Název: Využití neuronového modelu turbogenerátorů jaderné elektrárny temelín pro nalezení rozdílů v chování jednotlivých soustrojí
Další názvy: Neural model approach to identify anomalies in temelín nuclear power plant turbine sets
Autoři: Bělohoubek, Marek
Liška, Karel
Bobčík, Marek
Kubín, Zdeněk
Polcar, Petr
Citace zdrojového dokumentu: Životnost komponent energetických zařízení. Sborník ze 16. konference: 19. – 21. října 2022. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2021, s. 12.
Datum vydání: 2021
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
conferenceObject
URI: https://srni.vzuplzen.cz/wp-content/uploads/2021/11/sbornik-srni_2021.pdf
http://hdl.handle.net/11025/50667
ISBN: 978-80-261-1045-3
Klíčová slova: neuronové modelování;umělá inteligence;jaderná Elektrárna Temelín;turbosoustrojí
Klíčová slova v dalším jazyce: neural modeling;Artificial Intelligence;Temelín nuclear power plant;turbine sets
Abstrakt: Příspěvek popisuje využití umělé inteligence a strojového učení pro vytvoření a trénink neuronového modelu turbosoustrojí jaderné Elektrárny Temelín na základě dostupných diagnostických dat za účelem detekce odlišností v chování turbín TG1 a TG2. Následně jsou uvedeny výsledky neuronového modelování a na nich demonstrovány možnosti využití umělé inteligence v energetických aplikacích, doporučení pro praxi a upozornění na související úskalí.
Abstrakt v dalším jazyce: The paper describes the use of artificial intelligence and machine learning to build and train a neural model of the turbine sets of the Temelín nuclear power plant based on available diagnostic data in order to detect anomalies and differences in the behavior of TG1 and TG2 turbines. Subsequently, the results of neural modeling are presented and they demonstrate the possibilities of using artificial intelligence in power engineering applications and recommendations for practice.
Práva: © Západočeská univerzita v Plzni
Vyskytuje se v kolekcích:Životnost komponent energetických zařízení 2021
Životnost komponent energetických zařízení 2021

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
sbornik-srni_2021-uvodni_strany.pdfPlný text2,91 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
sbornik-srni_2021-51-56.pdfPlný text714,34 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/50667

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.