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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이순영 (Gyeongsang National University) 이정훈 (Gyeongsang National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
17 - 22 (6page)

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화력발전소의 보일러 모델은 로직도 작성, 플랜트 튜닝, 제어이론 적용 등 다양한 분야에 사용된다. 특히 정확한 제어를 위해서는 정확한 모델이 필요하다. 수학적 모델은 화력발전소 시스템의 비선형성, 복잡성, 시변특성 등으로 인하여 시스템을 정확하게 표현하는데 한계가 있다. 이런 시스템에 대하여 신경망을 이용한 모델링 방법은 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 화력발전소 보일러의 증기계통을 신경망 알고리즘의 한 종류인 GRNN을 이용하여 모델링하였다. 보일러의 과열기와 재열기, 과열저감기, 드럼을 모델링하여 540[MW]급 화력발전소에서 취득한 데이터를 이용하여 학습하고 검증하였다. 검증결과 제안한 모델의 출력이 보일러의 실제 출력과 잘 일치함을 알 수 있었다.
#GRNN #modeling #validation #drum #superheater #reheater #attemperator

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
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