Modeling and Control of a Boiling Water Small Modular Reactor Cogeneration System for District Heating Applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel approach for modeling and controlling a Small Modular Reactor (SMR) cogeneration power plant for District Heating Network (DHN) applications, aimed at decarbonizing energy systems and enhancing power grid flexibility. Existing studies do not adequately address key aspects of the dynamic modeling and control of SMR-based DHN cogeneration plants, including insufficient representation of piping heat losses, thermal delays, fluctuations in DHN thermal demand, and the lack of multi-timescale dynamic analyses. Thus, this work proposes dynamic models and control strategies for SMR-based DHN cogeneration systems, incorporating detailed thermoelectric modeling that addresses the current modeling shortcomings to allow for the assessment of system stability over both short- and long-term horizons to properly evaluate transient and steady-state performance. Furthermore, the paper assesses the SMR-based DHN cogeneration system by examining its dynamic interactions with the Electric Power Network (EPN) and DHN under realistic scenarios to support industry-driven control design and operational decisions. In this context, the proposed model and controls are validated using the boiling water reactor BWRX-300 being integrated into the power grid of Ontario, Canada, considering a potential DHN deployment in the Darlington region. The results highlight the strong potential of SMRs for cogeneration, demonstrating their operational flexibility in a practical application and illustrating a significant reduction in energy consumption compared to heating systems based on solely Heat Pumps (HPs), considering that existing government policies in Ontario, like in other jurisdictions, are incentivizing the replacement of fossil fuel-based space heating systems with HPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».