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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
윤동석 (한국동서발전) 유원주 (한국동서발전)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제47권 제2호(통권 제449호)
발행연도
2023.2
수록면
117 - 124 (8page)
DOI
10.3795/KSME-B.2023.47.2.117

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발전용 가스터빈 연소기 내부 화염 안정상태를 확인하기 위해 원주 방향으로 배치된 BPT 센서를 이용하여 배기가스 온도를 측정 및 추세를 모니터링하고 있다. 연소상태가 불안정하면 특정 BPT 온도 편차가 증가한다. 그러나 고장 초기에는 설비보호를 위해 설정된 경보 값보다 낮은 온도 범위에서 편차가 증가하기 때문에 운전원이 인지하지 못하는 경우가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 BPT 패턴분석으로 과거 데이터 비교와 머신러닝을 이용하여 주관적인 개입 없이 연소상태 이상징후를 조기에 진단하고자 하였다. 사례분석 결과 BPT 패턴을 통하여 연소상태 이상을 조기에 발견할 수 있음을 확인하였고, 머신러닝 결과에서도 유사한 수준의 결과를 얻어 가능성을 확인하였다.
#Gas Turbine(가스터빈) #Blade Path Temperature(배기가스 온도) #Pattern Analysis(패턴분석) #Radar Chart(방사형 차트) #Machine Learning(머신러닝) #SVM(서포트 벡터 머신)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 현재 연소상태 감시 방법
3. 과거 진단사례 분석
4. 패턴분석 및 머신러닝 결과
5. 머신러닝 적용 결과
6. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
KEPCO, 2022, 2021 Statics of Electric Power in Korea, No. 91, Korea Electric Power Corporation, pp. 6~67. google schola EPRI, 2021, Gas Turbine Market Insights, Electric Power Research Institute, pp. 1~8. google schola Lee, B. E., 2019, Gas Turbine for Power Generation, Kyungmoon, Seoul, pp. 340~341. google schola Presidential Commission on Carbon Neutrality and Green Growth, 2021, 2050 Carbon Neutral Scenario, Office of the President of Republic of Korea, pp. 4~6. google schola Kim, H. W., Jin, U. H., Go, Y. G., Choi, M. J., Gu, I. Y. and Baek, M. H., 2022, “A Review of Carbon Neutral Gas Turbine Combustion Technology,” Journal of the Korean Socicety of Combustion, Vol. 27, No. 2, pp. 14~38. google schola

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