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基于响应面回归建模与遗传算法耦合的核能驱动集成制冷与发电循环的㶲经济分析与多目标优化
Exergoeconomic analysis and multi objective optimization of a nuclear driven integrated cooling and power cycle using response surface regression modeling coupled with genetic algorithm
Azmain Rashid Raiy · Samiuzzam · Yasin Khan · Mohammad Monjurul Ehsan 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 本研究探讨了一种创新性的集成制冷与发电联合系统的热力与经济性能，该系统结合了再热再压缩主压缩间冷超临界CO2（sCO2）循环与双效吸收式制冷循环。为评估不同输入参数对系统性能的影响，开展了详细的参数化研究。所提出的联合系统被设计用于利用核反应堆提供的600 MW热能。从热力学和㶲经济模型中提取的数据集被用于构建响应面回归模型（RSM），并通过多种误差矩阵评估其预测精度。随后，将二次回归模型与遗传算法（GA）相结合，针对三个目标函数——能量利用系数（EUF）、㶲效率（ηex）和单位产品总成本...
解读: 该核能驱动的超临界CO2联合循环技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其多目标优化方法(能效、火用效率、成本)可应用于ST系列储能变流器的热管理优化,响应面-遗传算法建模思路可用于PowerTitan系统的多工况协同控制策略开发。超临界CO2循环的高效换热理念启发液冷储能系统设计,而冷热电联供架构...