Measurements-based system identification of gas turbine generator
dc.contributor.advisor | Ghanbarpourasl, Habıb | |
dc.contributor.author | Sabry, Ameer H. | |
dc.date.accessioned | 2020-12-07T10:28:13Z | |
dc.date.available | 2020-12-07T10:28:13Z | |
dc.date.submitted | 2017 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/131720 | |
dc.description.abstract | Ekonomik büyümeyi takiben elektrik enerjisi üretiminde ve elektrik talebinde artış nedeniyle gaz türbinlerinin istihdamı hızla büyümüştür. Gaz türbinlerinin (GT) modellenmesi ve kontrolü, bu tür ekipmanların karmaşık dinamikleri nedeniyle her zaman tartışmalı bir konu olmuştur. Bu sistemlerin doğrusal olmayan davranışının arkasındaki sırları açığa çıkarmak için bugüne kadar önemli araştırma faaliyetleri yapılmıştır. Bu alandaki araştırmanın sonuçları bugüne kadar tatmin edici olmakla birlikte, gaz türbinlerinin performans optimizasyonu için çabaların sona ermediği görülmektedir. Önceki teknolojide gaz türbinleri için çeşitli analitik ve deneysel modellerin yanı sıra kontrol sistemleri yapılmıştır. Bununla birlikte, farklı hedefler ve uygulamalar için optimize edilmiş modellere duyulan ihtiyaç, araştırmacıların bu alandaki çalışmalarına devam etmeleri için güçlü bir motivasyondur. Gaz türbini gibi problemler yüzünden; dahili arızalar ve güç dağıtım şebekesindeki yük dalgalanmaları ızgara istikrarsızlığı sorunlarına neden olabilir. Gaz türbini sisteminin doğru dinamik modellemesini dikkate almak esastır. Bu araştırmada, izleme, teşhis, parametre tahmini ve kontrol tasarımı için gaz türbini sisteminin dinamik davranışını karakterize etmek için ve sistem tanımlama için çeşitli yaklaşımlar uygulanmaktadır. Uygulanan yöntemin deney verilerinin tahmin edilmesinde, uyma yüzdesi ile değerlendirilmesi ve Ortalama Kare Hata (MSE) değerlendirilmesidir. Alquds-Irak elektrik santralinin GE Frame 9E gaz türbini modeli için çok girişli bir vaka çalışması olarak pratik bir saha ölçümleri yapıldığında karşılaşılan zorluklardır. İlk olarak, girdi sayısını azaltmak için girdi-girdi ve girdi-çıktı ilişkilerini sınıflandırmak için veri analizi uygulanmıştır. Başlangıçta, Yakıt Tüketimi (FC) ve Egzoz Sıcaklığı (ET) ile temsil edilen en etkili parametrelere sahip doğrusal bir model, sistemin ölçümleri için veri özelliklerine ilişkin ön öngörü elde etmek için değerlendirildi. Daha sonra otomatik olarak seçilen hat aramasında doğrusal olmayan en küçük kareler gerçekleştirildi. Her aktarım fonksiyonu için 2 kutup ve 1 sıfır varsayarak, varsayılan emir ayrık bir model değerlendirerek başlandı. Giriş / çıkış gecikmesi ve örnekleme zamanı alan verilerinin gerçek ölçümlerinden çıkarılmıştır. Hammerstein modeli, gaz türbininin dinamik modelini tanımlamak ve doğrusal haritalama parametrelerini belirlemek için bir tahmin ve hata minimizasyon yöntemi olarak yeni iterasyon gradyen inişiyle önerilmiştir. Sonuç olarak elde edilen modelleme denkleminin çözümünü basitleştirmek için ve giriş sayısına eşit sayıda nöron bulunan başka bir modelleme matematiksel denklemi çıkarmak için, mevcut özel ileriye beslemeli sinir ağı üzerinde bir değişiklik yapılmıştır. Çalışmanın bulgularını tamamlamak için uygun değerlendirme parametrelerinin karşılaştırmalı bir tablosu sunulmuştur. Belirleme yöntemleri, başvurularına izin vermek ve daha ileri uygulama ve tadilatlar için bir prosedür sağlamak üzere formüle edilmiştir. | |
dc.description.abstract | The employing of gas turbines has grown rapidly in electrical energy production following the economic growth and increased demand for electricity. Modelling and control of gas turbines (GTs) have always been a controversial issue because of the complex dynamics of these kinds of equipment. Considerable research activities have been carried out so far in this field in order to disclose the secrets behind the nonlinear behaviour of those systems. Although the results of the research in this area have been satisfactory so far, it seems that there is no end to the efforts for performance optimization of gas turbines. A variety of analytical and experimental models as well as control systems have been built in the prior art for gas turbines. However, the need for optimized models for different objectives and applications has been a strong motivation for researchers to continue to work in this field. Since the problems of gas turbine such as; internal faults, and the load fluctuations on the power distribution network may cause grid instability issues, it is essential to consider accurate dynamic modelling of gas turbine system. In this research, several approaches for system identification are implemented to characterize the dynamic behavior of the gas turbine system for the purposes of monitoring, diagnostics, parameter estimation and control design. The assessment of the applied method is evaluated by the fitting percentage to estimate the experimental data and the Mean Square Error (MSE). The challenges faced when a practical field measurements have been adopted for the gas turbine model GE Frame 9E of the Alquds-Iraq power plant as a multi-input case study. Firstly, data analysis has been applied to classify the input-input and input-output relationships for reducing the number of inputs. Initially, a linear model with the most effective parameters represented by the Fuel Consumption (FC) and Exhaust Temperature (ET), has been evaluated for the measurements of the system to attain some preliminary insight into the data characteristics. Then, a nonlinear least squares with automatically chosen line search has been carried out, we started by evaluating a default-order discrete model which assumes 2 poles and 1 zero for each transfer function. The input/ output delay and the sampling time have been extracted from the real measurements of the field data. Hammerstein model is proposed with new iterative gradient descent as a prediction and error minimization method to identify the dynamic model of the gas turbine and to parameterize the nonlinear mapping. Finally, a modification to existing custom feed forward neural network has been implemented to extract another modelling mathematical equation with the number of neurons equal to the number of inputs to simplify the solution of the resultant modelling equation. A comparative table of suitable evaluation parameters has been presented to conclude the findings of the work. The identification methods are formulated to permit their application and to provide a procedure for further future application and modifications. | en_US |
dc.language | English | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Makine Mühendisliği | tr_TR |
dc.subject | Mechanical Engineering | en_US |
dc.title | Measurements-based system identification of gas turbine generator | |
dc.title.alternative | Gaz türbini jeneratörünün ölçüm esasına dayalı sistem tanımlaması | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Makina ve Uçak Mühendisliği Anabilim Dalı | |
dc.identifier.yokid | 10172040 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | TÜRK HAVA KURUMU ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 482486 | |
dc.description.pages | 94 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |