가스 터빈의 성능을 온라인으로 모니터링하기 위해 가스 터빈의 열성능을 계산하기위한 엘만 신경망 모델을 설정하였으며, 특정 330MW 기가스 터빈을 사례로 삼아 이 방법을 검증하고, 가스 터빈의 행렬 방정식 계산 방법과 비교하였다. 결과는 이 논문에서 설정된 엘만 신경망 모델이 입력 매개 변수와 출력 매개 변수 간의 비선형 관계를 반영할 수 있으며 동시에 짧은 훈련 시간, 빠른 계산 속도, 조정 가능한 구조 등의 특성을 가지고 있으며, 가스 터빈의 열 성능 파라미터 계산 결과 평균 상대 오차가 1 % 미만으로 나타나, 효과적인 온라인 계산 방법임이 입증되었다.

가스 터빈; 열 성능; 온라인 모니터링; 엘만 신경망; 행렬 방정식