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학술저널
저자정보
김재민 (울산과학기술원) 배준용 (울산과학기술원) 이승준 (울산과학기술원)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제55권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
839 - 849 (11page)
DOI
10.1016/j.net.2022.11.012

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The development of automation technology to reduce human error by minimizing human intervention is accelerating with artificial intelligence and big data processing technology, even in the nuclear field. Among nuclear power plant operation modes, the startup and shutdown operations are still performed manually and thus have the potential for human error. As part of the development of an autonomous operation system for startup operation, this paper proposes an action coordinating strategy to obtain the optimal actions. The lower level of the system consists of operating blocks that are created by analyzing the operation tasks to achieve local goals through soft actor-critic algorithms. However, when multiple agents try to perform conflicting actions, a method is needed to coordinate them, and for this, an action coordination strategy was developed in this work as the upper level of the system. Three quantification methods were compared and evaluated based on the future plant state predicted by plant parameter prediction models using long short-term memory networks. Results confirmed that the optimal action to satisfy the limiting conditions for operation can be selected by coordinating the action sets. It is expected that this methodology can be generalized through future research.
#Autonomous operation Reinforcement learning Soft actor-critic #Long short-term memory #Parameter prediction #Nuclear power plants

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