Loading pattern optimization using simulated annealing and binary machine learning pre-screening

심가희; 박문규; 배규리; 손정욱

doi:10.1016/j.net.2023.12.021

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자료유형: 학술저널

저자정보: 심가희 (세종대학교 양자원자력공학과) 박문규 (세종대학교) 배규리 (세종대학교) 손정욱 (ZettaCognition)

저널정보: 한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.5

발행연도: 2024.5

수록면: 1,672 - 1,678 (7page)

DOI: 10.1016/j.net.2023.12.021

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We introduce a creative approach combining machine learning with optimization techniques to enhance the optimization of the loading pattern (LP). Finding the optimal LP is a critical decision that impacts both the reload safety and the economic feasibility of the nuclear fuel cycle. While simulated annealing (SA) is a widely accepted technique to solve the LP optimization problem, it suffers from the drawback of high computational cost since LP optimization requires three-dimensional depletion calculations. In this note, we introduce a technique to tackle this issue by leveraging neural networks to filter out inappropriate patterns, thereby reducing the number of SA evaluations. We demonstrate the efficacy of our novel approach by constructing a machine learning-based optimization model for the LP data of the Korea Standard Nuclear Power Plant (OPR-1000).

#Loading pattern optimization #Binary learning #Neural network #Simulated annealing

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