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 проце-
дурою, 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.
