• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1495-1504
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• 2021

초소형 바이너리 발전 플랜트는 열원과 냉각원 사이의 저온도차 열에너지를 이용하여 열에너지를 전력으로 변환한다. 실제 발전환경에서 플랜트의 특성치는 환경 조건이나 관련 장비의 부식과 같은 부정적인 영향으로 인해 변동하고, 플랜트 특성치의 변동은 PID 파라미터가 고정된 종래의 PID 제어시스템에서 불안정한 터빈 출력으로 이어진다. 본 논문에서는 플랜트의 특성치 변동에 따라 PID 파라미터를 적응적으로 조정하는 신경망 기반의 Neuro PID 제어시스템을 제안한다. 초소형 바이너리 발전 플랜트의 동작점 근방에서 동특성을 나타내는 이산시간 전달함수 모델을 도출하고, 제안된 제어시스템의 설계 전략을 기술한다. 제안된 Neuro PID 제어시스템을 종래의 PID 제어시스템과 비교하고, 시뮬레이션 결과를 통해 그 유효성을 보인다.