【摘 要】
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安注箱（Safety Injection Tank,SIT）系统在核电厂发生事故后用于排出余热防止堆芯熔化,目前针对安注箱系统的优化多采用基于梯度的优化策略或随机搜索方法,分析效率低,易陷入局部最优解。本文将强化学习算法应用于安注箱系统优化,以压水堆一回路冷管段发生大破口事故为背景,设计强化学习状态空间、动作空间以及奖励函数。选定对安注流量影响较大的参数设定为状态空间,如安注箱体积和储水体积、SI
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020YFB190140403）； 国家自然科学基金（U1867218）；
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安注箱（Safety Injection Tank,SIT）系统在核电厂发生事故后用于排出余热防止堆芯熔化,目前针对安注箱系统的优化多采用基于梯度的优化策略或随机搜索方法,分析效率低,易陷入局部最优解。本文将强化学习算法应用于安注箱系统优化,以压水堆一回路冷管段发生大破口事故为背景,设计强化学习状态空间、动作空间以及奖励函数。选定对安注流量影响较大的参数设定为状态空间,如安注箱体积和储水体积、SIT管道横截面积、高低压流量因子。基于以上参数变化设定动作空间,建立与优化目标一致的奖励函数。同时对比分析了基于值的强化学习算法Q-learning和DQN（Deep Q Network）、基于策略的强化学习算法PG（Policy Gradient）、基于值-策略的强化学习算法AC（Actor Critic）的优化结果。四种强化学习算法均减小了安注箱体积和管道横截面积。同时从每回合的计算次数、累计奖励值和收敛速度对比分析四种强化学习算法,AC算法优于其他算法,计算更高效,收敛速度更快。同时通过AC算法优化的SIT系统,使得大破口事故工况的燃料包壳峰值温度（Peak Cladding Temperature,PCT）降低了54.71℃,安注箱体积缩小了 31.15%。综上,本文通过采用强化学习算法优化安注箱系统,提高了核电厂的安全性,同时减小了安注箱系统的体积。
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