターン最適化方法において、前記更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNの、前記更新する複数の装荷パターンMについてそれぞれ予め定められた評価関数に対する適合度を求める第1ステップと、前記更新する複数の装荷パターンMの何れかに最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンが存在するかを判定する第2ステップと、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンの中で最も適合度の高い装荷パターンを最適解として出力する第10ステップと、更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNとが何れも存在する場合には、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの装荷パターンとの適合度をそれぞれ比較して適合度の高い何れか一方の装荷パターンを抽出し、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの何れか一方のみが存在する場合には該存在する装荷パターンを抽出して設定された装荷パターン個数だけ装荷パターンを新たに生成する第3ステップと、前記第3ステップで得られた装荷パターンを適合度の高い装荷パターンから順次出力する第4ステップと、前記第4ステップで得られた装荷パターン内の燃料を装荷パターン毎に確率的に組み替える操作を行う第5ステップと、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの最も適合度の高い装荷パターンを抽出する第6ステップと、該第6ステップで抽出された装荷パターン内の燃料を確定的に組み替え、K種類の装荷パターンを得る操作を行う第7ステップと、前記第7ステップで装荷パターンが生成されている場合には前記第5ステップで得られた装荷パターンの適合度の最も低い装荷パターンから前記任意のK種類と等しい数の装荷パターンと前記第7ステップで得られたK種類の装荷パターンとを入れ替える第8ステップと、前記更新する複数の装荷パターンMを、それ以前に更新された複数の装荷パターンNとすると共に、前記第8ステップで得られた複数の装荷パターンを新たに更新する複数の装荷パターンMとして設定する第9ステップとを備え、前記第1ステップから第10ステップを繰り返して燃料の装荷パターンの更新を行うことを特徴とする。

0009

請求項2記載の燃料装荷パターン最適化方法は、請求項1記載の燃料装荷パターン最適化方法において、前記第7ステップの確定的な組み替えは、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように燃料を組み替えることを特徴とする。

0010

請求項3記載の燃料装荷パターン最適化方法は、請求項1記載の燃料装荷パターン最適化方法において、前記第5ステップにおける確率的組み替え操作は、遺伝的アルゴリズム演算における交叉処理及び突然変異処理による組み替えであり、第7ステップにおける確定的組み替え操作は、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの中から最も適合度の高い装荷パターンを表示し、表示された燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照して組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように炉心装荷パターンを対話的に組み替え、K種類の装荷パターンを得ることを特徴とする。

0011

請求項4記載の燃料装荷パターン最適化方法は、請求項1又は3に記載の燃料装荷パターン最適化方法において、前記第4及び第5ステップにおける処理は、当該装荷パターンの適合度が最も低い装荷パターンから前記K種類の装荷パターンと等しい数の装荷パターンを除いた複数の装荷パターンに対してなされることを特徴とする。

0012

請求項5記載の燃料装荷パターン最適化装置は、原子炉における燃料の装荷パターンの最適解を得る最適化装置において、更新する燃料の複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された燃料の複数の装荷パターンNに対するデータを保存する保存手段と、前記更新する複数の装荷パターンMについてそれぞれ予め定められた評価関数に対する適合度を求める適合度算出手段と、前記更新する複数の装荷パターンMの何れかに最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンが存在するかを判定する終了判定手段と、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンの中で最も適合度の高い装荷パターンを最適解として出力する最適解出力手段と、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNとが何れも存在する場合には、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの装荷パターンとの適合度をそれぞれ比較して適合度の高い何れか一方の装荷パターンを抽出し、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの何れか一方のみが存在する場合には該存在する装荷パターンを抽出して設定された装荷パターン個数だけ装荷パターンを新たに生成する比較抽出手段と、該比較抽出手段で得られた装荷パターンを適合度の高い装荷パターンから順次出力する順次出力手段と、該順次出力手段で得られた装荷パターン内の燃料を装荷パターン毎に確率的に組み替える第1の組み替え手段と、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの最も適合度の高い装荷パターンを抽出する上位抽出手段と、該上位抽出手段で抽出された装荷パターン内の燃料を確定的に組み替え、K種類の装荷パターンを得る操作を行う第2の組み替え手段と、該第2の組み替え手段で装荷パターンが生成されている場合には、前記第1の組み替え手段で得られた装荷パターンの適合度の最も低い装荷パターンから前記任意のK種類と等しい数の装荷パターンと前記第2の組み替え手段で得られたK種類の装荷パターンとを入れ替える装荷パターン入れ替え手段と、前記更新する複数の装荷パターンMをそれ以前に更新された複数の装荷パターンNとすると共に、前記装荷パターン入れ替え手段で得られた複数の装荷パターンを新たに更新する複数の装荷パターンMとして設定する装荷パターン交換手段とを備えることを特徴とする。

