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이재윤 (한국기계연구원) 이스라엘 또레스 삐네다 (한국기계연구원) 잡 반 티엔 (한국기계연구원) 이동근 (한국기계연구원) 김영상 (한국기계연구원) 안국영 (한국기계연구원) 이영덕 (한국기계연구원)
저널정보
한국수소및신에너지학회 한국수소및신에너지학회논문집 한국수소 및 신에너지학회 논문집 제31권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
436 - 443 (8page)

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The performance prediction model of a solid oxide fuel cell stack has been developed using deep neural network technique, one of the machine learning methods. The machine learning has been received much interest in various fields, including energy system mo- deling. Using machine learning technique can save time and cost requried in developing an energy system model being compared to the conventional method, that is a combination of a mathematical modeling and an experimental validation. Results reveal that the mean average percent error, root mean square error, and coefficient of determination (R2) range 1.7515, 0.1342, 0.8597, repectively, in maximum. To improve the predictability of the model, the pre-processing is effective and interpolative machine learning and application is more accurate than the extrapolative cases.
#Solid oxide fuel cell(고체 산화물 연료전지) #Deep learning(심층 학습) #Convolutional neural network(합성곱 신경망) #Performance prediction(성능 예측) #Regression(회귀)

목차

Abstract
1. 서론
2. 고체산화물 연료전지 스택 실험
3. 심층 신경망을 이용한 성능 예측
4. 결과 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
박태성 / 2017 / SOFC 스택 안전성능 평가 시스템 제작을 위한 평가항목 도출에 관한 연구 / 한국가스학회지 21(6):81~87 dbpia F. Ramadhani / 2017 / Optimization strategies for solid oxide fuel cell(SOFC)application : a literature survey / Renewable Sustainable Energy Rev 76:460~484 Crossref A. Kirubakaran / 2009 / A review on fuel cell technologies and power electronic interface / Renewable Sustainable Energy Rev 13(9):2430~2440 Crossref M. C. Williams / 2020 / Worldwide status of solid oxide fuel cell technology / ECS Transactions 96(1):1~10 Crossref M. Yoda / 2017 / Development and commercialization of new residential SOFC CHP system / ECS transactions 78(1):125~132 Crossref

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