In Reliability/Availability(R/A) analysis, operating time prediction plays one of the major key roles to availability forecasts which are based solely on the past operating experience. Statistical prediction of operating time of the nuclear reactor and the knowledge of the interrelationships between the explanatory variables and the response variable are essential to the evaluation of availability of the existing nuclear power plant. In addition, these informations are useful for an evaluation of maintenance policy, for component replacement policy and for readiness of the nuclear power plant.
Multiple linear regression analysis enables a decision maker to predict future operating times under given conditions. In addition, it is possible to assess various factors influencing nuclear power plant operating characteristics.
In this paper, it is investigated the existence of linearity between the explanatory variables and the response variable from the operating history data and seven multiple linear regression models are developed in sequence to see the trend of model explanability. This approach was verified over the past data and compared with time series analysis.
The results showed that until observation number around 60, it is well predicted but thereafter the deviation increased. The correlation coefficient between the observed and the predicted values was 0.6992. This implies that multiple linear regression analysis is an effective approach to operating time prediction.
원자력발전소 이용률 향상을 위한 기초연구로서 다중선형회기모델을 개발하여 가동시간을 예측하였다. 운전이력자료를 분석하여 반응변수인 가동시간과 설명변수들간에 선형관계가 존재함을 통계적으로 밝히고, 설명변수들을 하나씩 추가시켜 감에 따라 모델의 설명력의 추이를 조사하였다.
가동시간에 관여하는 여러 후보변수들로부터 5% 유의수준에서 가동시간의 특정 선행 지연 자료들과 여러 기기중 릴레이와 컨트롤러의 보수시간 그리고 원자력발전소의 노화와 관련되는 누적 운전시간이 가동시간예측에 기여하고 있음을 알수 있었다.
다중선형회귀분석의 타당성을 검증하기 위하여 운전이력상의 과거 실적치와 모델에의한 예측치를 비교분석하였다. 그 결과 관측수가 약 60회가 될때까지는 예측치가 실적치에 상당히 근접했으나 그 이후로는 편차가 커지고 있음을 알수 있었다. 예측치와 실적치사이의 상관계수는 약 0.7로서 다중선형회귀모델이 원자력발전소 가동시간예측에 유효한 접근방식임이 입증되었다.
