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[국내논문] 자기학습 신경망을 이용한 원자력발전소 고리 2호기 실시간 열성능 진단 시스템 개발
Development of a Real-Time Thermal Performance Diagnostic Monitoring System Using Self-Organizing Neural Network for KORI-2 Nuclear Power Unit 원문보기

Journal of the Korean Nuclear Society = 원자력학회지, v.28 no.1, 1996년, pp.36 - 43  

Kang, Hyun-Gook (Korea Advanced Institute of Science and Technology) ,  Seong, Poong-Hyun (Korea Advanced Institute of Science and Technology)

초록
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본 논문은 원자력발전소 열성능 감시 시스템의 PC기반 구현에 관한 연구 내용이다. 이 시스템은 열성능 감시와 진단을 플랜트 운전중에 실시간으로 수행할 수 있다. 고리 원전2호기를 목적호기로 원형 시스템을 구성하여 시험해 보았다. 원자력발전소의 열 주기 시스템은 대단히 복잡하고 구성 요소간에 상호 영향이 커서, 그 분석과 고장 진단에 어려움이 많다. 본 연구에서는 열 주기를 효율적으로 표현하고, 계산시간을 단축하기 위해 성능 진단 변수를 설정하였다. 비정상 상태에서의 진단 변수의 특성 패턴 변화를 인식하기 위해 자기학습 신경망의 일종인 퍼지아트맵을 이용하였다. 시험을 통해 이 알고리듬이 비정상 상태를 감지하고 고장 원인을 성공적으로 규명하는 것을 보였으며, 운전원의 편의를 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this work, a PC-based thermal performance monitoring system is developed for the nuclear power plants. The system performs real-time thermal performance monitoring and diagnosis during plant operation. Specifically, a prototype for the KORI-2 nuclear power unit is developed and examined in this w...

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