0013

請求項6記載の燃料装荷パターン最適化装置は、請求項5記載の燃料装荷パターン最適化装置において、前記比較抽出手段と第1の組み替え手段における処理は、当該装荷パターンの適合度が最も低い装荷パターンから前記K種類の装荷パターンと等しい数の装荷パターンを除いた複数の装荷パターンに対してなされることを特徴とする。

課題を解決するための手段

0014

請求項7記載の燃料装荷パターン最適化装置は、請求項5記載の燃料装荷パターン最適化装置において、前記第2の組み替え手段は、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの中から最も適合度の高い装荷パターンを表示し、表示された炉心装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照して、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように炉心装荷パターンを組み替え、K種類の装荷パターンを得ることを特徴とする。

0015

図1により本発明の燃料装荷パターン最適化装置について説明する。以下説明では、確率的組み替え操作を行う最適化手法は、周知の遺伝アルゴリズムによるものとして説明するが、それ以外の例えばマルチエージェント手法などによる最適化手法であってもよい。図1において、制御部1はディジタルコンピュータであって、該制御部1には出力装置として表示装置2とプリンタ6、入力装置としてキーボード3が接続されている。更に、制御部1には記憶装置としてROM4、RAM5が接続されている。前記RAM5には、少なくとも更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNに対する炉心性能、適合度、及び炉心性能を求めるための燃料の各種データが格納される領域AM52と領域AN51が確保されている。また、最適化処理を行うためのプログラムはROM4に格納されており、RAM5の作業領域AW53を使用して各処理が実行される。前記最適化処理は、周知の遺伝アルゴリズムを用いて自動最適化処理を行う。なお、前記更新する複数の装荷パターンM(子)と該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンN(親)それぞれの装荷パターンとの関係(親子関係)を示すデータRは、前記更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNに対する炉心性能、適合度、及び炉心性能を求めるための燃料の各種データの一部として前記RAM5に保存されている。かかる場合、後述する燃料装荷パターン最適化方法での第3ステップ及び燃料装荷パターン最適化装置での比較抽出手段でのそれぞれの処理は、前記親子関係のデータを参照して、同一の親子関係のデータについてなされる。

0016

沸騰水型原子炉の炉心装荷パターンは、通常1/8対称性を有するので、以下の炉心装荷パターンの最適化は、図2に示すような1/8炉心として説明する。沸騰水型原子炉の炉心性能は周知の方法により計算され、その性能を評価する評価値が求められる。該評価値が安全上予め定められている制限値、あるいは目標値以下であればその炉心の装荷パターンを最適とする。以下、前記評価値は、予め定められた評価関数に対する適合度で表し、該適合度が高い場合、即ち評価値が大きいほうが適合度の良い解であるとして説明する。

0017

図2四角形で示される装荷位置にはそれぞれ燃料が装荷されていて、各燃料の燃焼度パターンが図2(a)に、装荷パターンが図2(b)に示されている。かかるパターンは、前記表示装置2に後述するようにして表示される。図2(a)において、符号bは、各燃料の燃焼度を表し、通常、それぞれ異なる値を示している。また、図2(b)において、符号K、L、Fは、装荷されている燃料の燃焼サイクルを表し、それぞれ1サイクル使用、2サイクル以上使用、未使用の燃料が装荷されていることを表している。例えば、符号21で示す装荷位置には2サイクル以上使用した燃料が、符号22で示す装荷位置には1サイクル使用した燃料が、符号23で示す装荷位置には未使用の燃料が、それぞれ装荷されている。

0018

前記図1に示した最適化装置の動作を以下に説明する。更新する燃料の複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された燃料の複数の装荷パターンNに対するデータを保存する保存手段である記憶装置(RAM5)を備えている。前記装荷パターンM、Nの数は、それぞれn種類として以下に説明する。制御部1は、以下に示す各手段が行う処理プログラムをROM4から適宜読み出して実行する。また、前記更新する燃料の複数の装荷パターンMの最初の装荷パターン(初期値)は、乱数などにより発生された複数の装荷パターンがRAM5に格納されている。該複数の装荷パターンの初期値は、制御部1により求めてもよく、あるいは他の処理装置により求めてもよい。

