PREDICTIVE DIAGNOSIS METHOD AND SYSTEM OF NUCLEAR POWER PLANT EQUIPMENT

본 발명은 대상 원전설비와 연관도가 높은 운전변수들을 이용하여 원전설비의 정상상태를 나타내는 데이터모델을 구축하고, 운전변수의 패턴정보와 원전설비의 결함정보를 연관시켜 생성된 학습데이터로 학습된 머신러닝기반 모델로 원전설비의 상태를 실시간으로 진단이 가능하도록 하는 원전설비의 예측진단방법 및 시스템을 제공하기 위하여, 본 발명에 따른 원전설비의 예측진단방법은 원전설비와 상기 원전설비의 주변설비로부터 운전변수를 획득하는 단계 및 상기 운전변수의 패턴 정보를 추출하는 단계 및 상기 패턴 정보에 대한 상관분석을 수행하여 상관도에 따라 상...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	JEOUNG RAE HYUCK, LEE HEE IN, KIM JU SIK, JO SUNG HAN, KIM MIN HO
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING NUCLEAR ENGINEERING NUCLEAR PHYSICS NUCLEAR POWER PLANT NUCLEAR REACTORS PHYSICS
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Beschreibung
Zusammenfassung:	본 발명은 대상 원전설비와 연관도가 높은 운전변수들을 이용하여 원전설비의 정상상태를 나타내는 데이터모델을 구축하고, 운전변수의 패턴정보와 원전설비의 결함정보를 연관시켜 생성된 학습데이터로 학습된 머신러닝기반 모델로 원전설비의 상태를 실시간으로 진단이 가능하도록 하는 원전설비의 예측진단방법 및 시스템을 제공하기 위하여, 본 발명에 따른 원전설비의 예측진단방법은 원전설비와 상기 원전설비의 주변설비로부터 운전변수를 획득하는 단계 및 상기 운전변수의 패턴 정보를 추출하는 단계 및 상기 패턴 정보에 대한 상관분석을 수행하여 상관도에 따라 상기 운전변수를 그룹화하여 복수 개의 그룹을 생성하는 단계 및 상기 복수 개의 그룹에 대하여 각각의 데이터모델을 구축하는 단계 및 상기 원전설비로부터 실시간으로 획득되는 실측데이터를 상기 데이터모델에 입력하여 상기 원전설비의 정상상태를 나타내는 추정치를 생성하는 단계 및 상기 실측데이터와 상기 추정치를 비교하여 상기 원전설비에 대한 이상상태를 진단하는 단계 및 상기 원전설비의 이상상태가 판단되는 실측데이터를 머신러닝기반 모델에 입력하여 정밀진단을 수행하는 단계를 포함한다.