1. Jovan Škundrić, Машински факултет Универзитета у Бањој Луци,
Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina
2. Indir Mujanić, Elektrane Stanari d.o.o.,
Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina
3. Darko Knežević, Машински факултет Универзитета у Бањој Луци,
Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina
4. Saša Laloš, Машински факултет Универзитета у Бањој Луци,
Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina
5. Marko Lazarević, Elektrane Stanari d.o.o., Serbia
6. Danilo Đurica, Elektrane Stanari d.o.o.,
Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina
Za pouzdan rad svakog složenog sistema, pa tako i velikih termoenergetskih postrojenja, neophodna je mogućnost praćenja radnih parametara u realnom vremenu. Kvalitetan i efikasan sistem za nadzor omogućava pravovremeno reagovanje u slučaju da neki od parametara počne značajno odstupati od optimalne ili proračunom predviđene vrijednosti. Međutim, postoje i okolnosti u radu postrojenja u kojima su svi parametri i dalje u granicama dozvoljenog, ali postrojenje ipak nije u potpunosti ispravno. U takvim slučajevima problem je često teško uočiti i precizno locirati, a njegovo postojanje se najčešće registruje tek na osnovu smanjene efikasnosti ili narušene stabilnosti rada. Primjena metoda mašinskog učenja, poput modela linearne regresije, može predstavljati vrijedan alat upravo u takvim okolnostima. Osnovna ideja je da kvalitetno naučen regresioni model može pravovremeno ukazati i na neznatne anomalije u radu pojedinih podsistema. U ovom radu je prikazan mogući pristup modeliranju ponašanja ispravnog kondenzacionog sistema u sklopu velikog termoenergetskog postrojenja, na osnovu dostupnih procesnih podataka. Istraživanje je sprovedeno na bazi podataka termoelektrane “Stanari”, a kao model mašinskog učenja primijenjen je model linearne regresije.
Кључне речи :
Тематска област:
Датум:
25.07.2025.
Contemporary Materials 2025 - Savremeni Materijali