0019

適合度算出手段は、前記更新する複数の装荷パターンMについてそれぞれ予め定められた評価関数に対する適合度を求める。また、終了判定手段は、複数の装荷パターンの何れかに最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンが存在するかを判定する。その結果、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンがあれば、それを最適装荷パターンとして最適解出力手段(表示装置2あるいはプリンタ6)に出力する。

0020

最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンがない場合には、比較抽出手段により以下処理がなされる。即ち、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された燃料の複数の装荷パターンNとの前記親子関係を示すデータを参照し、同一の親子関係にある装荷パターンの適合度をそれぞれ比較し、適合度の高い何れか一方の装荷パターンを抽出する。また、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMあるいは前記それ以前に更新された燃料の複数の装荷パターンNに前記親子関係の存在しない装荷パターン、即ち後述する第2の組み替え手段により燃料の装荷位置が確定的に組み替えられた装荷パターンが前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの何れか一方に存在する場合には、該存在する何れか一方の装荷パターンを抽出する。前記抽出された適合度の高い何れか一方の装荷パターン及び何れか一方の装荷パターンとにより複数の装荷パターンMあるいはNと同一数の新たな複数の装荷パターンを作成する。かかる確定的に組み替えられた装荷パターンが存在する場合の処理は、前述したRAM5に格納されている親子関係を示すデータRを参照して、該データRが親子関係なしのデータの場合に行われる。

0021

順次出力手段は、前記比較抽出手段により作成された複数の装荷パターンを適合度を参照して適合度の高い装荷パターンから順次出力し新たに複数の装荷パターンを作成する。又、第1の組み替え手段は、前記比較抽出手段で得られた装荷パターン内の燃料を例えば遺伝アルゴリズムにより遺伝演算を行い確率的に組み替える。前記比較抽出手段と第1の組み替え手段の処理は、装荷パターンの適合度が最も低い装荷パターンから前記K種類の装荷パターンと等しい数の装荷パターンを除いた複数の装荷パターンに対してなされ、新たに装荷パターンを生成すると終了する。

0022

上位抽出手段は、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの中で最も適合度の高い装荷パターンを抽出する。該上位抽出手段で抽出された装荷パターン内の燃料を第2の組み替え手段により確定的に組み替えて複数(K種類)の装荷パターンを作成する。該第2の組み替え手段は、表示装置2に図2に示した燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを表示し、かかる燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照して、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるようにキーボード3から組み替える燃料を対話的に指定し、前記第2の組み替え手段により指定された燃料を組み替え、K種類の装荷パターンを得る。

0023

この第2の組み替え手段における組み替えは、▲1▼組み替えられる燃料が装荷されている装荷位置を定める、▲2▼組み替える燃料が装荷されている装荷位置を定めることにより行われる。まず、前記▲1▼について説明する。未使用の燃料Fが集中して装荷されている装荷位置周辺の反応度が高くなる可能性がある。このような装荷パターンはその適合度が低くなる可能性が高いので、図2(b)に示される燃料装荷パターンから、未使用の燃料Fが集中して装荷されている装荷位置を探す。例えば、符号24で示される装荷位置の周辺には未使用の燃料Fが装荷されている。そして装荷位置24には1サイクル使用された燃料Kが装荷されている。このような装荷パターンでは、装荷位置の反応度が高く、安全性に問題がある場合があり、装荷位置24の周辺に新たに装荷された燃料F近傍の反応度を低くするためには、例えば装荷位置24の燃料を2サイクル以上使用した燃料L(燃焼度の高い燃料)と組み替え、装荷位置24近傍の適合度が高くなるようにする。

0024

次に、前記▲2▼について説明する。前記2サイクル以上使用した燃料Lが装荷されている装荷位置は沢山あるが、前述のように、前記装荷位置24に装荷されている比較的燃焼度の低い燃料K(1サイクル使用)と交換しても、当該装荷位置の適合度が低下しないような装荷位置を定める必要がある。かかる装荷位置は、図2(a)に示した燃焼度パターンと図2(b)に示した装荷パターンとを参照して以下のようにして決定する。

