[논문]심층신경망 기법을 이용한 재열 가스터빈 입구온도 예측모델에 관한 연구

한영복; 김성호; 김변곤

doi:10.13067/jkiecs.2023.18.5.841

[국내논문] 심층신경망 기법을 이용한 재열 가스터빈 입구온도 예측모델에 관한 연구
Study on the Prediction Model of Reheat Gas Turbine Inlet Temperature using Deep Neural Network Technique 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.18 no.5, 2023년, pp.841 - 852

한영복 (한국중부발전 보령본부) , 김성호 (군산대학교 전자정보공학부) , 김변곤 (군산대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

국내 전력계통의 주파수 조정용 발전기로 사용되고 있는 가스터빈은 탄소중립 정책과 더불어 신속한 기동·정지 및 높은 열효율 등으로 인해 이용률이 증가하고 있다. 가스터빈은 고온의 화염을 이용하여 터빈을 회전시키기 때문에 터빈 입구온도가 기기의 성능과 수명을 좌우하는 핵심요소로 작용하고 있다. 하지만 입구온도는 직접적인 측정이 불가능함에 따라 제작사가 산출한 온도를 이용하거나, 현장 경험을 토대로 하여 예측된 온도를 적용하고 있어서 가스터빈의 안정적인 운전 및 유지관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망에서 많이 사용되고 있는 DNN(: Deep Neural Network) 기반으로 하는 재열 가스터빈의 입구온도를 예측할 수 있는 모델을 제시하고 실측 데이터를 기반으로 제안된 DNN의 성능을 검증하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Gas turbines, which are used as generators for frequency regulation of the domestic power system, are increasing in use due to the carbon-neutral policy, quick startup and shutdown, and high thermal efficiency. Since the gas turbine rotates the turbine using high-temperature flame, the turbine inlet temperature is acting as a key factor determining the performance and lifespan of the device. However, since the inlet temperature cannot be directly measured, the temperature calculated by the manufacturer is used or the temperature predicted based on field experience is applied, which makes it difficult to operate and maintain the gas turbine in a stable manner. In this study, we present a model that can predict the inlet temperature of a reheat gas turbine based on Deep Neural Network (DNN), which is widely used in artificial neural networks, and verify the performance of the proposed DNN based on actual data.

주제어

표/그림 (19)

그림 그림 1. 단순 사이클 및 재열 사이클 가스터빈 H-S선도 Fig. 1 Simple cycle & reheat cycle gas turbine H-S diagram
그림 그림 2. 심층신경망의 구조 및 흐름도 Fig. 2 Structure and flow diagram of deep neural network
그림 그림 3 인공지능 학습 흐름도 Fig. 3 Deep neural network training flow chart
표 표 1. 가스터빈 고·저압 입구온도 예측모델 신호항목 Table 1. Gas turbine high and low pressure inlet temperature prediction model signal items
그림 그림 4. 노드 개수 증가 신경망 모형모델 시험 Fig. 4 Node number increase method neural network model test
그림 그림 5. 은닉층 개수 증가방식 신경망 모형모델 실험 Fig. 5 Method of increasing the number of hidden layers ANN model test
그림 그림 6. 노드 및 은닉층 증가방식의 TIT₂ 모형모델 시험 Fig. 6 Learning result of TIT₂ model test of increasing node and hidden layer
그림 그림 7. 노드 증가방식의 TIT₂ 모형모델 온도편차 Fig. 7 TIT₂ model of node increment method Model temp. deviation
그림 그림 8. 은닉층 증가방식의 TIT₂ 모형모델 온도편차 Fig. 8 TIT₂ model of temp. deviation with increasing hidden layer method
표 표 2. 고·저압 가스터빈 입구온도 예측모델 종류 Table 2. gas turbine inlet temperature prediction models
그림 그림 9. 신경망 학습 데이터 구성 및 학습결과 (예시) Fig. 9 Neural network training data configuration and learning result (example)
그림 그림 10. 온도예측 학습 프로그래밍 코드(예시) Fig. 10 Temp. prediction learning programming code (example)
그림 그림 11. TIT₁ 신경망 모델별 검증시험 결과 Fig. 11 Verification test results for each TIT₁ DNN model
그림 그림 12. TIT₂ 신경망 모델별 검증시험 결과 Fig. 12 Verification test results for each TIT₂ DNN model
그림 그림 13. 입구온도 예측모델 실행 프로그램 Fig. 13 Inlet temperature prediction model execution program
그림 그림 14. 온도예측 프로그램 실행결과 화면 Fig. 14 TIT₁, TIT₂ Prediction program execution result screen
그림 그림 15. #A호기 전 구간 온도예측 그래프 Fig. 15 Temp. prediction graph of all sections of #A
그림 그림 16. TIT₁ 은닉층 구성별 Weight 및 Bias 추이 Fig. 16 Weight and Bias Trend by TIT₁ Hidden Layers
표 표 3. 예측 프로그램 실행 결과값 비교 Table 3. Comparison of prediction program execution results

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