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기계학습을 기반으로 한 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 이를 이용한 가스터빈 연소불안정 진단 방법

본 발명의 일 실시예에 따른 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 이를 이용한 가스터빈 연소불안정 진단 방법에 따르면, 여러 연소기들로부터 안정 상태(Fully developed stable)의 연소 데이터 및 불안정 상태(Fully developed unstable)의 연소 데이터를 획득하고, 획득된 연소 데이터로부터 학습 데이터를 추출하여 연소불안정 여부 판단을 위한 인공 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 이를 이용한 가스터빈 연소불안정 진단 방법에 따르면, 천이(transient) 과정의 연소 데이터를 추가적인 학습 데이터로 이용하여 기 학습된 인공 신경망 모델을 더 정교하게 학습시킬 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 이를 이용한 가스터빈 연소불안정 진단 방법에 따르면, 연소불안정 여부 판단 방법으로 인공 신경망 모델을 적용하여 보다 정확하고 신속하게 연소불안정 여부의 진단이 가능하다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 이를 이용한 가스터빈 연소불안정 진단 방법에 따르면, 신속한 연소불안정 여부의 진단이 가능하게 됨으로써 연소불안정 상태에 대한 알람을 실시간으로 표시할 수 있으며, 신속하게 가스터빈의 부하를 감소시켜 안전사고를 미연에 방지할 수 있다.