LSTM과 FHF를 사용한 원자력 발전소의 보호 기능 시스템을 위한 자율 운전 알고리즘

Abstract

With the improvement of computer performance and the emergence of cutting-edge artificial intelligence (AI) algorithms, an autonomous operation based on AI is being applied to many industries. An autonomous algorithm is a higher-level concept than conventional automatic operation in nuclear power plants (NPPs). In order to achieve autonomous operation, the autonomous algorithm needs to include superior functions to monitor, control and diagnose automated subsystems. This study suggests an autonomous operation algorithm for NPP safety systems using a function-based hierarchical framework (FHF) and a long short-term memory (LSTM). The FHF hierarchically models the safety goals, functions, systems, and components in the NPP. Then, the hierarchical structure is transformed into an LSTM network that is an evolutionary version of a recurrent neural network. This approach is applied to a reference NPP, a Westinghouse 930 MWe, three-loop pressurized water reactor. This LSTM network has been trained and validated using a compact nuclear simulator. In this paper, the performance of the LSTM network was verified by comparing the autonomous operation of the LSTM network with the current operational strategy. The algorithm has demonstrated the effectiveness. The validation results showed that the autonomous operation algorithm could manage the plant safety better than the current automation and operator’s manual control.|최근 컴퓨터 성능의 증가와 새로운 인공지능 알고리즘의 등장으로 인공지능 기술에 기반한 높은 자동화 수준을 가진 자율 운전 시스템이 많은 산업분야에 적용되었다. 자율 운전 알고리즘은 원자력 발전소 시스템의 기존에 전통적인 자동화 알고리즘보다 더 높은 수준의 개념을 가지고 있다. 자율 운전 시스템을 개발하기 위해서는 이미 기존에 자동된 하위 시스템들을 모니터링, 제어 및 진단할 수 있는 기능을 포함해야 한다. 따라서 본 논문에서는 기능 기반 계층 프레임워크(FHF)와 장기-단기 기억장치(LSTM)를 사용하는 NPP 안전 시스템에 대한 자율 운전 알고리즘을 제시한다. FHF는 NPP의 안전 목표, 기능, 시스템 및 구성 요소를 계층적으로 모델링을 하였다. 모델링된 안전 기능 시스템의 계층 프레임워크는 재귀 신경망 네트워크(RNN)의 진화 버전인 LSTM 네트워크로 변환됩니다. 이 접근법은 Westinghouse 930 MWe 3루프 가압경수로를 참고 모델로 설계된 Compact Nuclear Simulator를 사용하여 네트워크의 훈련 및 검증을 하였다. 본 논문에서는 LSTM 네트워크의 자율 운전과 기존의 운전 전략의 비교를 통하여 LSTM 네트워크의 성능을 검증하였다. 알고리즘의 검증 결과에 따르면 자율운전 알고리즘은 발전소의 안전 기능에 목표를 현재 자동화 및 운영자의 수동 제어보다 더 잘 관리할 수 있는 것을 확인하였다.