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한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제17권 제5호
발행연도
2003.9
수록면
43 - 50 (8page)

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본 논문은 신경회로망을 이용하여 변압기 사고검출 기법을 제안하였다. 계전기 정동작을 위하여 전력용 변압기의 외부사고와 돌입현상은 포화현상이 고려된 EMTP/ATP를 이용하였고, 내부사고는 EMTP/BCTRAN를 이용하여 얻은 전류 데이타를 신경회로망의 사고검출 성능으로 평가하였다.
신경회로망의 입력지수로는 변압기 양단전류를 FFT로 주파수 분석하여 얻은 억제전류와 동작전류의 고조파 비의 크기를 이용하였고, 외부사고 시 억제전류값이 크게 나타나는 것을 이용하기 위해 억제전류를 동작전류로 나눈 값을 계전기 입력으로 사용하였고, 학습알고리즘은 back-propagation을 사용하였다. 실 계통에 적용하고 있는 변압기 보호용 계전기의 특성을 신경회로망의 검출성능으로 테스트한 결과 제안된 기법이 뛰어남이 확인되었다.
#Neural Network #EMTP #Power Transformer Fault #Fault Detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 모델계통
3. 신경회로망을 이용한 변압기 사고검출 알고리즘 개발
4. 사고 분석
5. 사례 연구
6. 결론
References
◇저자소개◇

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