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논문 기본 정보

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박규상 (한국전력공사) 방명환 (한국전력공사) 곽유라 (한국전력공사) 강해수 (한국전력공사) 장성호 (한국전력공사) 최우성 (한국전력공사)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제45권 제1호(통권 제424호)
발행연도
2021.1
수록면
67 - 74 (8page)
DOI
10.3795/KSME-A.2021.45.1.067

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가스터빈 시장은 국내 탈석탄, 탈원전 관련 환경규제 강화로 인해 친환경 LNG 연료를 사용하는 가스터빈 복합 화력발전의 운영 비율과 비중이 꾸준히 높아지고 있다. 복합 화력발전소의 가스터빈은 대기조건 변화와 운전시간 경과에 따라 성능저하가 매우 크기 때문에 성능감시와 분석을 통해 주기적인 정비가 필요하다. 특히 총생산 출력에서 50~60%의 출력을 소모하는 압축기는 가스터빈 성능에 영향을 주는 대표적인 요소이며, 압축기 오염은 가스터빈 성능저하와 직결된다. 압축기 오염은 입구부로 들어오는 부유물질들이 블레이드에 점착되어 공기의 질량유량을 감소시키고 압축비를 감소시켜 최종적으로 압축기의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 상용 소프트웨어 Ebsilon을 이용하여 실 가스터빈을 모델링하고, 압축기 오염에 따른 성능저하 물리모델을 개발하여 발전소 실제 데이터와 비교 · 분석하였으며, 머신러닝 알고리즘을 사용해 가스터빈 성능저하를 예측하였다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 가스터빈 모델링
3. 머신러닝
4. 결론 및 향후 연구
참고문헌(References)

참고문헌 (18)

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