부분방전 패턴인식을 위해 EMC센서를 이용한 최적화된 RBFNNs 분류기 설계

Q: 이 논문에서 정의한 부분 방전이란 무엇인가?

전기 장치나 절연 시스템의 절연체 일부분에서 발생하는 부분적인 방전 현상을 의미한다. 이는 전력 설비의 사고를 유발하는 주요 원인이 되며, 본 연구에서는 EMC 센서와 PRPDA 전처리를 통해 보이드, 코로나, 표면, 슬롯 방전 등의 유형으로 구분하여 분석한다.

Q: PSO 최적화 기반 FCM-RBFNNs 모델의 부분 방전 패턴 분류 성능을 높이는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, PCA를 통해 데이터 차원을 축소하고 PSO 알고리즘으로 모델 구조와 파라미터를 최적화함으로써 성능을 향상시켰다. 특히 부분 방전 데이터의 진폭을 평균값이 아닌 최댓값으로 설정하여 특징을 추출했을 때 더욱 정밀한 분류 결과가 나타났다.

정병진; 이승철; 오성권

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정병진 (수원대학교) 이승철 (파워피디) 오성권 (수원대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제9호

발행연도: 2017.9

수록면: 1,392 - 1,401 (10page)

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In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.

#RBFNNs #PSO Algorithm #FCM Clustering #Partial discharge #EMC sensor #PCA

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-560-001285527

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