In this study, a neural network based operator support system was proposed for alarm analysis, computerized procedures presentation and operation validation in nuclear power plants (NPPs). There are many complicated situations, in which operator needs to promptly and accurately access the alarms and execute regular and suitable operations. In order to help operator quickly recognize the situations and regulate and validate their operations, it is necessary to develop an operator support system which includes a transient diagnostic system and computer based procedures with the functions for operation validation.
The proposed multifunctional system integrates two subsystems: fault diagnostic system (FDS) and operator guidance system (OGS). The fault diagnostic system is different from the existed operator support systems by using a hierarchical structure with artificial neural network (ANN) aggregation models instead of conventional general purpose ANNs. It not only analyzes the transient and provides information to the operator but also indexes the trained ANN from the database for the OGS. OGS includes two subsystems: computerized procedures system and operation validation system. The computerized procedures system (CPS) was developed as the base for the operation validation system (OVS). As the key function of the integrated system, OVS provides both qualitative and quantitative evaluation for each operator’s action and validates their actions.
본 논문에서는 원자력 발전소에서 운전 확인과 알람 해석, 컴퓨터화 된 절차서를 보여주기 위해서 신경망(Neural Network)을 기본으로 하는 운전 지원 시스템이 제안되었다. 제안된 다기능 운전지원 시스템은 고장 진단 시스템(Fault Diagnostic System, FDS)과 운전 검증 시스템(Operation Guidance System, OGS)인 두 개의 시스템으로 구성되어있다.
동적 신경망 집단(Dynamic Neural Network Aggregation, DNNA) 모델은 원자력 발전소에서 사고를 확인 및 예측하기 위해서 제안되었다. 인공 신경망(Artificial Neural Network)은 최근에 원자력 발전소를 감시, 진단 및 운전을 하는데 있어서 널리 이용되고 있다. 이에 관한 대부분의 연구는 신뢰도와 정확성에 대한 연구이다. 제안된 시스템은 고장 진단에 있어서 기존의 한가지 목적으로 신경망을 사용하는 것과 달리 동적 신경망 집단을 두 가지 레벨로 나누어 사용하였다. 따라서 다른 목적으로 신경망을 사용함으로 사고의 종류와 위치를 각각 알 수 있었다. 제안된 모델은 시스템 시험에서 만족스러운 결과를 보여주었고 다른 시스템과 비교해 볼때 동적 신경망 집단을 쓰는 것이 더 좋은 방법임을 증명하였다. 본 연구는 진단 시나리오의 중대성(Severity)에 대한 연구로써 제안된 시스템은 사고의 정확한 값을 구하는데 이용될 수 있다.
운전 검증 시스템은 원자력 발전소에서 운전원이 비정상적인 운전을 하게 될 때 이를 관리하고 통제하기 위해서 개발되었다. 시스템은 간단한 컴퓨터화된 절차서와 운전 검증 시스템으로 구성되어 있다. 운전 검증 시스템으로써 운전 확인 시스템 (Operation Validation System, OVS)은 운전의 유효성 확인, 운전의 정성적이고 정량적인 효과 분석과 같은 두 가지 중요한 역할을 한다. 각각의 운전원의 행위는 시스템에 의해 평가되고 예상되는 결과가 인공 신경망에 의해서 보여진다. 결국 대응되는 제안이나 경고가 운전원에게 보여진다. 따라서 제안된 시스템으로 원자력 발전소에서 비상절차에 따라 운전을 할때 운전원의 실수를 줄일 수 있다.
