로직에 기반 한 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를이용한 복합 화력 발전소의 출력 예측
Output Power Prediction of Combined Cycle Power Plant using Logic-based Tree Structured Fuzzy Neural Networks
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초록
오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine LearningRepository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.
Abstract
Combined cycle power plants are often used to produce power. These days prediction of power plant output based onoperating parameters is a major concern. This paper presents an approach to using computational intelligence techniqueto predict the output power of combined cycle power plant. Computational intelligence techniques have been developedand applied to many real world problems. In this paper, tree architectures of fuzzy neural networks are considered topredict the output power. Tree architectures of fuzzy neural networks have an advantage of reducing the number of rulesby selecting fuzzy neurons as nodes and relevant inputs as leaves optimally. For the optimization of the networks,two-step optimization method is used. Genetic algorithms optimize the binary structure of the networks by selecting thenodes and leaves as binary, and followed by random signal-based learning further refines the optimized binaryconnections in the unit interval. To verify the effectiveness of the proposed method, combined cycle power plant datasetobtained from the UCI Machine Learning Repository Database is considered.
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