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랜덤 포레스트 기반 머신러닝 모델을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 분석
방명환(Myeonghwan Bang),강해수(Haesu Kang),이규헌(Kyuheon Lee),오찬수(Chansu Oh),최우성(Woosung Choi),박규상(Gyusang Park),김두수(Doosoo Kim) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集B Vol.45 No.11
발전용 가스터빈을 장시간 운전하면 공기중 이물질이 압축기 블레이드에 점착되어 블레이드 표면이 오염된다. 압축기 오염이 발생하면 압축기와 가스터빈의 성능이 저하되고, 압축기 서지 마진이 감소한다. 이러한 문제를 방지하기 위해 가스터빈 운영자는 주기적으로 압축기를 수세정하여 압축기 블레이드에 점착된 오염 입자를 제거하고 가스터빈 성능을 유지한다. 하지만 현재 성능 모니터링 시스템에서는 압축기의 오염과 성능저하를 평가할 수 있는 방법이 없기 때문에 경험적인 기준으로 압축기 성능저하를 예상해 압축기 세정주기를 결정했다. 따라서 본 연구에서는 실제 가스터빈 발전소의 운전데이터를 이용해 압축기 성능을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발하여 압축기 오염에 의한 압축기 성능저하를 분석하였다. When a gas turbine for power generation is operated for a long time, foreign particles in the air adhere to the compressor blade and the blade surface becomes contaminated. Compressor contamination degrades the performance of the compressor and the gas turbine, and the compressor surge margin is reduced. To prevent this problem, the gas turbine operator periodically performs compressor water washing to remove contaminant particles adhering to the compressor blades to maintain gas turbine performance. However, there is no precise method to evaluate the contamination and deterioration of the compressor in the current performance monitoring system. Consequently, the compressor washing cycle is determined empirically by anticipating the degradation of compressor performance. Therefore, in this study, a machine learning model predicting compressor performance was developed by using real gas turbine plant operating data and compressor performance degradation resulting from compressor contamination was analyzed.
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