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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.8
- 수록면
- 483 - 488 (6page)
이용수
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센서시스템을 이용한 상시감시는 발전소의 효율적인 운전과 안전을 담보하는 데 필수적이다. 상시감시기술을 구현하기 위해서는 우선 센서로부터 전송된 신호로부터 발전소 운전파라미터의 참값을 예측하는 모델 즉 Auto-association (AA) 모델을 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)과 Partial Least Square Regression (PLSR)을 이용하는 방안을 각각 제시한다. 이렇게 해서 구축된 모델은 모니터해야 할 파라미터가 많을 때에도 쉽게 적용할 수 있다. 실제 발전소에서 수집된 데이터셋을 이용하여 AA 모델링의 정확도 및 민감도를 비교한 결과, 정확도 면에서는 SVR이 우수한 반면 민감도 면에서는 PLSR이 다소 나은 것으로 나타났다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 정확도 및 민감도에 의한 Auto-association 평가
3. Auto-association을 위한 SVR 및 PLSR
4. 사례연구
5. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
1. [보고서] - J. W. Hines / 2007 / Technical Review of On-line Monitoring Techniques for Performance Assessment
2. [학술대회논문] - D. Wrest / 1996 / Instrument Surveillance and Calibration Verification Through Plant Wide Monitoring Using Autoassociative Neural Networks / Proceedings of The 1996 American Nuclear Society International Meeting on Nuclear Plant Instrumentation,Control and Human Machine Interface Technologies
3. [학술지(정기간행물)] - J. WESLEY HINES / 2005 / MSET Performance Optimization Through Regularization / Nuclear Engineering and Technology 37 (2) : 177 ~ 184
4. [단행본] - V. Vapnik / 1998 / Statistical Learning Theory / Wiley
5. [학술지(정기간행물)] - L. Zheng / 2009 / A Comparative Study of Optimization Algorithms for Low NOx Combustion Modification at a Coal-fired Utility Boiler / Expert Systems with Applications 36 : 2780 ~ 2793
2. [학술대회논문] - D. Wrest / 1996 / Instrument Surveillance and Calibration Verification Through Plant Wide Monitoring Using Autoassociative Neural Networks / Proceedings of The 1996 American Nuclear Society International Meeting on Nuclear Plant Instrumentation,Control and Human Machine Interface Technologies
3. [학술지(정기간행물)] - J. WESLEY HINES / 2005 / MSET Performance Optimization Through Regularization / Nuclear Engineering and Technology 37 (2) : 177 ~ 184
4. [단행본] - V. Vapnik / 1998 / Statistical Learning Theory / Wiley
5. [학술지(정기간행물)] - L. Zheng / 2009 / A Comparative Study of Optimization Algorithms for Low NOx Combustion Modification at a Coal-fired Utility Boiler / Expert Systems with Applications 36 : 2780 ~ 2793
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