Aplications of neural networks to nuclear power systems

Abstract

11 Özet Sinir ağları, bilim ve teknolojideki en popüler araştırma alanları arasındadır. Sinir ağları pek çok teknolojik alanda kontrolör, çevirmen ve teşhis koyucu olarak kul lanılmaktadır. Onlar, öğrenebilen, düşünebilen, ve karar verebilen bilgisayar veya makineler yapılabilmesi amacıyla insan beynini benzeştirmek için geliştirilmişlerdir. Bu çalışmada sinir ağlarının nükleer güç sistemlerine uygulanabilirliğinin belirlen mesi amaçlanmıştır. Bunun için çalışma olarak Kaynar Sulu Reaktör tipinde bir nükleer güç santralinin gerçek zamanda devamlı olarak ölçülemeyen parametrelerinin tahmini seçilmiştir. Çalışmayı gerçekleştirmek için bazı nükleer güç sant rali parame treleri bir sinir ağının giriş ve çıkış elemanları olarak kullanılmıştır. Nükleer güç santralini bilgisayarda benzeştirmek için BWRPLANT/ZERO isimli bir bilgisayar kodu kullanılmıştır. Sinir ağım benzeştirmek içinde 486 tabanlı bir kişisel bilgisayar üzerinde C programlama diliyle bir program geliştirilmiştir. Parametre tahmini nükleer guc santralinin dört farkli durumu için gerçekleştirilmi ştir. Butun parametrelerdeki hatalarin maksimumu %3.77 olmuştur. Maksimum hatalarin ortalamasi ise %0.551' dir.

Abstract Neural networks are among the most popular research fields in science and tech nology. They are used in many technological areas as controller, translator, and diagnostic maker. They are developed to simulate the human brain to be able to make computers or machines which can learn, think, and decide. In this work, it is aimed that the determine the applicability of neural networks to nuclear power systems. The prediction of on-line nonmeasurable parameters of a BWR type nuclear power plant were selected as study for determining the applicability of neural networks to nuclear power systems. To perform the study, some nuclear power plant parameters were used as input and output elements of a neural network. A computer code called BWRPLANT/ZERO was used to simulate a BWR type nuclear power plant. A computer program was developed to simulate the neural network in C computer programming language on a 486 based personal computer. The parameter prediction was performed for four cases of nuclear power plant. The maximum of the maximum errors for all parameters is 3.77%, and the average of the maximum errors for all parameters is 0.551%.