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학술저널
저자정보
양학진 (제주관광대학교) 김성근 (호서대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제20권 제12호
발행연도
2019.12
수록면
663 - 670 (8page)

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터빈 사이클 보정 열 성능 분석은 발전소의 현재 성능을 결정하고 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 신뢰성있는 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME(American Society of Mechanical Engineers) PTC(Performance Test Code)를 기본으로 성능 분석에서 우선적으로 중요하게 적용되는 주급수 유량을 대상으로 영역별 판정 알고리즘을 개발하고 각 영역별로 현재의 터빈 사이클 성능을 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관 관계를 기반으로 영역별로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 커널 회귀 모델을 이용하여 학습된 추정 모델을 구성하였으며, 커널 회귀 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델의 학습 결과와 비교하였다. 주급수 유량의 형상 특성에 따른 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 성능 분석의 신뢰도를 증가시킬 수 있었으며 다른 성능 결정 변수에 대한 학습 및 검증 모델로 사용될 수 있다.
#Main Feed-Water #Valid Model #Artificial Neural Network #Kernel Regression #Turbine Cycle

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 모델의 구성
3. 커널 회귀 모델링 결과
4. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
S. K. Kim, K. H. Choi, “Development of Performance Analysis System(NOPAS) for Turbine Cycle of Nuclear Power Plant”, Journal of Korean Nuclear Society , Vol. 33, No. 1, pp.211-218, 2001. google schola S. K. Kim, K. H. Choi, “Development of Performance Analysis Methodology for Nuclear Power Plant Turbine Cycle using Validation Model of Performance Measurement”, Journal of KSME , Vol. 24, No. 12, pp.1625-1634, 2001. DOI: http://dx.doi.org/10.22634/KSME-B.2000.24.12.1625 Crossref American Society of Mechanical Engineers, Performance Test Code 6, “Steam Turbines”, 1976. google schola American Society of Mechanical Engineers, Performance Test Code 6A, “Appendix A to Test Code for Steam Turbine”, 1982. google schola American Society of Mechanical Engineers, Performance Test Code 12.1, “Closed Feed Water Heaters”, 1978. google schola

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