0025

燃料は、同じ使用サイクルであっても使用時の制御棒の位置、その他の使用条件によりその燃焼度が異なる。図2(a)に示す燃焼度パターンには、各燃料の燃焼度が表示されている。図2(b)に示した装荷パターンから、燃焼度の高い同一使用サイクルの燃料Lが比較的密集して装荷されている装荷位置領域を選択する。前記選択された装荷位置領域の中で、図2(a)に示す燃焼度パターンを参照し、同一使用サイクルの燃料Lの中でも燃焼度の高い燃料が装荷されている装荷位置として例えば装荷位置25を抽出する。燃焼度の高い燃料は反応度が低いので、前記未使用の燃料Fが周辺に装荷されている装荷位置24の燃料Kと前記抽出された燃焼度の大きい装荷位置25の燃料Lとを組み替えると、装荷位置24の周辺の反応度は低下し、適合度が高くなる。

0026

一方、装荷位置25には装荷位置24の1サイクル使用された燃料Kが装荷される。その結果、装荷位置25近傍の反応度が高まるが、当該装荷位置の反応度が異常に高まることが予測される場合には、組み替える装荷位置として装荷位置25以外の装荷位置を選択する処理を繰り返す。即ち、図2(a)に示す燃焼度パターンを参照し、同一使用サイクルの燃料Lの中でも燃焼度の高い燃料が装荷されている装荷位置として例えば装荷位置26を抽出して前記組み替えを行う。なお、前記組み換えは、対話的に行う以外に、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように確定的に組み替える処理であれば、燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとに示されるデータを制御部1がRAM5から読み出して、自動的に行ってもよい。

0027

前記第2の組み替え手段により新たに装荷パターンが生成されていない場合には、前記第1の組換え手段により更新する複数の装荷パターンMのみに遺伝演算を施し、前記適合度算出手段による適合度を求める処理に戻り、前記更新する複数の装荷パターンMについてそれぞれ予め定められた評価関数に対する適合度を求め、前記適合度算出手段が行う処理から続行する。また、前記該第2の組み替え手段により新たに装荷パターンが生成されている場合には、装荷パターン入れ替え手段は、前記第1の組み替え手段で得られた装荷パターンの適合度の最も低い装荷パターンから前記任意のK種類と等しい数の装荷パターンと前記第2の組み替え手段で得られた複数の装荷パターンとを入れ替える。この時に、当該前記第2の組み替え手段により新たに生成された装荷パターンは、親子関係が存在しなくなるので、前述したRAM5に格納されている親子関係を示すデータRは、親子関係なしとして格納される。

0028

装荷パターン交換手段は、前記更新する複数の装荷パターンMをそれ以前に更新された複数の装荷パターンNとすると共に、前記装荷パターン入れ替え手段で得られた複数の装荷パターンを新たに更新する複数の装荷パターンMとして設定する。

0029

以下、図3乃至図5を用いて前記最適化装置を用いた燃料装荷パターン最適化方法について説明する。図4に示すような更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNは、演算に必要な各種のデータが所定の演算装置の記憶装置に格納されている。前記装荷パターンの種類は、n種類である。図3のステップS1では、前記更新する複数の装荷パターンMについてそれぞれ予め定められた評価関数に対する適合度を適合度算出手段により求める。ステップS2では、終了判定手段により前記装荷パターンGの何れかに、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンが存在するかを判定する。その結果、装荷パターンGの何れかに、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンがあれば、ステップS10に進み、前記装荷パターンを最適装荷パターンとして表示装置2あるいはプリンタ6に出力して処理を終了する。

0030

装荷パターンGの何れにも最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンがない場合には、ステップS3に進む。ステップS3では、比較抽出手段により、更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMそれぞれを作り出した前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNとが何れも存在する場合には、前記それぞれの装荷パターンの適合度を比較し適合度の高い何れか一方の装荷パターンを抽出する。また、前記更新する複数の装荷パターンMと該更新する複数の装荷パターンMあるいは前記それ以前に更新された燃料の複数の装荷パターンNに前記親子関係の存在しない装荷パターン、即ち後述する第2の組み替え手段により燃料の装荷位置が確定的に組み替えられた装荷パターンが存在する場合には該存在する装荷パターンを抽出してn種類の装荷パターンJを新たに生成する(図4の矢印▲4▼)。かかる確定的に組み替えられた装荷パターンが存在する場合の処理は、前述したRAM5に格納されている親子関係を示すデータRを参照して、該データRが親子関係なしのデータの場合に行われる。

