폴리트로픽 지수 기반의 재열 가스터빈 입구온도 산출 알고리즘 개발

• 영문명: Development of a Polytropic Index-Based Reheat Gas Turbine Inlet Temperature Calculation Algorithm
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 한영복 김성호 김변곤
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제18권 제3호, 483~494쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.06.30

국문 초록

최근 가스터빈 발전기는 전력계통의 주파수 조절용으로 널리 사용되고 있다. 가스터빈의 입구온도는 기기의 성능과 수명에 관련된 핵심요소이지만 터빈구조 및 운전환경 등의 이유로 입구온도를 직접 측정하지 않고 가스터빈 배기가스 온도 측정값을 이용하여 입구온도의 추정 값을 구해 이를 연소제어에 사용하고 있다. 특히 재열 가스터빈의 입구온도는 안정적 운전관리에 있어서 매우 중요하지만 제작사가 산출 식에 대한 정보를 제공하지 않고 있어 현장 실무자들은 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 폴리트로픽 과정식의 기반 위에 머신러닝 기반의 선형회귀 분석기법을 사용하여 가스터빈의 입구온도를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 또한 선형회귀분석을 통해 얻어진 입구온도 산출 모델식의 유용성 분석과 검증을 통해 입구온도 산출 알고리즘을 제안함으로서 재열 가스터빈 연소튜닝 기술수준 향상에 도움이 되고자 한다.

영문 초록

Recently, gas turbine generators are widely used for frequency control of power systems. Although the inlet temperature of a gas turbine is a key factor related to the performance and lifespan of the device, the inlet temperature is not measured directly for reasons such as the turbine structure and operating environment. In particular, the inlet temperature of the reheating gas turbine is very important for stable operation management, but field workers are experiencing a lot of difficulties because the manufacturer does not provide information on the calculation formula. Therefore, in this study, we propose a method for estimating the inlet temperature of a gas turbine using a machine learning-based linear regression analysis method based on a polytropic process equation. In addition, by proposing an inlet temperature calculation algorithm through the usefulness analysis and verification of the inlet temperature calculation model obtained through linear regression analysis, it is intended to help to improve the level of reheat gas turbine combustion tuning technology.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 발전용 가스터빈

Ⅲ. 온도산출 모델링 기본개념

Ⅳ. 머신러닝 기반의 회귀 분석

V. 선형회귀 모델의 추출 및 결과 분석

Ⅵ. 결론

References

키워드

머신 러닝 폴리트로픽 재열 가스터빈 터빈 입구온도 회귀분석 Machine Learning Polytropic Reheat Cycle Gas Turbine Turbine Inlet Temperature Regression Analysis