Comparison of Two Control Programs of the VVER-1000 Nuclear Power Unit Using Regression Data Mining Models

Abstract

A load-following mode of nuclear power plants (NPP) is a complicated procedure because there are significant changes in many interrelated processes. In order to show which control program (CP) of NPP is better to use, data mining (DM) techniques can be introduced. This study proposes a DM approach in order to show a possibility of using DM regression models for NPP. The datasets for DM were obtained by simulating two static CP of VVER-1000 NPP in Simulink software of Matlab program package.

Режим навантаження атомних електростанцій є складною процедурою, оскільки в багатьох взаємопов’язаних процесах відбуваються суттєві зміни. Для того щоб показати, яку програму керування (ПК) АЕС краще використовувати, треба запровадити методи інтелектуального аналізу даних (DM). У цьому дослідженні запропоновано підхід інтелектуального аналізу даних для демонстрації можливості використання моделей регресії до АЕС. Набори даних для DM отримано імітацією двох статичних ПК АЕС ВВЕР-1000 у програмному забезпеченні Simulink програмного пакету Matlab.

Режим нагрузки атомных электростанций является сложной процедурой, поскольку во многих взаимосвязанных процессах происходят существенные изменения. Для того чтобы показать, какую программу управления (ПК) АЭС лучше использовать, нужно ввести методы интеллектуального анализа данных (DM). В этом исследовании предложен подход интеллектуального анализа данных для демонстрации возможности использования моделей регрессии к АЭС. Наборы данных для DM получены имитацией двух статических ПК АЭС ВВЭР-1000 в программном обеспечении Simulink программного пакета Matlab