0031

ステップS4では、前記ステップS3で得られた複数の装荷パターンを適合度の高い装荷パターンから順次出力して新たなn種類の装荷パターンGを生成する(図4の矢印▲3▼)。ステップS5は、第1の組み替え手段により前記ステップS4で得られた装荷パターンG内の燃料を装荷パターン毎に周知の遺伝的アルゴリズム演算における交叉処理及び突然変異処理により確率的に組み替えて(図5の矢印▲5▼)n種類の装荷パターンJ1を新たに生成する。前記ステップS3及びステップS5における処理は、望ましくは当該装荷パターンの適合度が最も低い装荷パターンから前記K種類の装荷パターンと等しい数の装荷パターンを除いたものであることが処理速度向上の点で望ましい。

0032

ステップS6では、前記それ以前に更新された複数の装荷パターンNの中から、最も適合度の高い装荷パターンを上位抽出手段により抽出して(図4の矢印▲1▼)新たな装荷パターンVを生成する。ステップS7では、前記ステップS6で抽出された装荷パターンVについて、第2の組み替え手段により組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように燃料を確定的に組み替え、K種類の装荷パターンを得る操作を行い(図4の矢印▲2▼)、K種類の新たな装荷パターンV1を生成する。この前記燃料を確定的に組み替える操作は、表示装置2に表示された燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照して、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように対話的に燃料を組み替えるようにしてもよい。前記燃料を確定的に組み替える組み替え操作については、前記第2の組み替え手段で詳細に説明したので、その説明を省略する。

0033

ステップS8では、前記ステップS7においてK種類の装荷パターンV1が生成されている場合には前記ステップS5で得られた装荷パターンJ1の適合度の最も低い装荷パターンから前記任意のK種類と等しい数の装荷パターンと前記ステップS7で得られた、K種類の装荷パターンV1とを入れ替えて(図5の矢印▲6▼)n種類の装荷パターンJ2を新たに生成してステップS9に進む。ステップS9では、前記更新する複数の装荷パターンMを、それ以前に更新された複数の装荷パターンNとする(図5の矢印▲7▼)と共に、前記ステップS8で得られた複数の装荷パターンJ2を新たに更新する複数の装荷パターンMとして設定する(図5の矢印▲8▼)。前記第1ステップから第10ステップを繰り返し、燃料の装荷パターンの更新を行い、装荷パターンMの何れかに、最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンがあれば処理を終了する。

発明を実施するための最良の形態

0034

図6は、燃料装荷パターン最適化装置及びその方法により最適解を満たしている適合度を有する装荷パターンを得るまでの処理回数を求めた図である。確定的組み替え操作を燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを表示装置2に表示し、かかる燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照して、組み替える装荷パターンの適合度が高くなるように対話的に燃料を組み替える処理を行ったものである。最適解を得るまでの処理回数は、従来の遺伝アルゴリズム(符号イで示す)のみに比べて、本発明の処理回数(符号ロで示す)は20%程度少なく、処理時間を短縮する効果がある。

発明の効果

0035

本発明による燃料装荷パターン最適化方法とその装置によれば、更新する複数の装荷パターンMと、それ以前に更新された複数の装荷パターンNとを備え、更新する複数の装荷パターンMの確率的な最適化途中に、それ以前に更新された複数の装荷パターンNの確定的な組み替えを行った装荷パターンを組み込むことにより、装荷パターンの最適化のための処理時間を短縮することができる。

図面の簡単な説明

0036

また、確定的な組み替えを対話的に行う場合、燃料装荷パターンと燃料の燃焼度マップとを参照することにより、作業者の経験、積み上げた知識などを有効に利用することができ、最適化のための処理時間短縮に寄与することができる。

図1
本発明の燃料装荷パターン最適化装置のブロック図である。
図2
本発明の各燃料の燃焼度パターン図2(a)と装荷パターン図2(b)を示す図である。
図3
本発明の燃料装荷パターン最適化方法のフローチャートである。
図4
本発明の燃料装荷パターン最適化方法の説明図である。
図5
本発明の燃料装荷パターン最適化方法の他の説明図である。
図6
本発明の実施形態での実験結果を示す図であって、縦軸は適合度を、横軸は処理回数をそれぞれ示している。
【符号の説明】
1 制御部
2表示装置
3キーボード
4 ROM
5 RAM
6 プリンタ

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