초록
본 논문은 원자력발전소 열성능 감시 시스템의 PC기반 구현에 관한 연구 내용이다. 이 시스템은 열성능 감시와 진단을 플랜트 운전중에 실시간으로 수행할 수 있다. 고리 원전2호기를 목적호기로 원형 시스템을 구성하여 시험해 보았다. 원자력발전소의 열 주기 시스템은 대단히 복잡하고 구성 요소간에 상호 영향이 커서, 그 분석과 고장 진단에 어려움이 많다. 본 연구에서는 열 주기를 효율적으로 표현하고, 계산시간을 단축하기 위해 성능 진단 변수를 설정하였다. 비정상 상태에서의 진단 변수의 특성 패턴 변화를 인식하기 위해 자기학습 신경망의 일종인 퍼지아트맵을 이용하였다. 시험을 통해 이 알고리듬이 비정상 상태를 감지하고 고장 원인을 성공적으로 규명하는 것을 보였으며, 운전원의 편의를 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하였다.
In this work, a PC-based thermal performance monitoring system is developed for the nuclear power plants. The system performs real-time thermal performance monitoring and diagnosis during plant operation. Specifically, a prototype for the KORI-2 nuclear power unit is developed and examined in this work. The analysis and the fault identification of the thermal cycle of a nuclear power plant is very difficult because the system structure is highly complex and the components are very much inter-related. In this study, some major diagnostic performance parameters are selected in order to represent the thermal cycle effectively and to reduce the computing time. The Fuzzy ARTMAP, a self-organizing neural network, is used to recognize the characteristic pattern change of the performance parameters in abnormal situation. By examination, this algorithm is shown to be able to detect abnormality and to identify the fault component or the change of system operation condition successfully. For the convenience of operators, a graphical user interface is also constructed in this work.
