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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
구서룡 (한국원자력연구원) 김현민 (한국원자력연구원) 최건필 (한국원자력연구원) 김정택 (한국원자력연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제9호
발행연도
2019.9
수록면
789 - 794 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.0104

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

원자력발전소 기동 및 정지 운전을 위한 순환 신경망 기반 인공지능 프레임워크 개발
구서룡 ,  김현민 ,  최건필 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2019.09 학술저널
원자력발전소 기동 및 정지 운전 자동화시스템 개발
구서룡 ,  김정택 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2019.05 학술대회자료

초록· 키워드

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In order to reduce operator workload from startup and shutdown operations for existing Nuclear Power Plants (NPPs), it is necessary to develop an automation system based on deep learning, the leading approach in current Artificial Intelligence (AI) technology. From existing research, it is challenging to develop an automation system using conventional machine learning for startup and shutdown operation since the automation system needs to be able to handle many instances of both monitoring and control variables in NPPs. Deep learning is able to simulate a variety of operating actions based on the experience of each operator. In this study, an AI framework for an automation system for startup operation in NPPs has been developed using a Recurrent Neural Network (RNN), which is a robust deep learning method for time series analysis. A feasibility study for an AI framework for the automation system is conducted using a Compact Nuclear Simulator (CNS) based on Westinghouse three-loop NPPs. The target scenario for the feasibility study is operation under bubble creation conditions in a pressurizer under startup.
#automation system #nuclear power plant #artificial intelligence #deep learning

목차

Abstract
I. 서론
II. 순환 신경망 (RNN)
III. 순환신경망기반 인공지능 프레임워크
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
R. Wood, “Autonomous control of multi modular advanced reactor plants,” University of Tennessee, 2017. google schola NVIDIA, “What's the difference between artificial intelligence, machine learning, and deep learning?,” Jul. 2016. google schola Korea Institute of Nuclear Safety (KINS), “Operational performance information system for nuclear power plant,” Aug. 2018. google schola K. Funahashi and Y. Nakamura, “Approximation of dynamical systems by continuous time recurrent neural networks,” Neural Networks, vol. 6, no. 6, pp. 801-806, Nov. 1993. google schola S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long short-term memory,” Neural Computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735-1780, Nov. 1997. google schola

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