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저자정보
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제48권 제5호
발행연도
2016.1
수록면
1,184 - 1,191 (8page)

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This paper introduces the development of a transient monitoring system to detect the early stage of a transient, to identify the type of the transient scenario, and to inform an operator with the remaining time to turbine trip when there is no operator's relevant control. This study focused on the transients originating froma secondary system in nuclear power plants (NPPs), because the secondary system was recognized to be a more dominant factor to make unplanned turbine-generator trips which can ultimately result in reactor trips. In order to make the proposedmethodology practical forward, all the transient scenarios registered in a simulator of a 1,000 MWe pressurized water reactor were archived in the transient pattern database. The transient patterns show plant behavior until turbine-generator trip when there is no operator's intervention. Meanwhile, the operating data periodically captured from a plant computer is compared with an individual transient pattern in the database and a highly matched section among the transient patterns enables isolation of the type of transient and prediction of the expected remaining time to trip. The transient pattern database consists of hundreds of variables, so it is difficult to speedily compare patterns and to draw a conclusion in a timely manner. The transient pattern database and the operating data are, therefore, converted into a smaller dimension using the principal component analysis (PCA). This paper describes the process of constructing the transient pattern database, dealing with principal components, and optimizing similarity measures.
#Diagnosis #Nuclear Power Plant #Pattern Matching #Principal Component Analysis #Prognosis #Transient

목차

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J.W. Hine / 1996 / A hybrid approach for detecting and isolating fault in nuclear power plant interacting systems / Nucl. Technol 115:342~358 google schola E. Zio / 2005 / An extended classifiability index for feature selection in nuclear transients / Ann. Nucl. Energy 32:1632~1649 google schola J. Reifman / 1997 / Survey of artificial intelligence methods for detection and identification of component faults in nuclear power plants / Nucl. Technol 119:76~97 google schola J. Galbally / 2015 / A pattern recognition approach based on DTW for automatic transient identification in nuclear power plants / Ann. Nucl. Energy 81:287~300 google schola C. Glttlieb / 2006 / Feasibility study on transient identification in nuclear power plants using support vector machines / Nucl. Technol 155:67~77 google schola

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