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방명환 (한국전력공사) 강해수 (한국전력공사) 이규헌 (한국남부발전) 오찬수 (한국서부발전) 최우성 (한국전력공사) 박규상 (한국전력공사) 김두수 (한국전력공사)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제45권 제11호(통권 제434호)
발행연도
2021.11
수록면
605 - 612 (8page)
DOI
10.3795/KSME-B.2021.45.11.605

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발전용 가스터빈을 장시간 운전하면 공기중 이물질이 압축기 블레이드에 점착되어 블레이드 표면이 오염된다. 압축기 오염이 발생하면 압축기와 가스터빈의 성능이 저하되고, 압축기 서지 마진이 감소한다. 이러한 문제를 방지하기 위해 가스터빈 운영자는 주기적으로 압축기를 수세정하여 압축기 블레이드에 점착된 오염 입자를 제거하고 가스터빈 성능을 유지한다. 하지만 현재 성능 모니터링 시스템에서는 압축기의 오염과 성능저하를 평가할 수 있는 방법이 없기 때문에 경험적인 기준으로 압축기 성능저하를 예상해 압축기 세정주기를 결정했다. 따라서 본 연구에서는 실제 가스터빈 발전소의 운전데이터를 이용해 압축기 성능을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발하여 압축기 오염에 의한 압축기 성능저하를 분석하였다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 머신러닝
3. 연구대상 가스터빈 및 운전데이터
4. 분석 결과
5. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (18)

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