基于层次分析法和模糊综合决策的堆载反应评价.docx

基于层次分析法和模糊综合决策的堆载反应评价 根据国家在制定“863”计划时提出的能源预测，核电站在中国拥有约240gw的潜在市场。到2020年，中国的芯轴承能力将达到40gw。2015年后，调试船采用了先进的一代先进堆场，经济良好，安全风险小，适合小规模扩建。客观、全面地评价目前的核电新技术,根据中国国情科学决策新型核电反应堆的选择,是中国核电行业面临的一项挑战。为建立科学的评价系统,比较和分析各种决策评价方法具有特别重要的意义。因此,有必要对经济性、安全性和技术性等评价指标进行定量化敏感性分析 1 数据库管理系统 建立评估系统的主要步骤包括筛选评价指标体系、选择评价方法、建立评价软件系统和相关输入/输出数据管理系统。目前已经完成了评估系统软件开发。评估软件分为两个主要模块:数据库管理功能模块,管理评估系统所需要的全部数据;综合评估模块,用基于模糊层次分析法的评估数学模型给出先进核反应堆的评估结果。基于设计目标的要求,采用面向对象的方法,使用UML进行建模。软件的架构采用MVC模式,分层次开发。软件开发语言采用Microsoft公司最新开发工具VS.NET开发系统中的C#语言和功能强大的后台数据库Microsoft SQLSever2000。为兼顾软件系统的安全性、高效性和灵活性,数据库管理功能采用C/S模式实现,评价功能采用B/S模式实现。 2 评价方法的确定 建立先进核反应堆评价系统,首先需按照简单、明确、独立和可操作原则选取先进核反应堆评价指标,在向专家咨询基础上,筛选出1组相对稳定的指标体系。然后,在专家打分基础上通过确定指标权重,并采用选择的评估方法计算得到评价结果。评价方法的固有特性将对评价结果产生影响,因此,需对评价方法进行对比研究。本系统中选择了有代表性的几种核电反应堆,包括ABWR(先进沸水堆)、APWR(先进压水堆)、CANDU-NG(砍杜堆)、FBR(快堆)、HTGR(高温气冷堆)和PWR(压水堆)。 2.1 生成正互反判断矩阵 AHP法是通过分析复杂问题所包含的因素及其相互关系,将问题分解为若干层次和若干要素,并在每一层次按照一定准则对该层元素进行逐对比较,再按标度定量化形成判断矩阵。通过计算判断矩阵的最大特征值和对应的正交化特征向量,得出该元素对该准则的权重。2.1.1构造判断矩阵判断矩阵用以表示同一层次各个指标的相对重要性的判断值。各指标的相对重要性由若干位专家来判定,同时引入九分位的相对重要的比例标度,(9,7,5,3,1,1/3,1/5,1/7,1/9)表示(极重要,很重要,重要,稍重要,相等,稍不重要,不重要,很不重要,极不重要相邻评价的中间值分别取为 2、1/2、1/4、1/6、1/8,构成正互反判断矩阵B(B=(bij))。矩阵元素bij表示指标i与指标j相比的重要性,且有bij0,bii=1,bij=1/bji。2.1.2计算单一准则下的相对权重这一步将解决在某准则下n个元素Bi(i=1,2,…,n)排序权重的计算,n为矩阵阶数。设B的最大特征根为λmax,其相应的特征向量为W,则有BW=λmaxW。所得W经归一化后即为同一层次相应指标在该准则下的权重向量。用幂迭代法可得: 一般情况下,初始W0取单位向量,当λk-1与λk的误差小于10-4时,迭代停止。 2.1.3 随机一致性指标 有必要对B进行一致性检验。B不一致程度的指标:CI=(λmaxn)/(n-1),CI的值越小,B的一致性越好。为使一致性程度保持在一定范围内,引入随机一致性指标RI,即通过随机抽样取值并算出的多个判断矩阵的一致性指标的平均值。若有CR=CI/RI0.10,则B具有满意的一致性。否则,需重新设定相对重要性的比例标度,对B加以调整。RI的取值可由专用表查得。 2.2 模糊综合评价方法的评价 2.2.1 评价集的设定 在模糊评价方法中,评价集是把因素集定性划分成的档次集合。本研究中,设定评价集V={V1,V2,…,Vn},表示由低到高的评级{差,一般,比较好,好,非常好}。核反应堆最终的评价结果将表示成对评价集各评价元素的隶属度。 2.2.2 级分析法的确定 在单因素的评价矩阵R=(Rij)m×n中,Rij表示因素Ui被评为Vj的隶属度,并注意保持其归一化。先进核反应堆的指标复杂性难以用具体的模糊分布确定,采用专家评判打分法较为合适。设n为有效咨询次数,yij为Ui被评为Vj次数,则有Rij=yij/n。 2.2.3 合成操作 利用模糊矩阵的合成运算,得综合评价模型为: 3 评价结果的相关性分析 当变化某个指标的权重时,评价结果将发生相应变化,这即是评价指标的敏感性分析。此评价系统可把任一指标的权重在0～100%的范围内变化,其他指标的权重和评价结果将同步变化。本工作仅以最为典型的经济性、安全性和技术性作分析,其