브레이튼 사이클은 제3세대 태양열 발전 기술의 동력 사이클로 인정받으며, 신경망 방법의 중요도 평가 및 정량적 분석과 같은 장점을 활용합니다. 먼저, 여러 운전 변수 중에서 터빈 입구 온도와 압축비 등 중요한 매개변수를 변수 제어법을 통해 선별하였으며, 변수 제어법에서 중요도는 R² 값이 감소할수록 증가합니다. 상기 중요한 매개변수가 포함되지 않을 때 해당 R² 값은 각각 0.57과 0.64로 다른 운전 변수보다 낮습니다; 다음으로, 브레이튼 사이클의 출력 동력을 이용한 정량적 분석 결과, R² 값은 0.999 이상이었으며, 열 효율과 입력 열량의 R² 값은 각각 0.992와 0.988이었습니다; 마지막으로, 다목적 최적화 결과 권장된 터빈 입구 온도와 압축비 값은 각각 500℃와 2.19이며, 이에 따른 열 효율, 출력 동력, 입력 열량은 각각 46.58%, 100.97 kJ/kg 및 –176.5 kJ/kg 입니다. 본 연구는 태양열 발전소에서 브레이튼 사이클의 실제 운전 및 성능 연구의 참고자료가 될 수 있습니다.

브레이튼 사이클;신경망 방법;열 효율;정량 분석;다목적 최적화