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深層強化学習を用いたプラント以上対策案提示システムの開発

Development of countermeasure proposal system using deep reinforcement learning

吉川 雅紀 ; 関 暁之   ; 高屋 茂  ; Yan, X. 

Yoshikawa, Masanori; Seki, Akiyuki; Takaya, Shigeru; Yan, X.

新型原子力プラントにおいては運転経験が乏しく、プラント異常発生時における対応マニュアルの整備に支障を来すこと、および熟練運転員の数が不足することが考えられる。この問題を解決するため我々は、異常下のプラントデータを入力とし、プラントを持続運転可能な状態に復元するための対策案を出力する、対策案提示システムの開発を行った。対策案提示システムは深層強化学習アルゴリズムを用いて作成されており、学習を繰り返すことで従来の対策マニュアル作成方法が対象とするよりも広い範囲の異常に対応可能であると期待される。本発表では高温工学試験研究炉を対象に、主冷却系の冷却材循環器の回転数に異常が発生した場合について、対策案提示システムの効果を紹介する。

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