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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 133 - 138 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.2.133
이용수
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원자력발전소(이하 원전)에서는 다양한 비정상 상황이 발생할 수 있다. 큰 사고로 확대되지 않기 위해서는 운영자가 비정상을 빠르게 파악하고 조치하도록 지원하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 원전에서 적용할 수 있는 데이터 기반 모델 기반 고장진단 방법을 제안한다. 먼저, 원자로 출력과 관련성을 고려하여 선정된 12가지 변수를 이용하며, 각 변수의 이전값과의 차이를 추가로 입력받아 시간 특성이 포함되도록 한다. 이상 탐지는 다양한 출력에도 적용할 수 있도록 데이터 분포에 제약이 없는 마할라노비스 거리기반 알고리즘을 활용한다. 탐지된 고장을 식별하고, 해당 데이터를 랜덤포레스트 모델을 통해 분류할 수 있음을 보여준다. 실험 결과, 제안된 방법이 원전 운전데이터의 고장을 적절히 탐지할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 대상시스템 및 데이터
3. 실험 방법
4. 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Korea Power Exchange, “Statistics about Power Market,” Available: http://epsis.kpx.or.kr/epsisnew/selectEkifBoardList.do?menuId=080401&boardId=040100, [Accessed: Oct 01, 2021]
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M. El-Sefy, A. Yosri, W. El-Dakhakhni, S. Nagasaki, and L. Wiebe, “Artificial neural network for predicting nuclear power plant dynamic behaviors,” Nuclear Engineering and Technology, vol. 53, no. 10, pp. 3275-3285, 2021.
T. K. Kim, J. K. Park, B. H. Lee, and S. H. Seong, “Deep-learning-based alarm system for accident diagnosis and reactor state classification with probability value,” Annals of Nuclear Energy, vol. 133, pp. 723-731, 2019.
Y. Oh, H. Kim, D. Lee, and S. Kim, “Simulation-based Anomaly Detection in Nuclear Reactors,” Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, vol. 47, no. 2, pp. 130-143, 2021.
M. El-Sefy, A. Yosri, W. El-Dakhakhni, S. Nagasaki, and L. Wiebe, “Artificial neural network for predicting nuclear power plant dynamic behaviors,” Nuclear Engineering and Technology, vol. 53, no. 10, pp. 3275-3285, 2021.
T. K. Kim, J. K. Park, B. H. Lee, and S. H. Seong, “Deep-learning-based alarm system for accident diagnosis and reactor state classification with probability value,” Annals of Nuclear Energy, vol. 133, pp. 723-731, 2019.
Y. Oh, H. Kim, D. Lee, and S. Kim, “Simulation-based Anomaly Detection in Nuclear Reactors,” Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, vol. 47, no. 2, pp. 130-143, 2021.
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