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저자정보
趙成旻 (숭실대학교) 金載哲 (숭실대학교) 權東震 (한국전력공사) 南昌鉉 (한국전력공사)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제56권 제12호
발행연도
2007.12
수록면
2,084 - 2,090 (7page)

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The DGA (Dissolved Gases Analysis) technique has been widely using for fault diagnosis of the power transformers. Some electric power utility company establishes the criteria of DGA to improve reliability, because of difference of operation environment and design of power transformer. In this paper, we introduce intelligent diagnosis system for DGA result of KEPCO (Korea Electric Power Cooperation). This system can classify patterns type of gases ratio that frequently occurs in recent result of gases analysis using Fuzzy Inference. The classification of Patterns let us know that major causes of gases generation based on type of patterns. Finally, Neural Network based on patterns diagnose transformer. NN was trained using result data of DGA of actually faulted transformers recently. Result of intelligent diagnosis system is right well in comparison with actual inner inspection of transformers.
#DGA #Diagnosis #Power Transformer #Neural Network #Fuzzy

목차

Abstract
1. 서론
2. 유중가스분석의 절차
3. 개발된 판정 시스템 개요
4. 가스 구성비 패턴의 정의 및 분류
5. 신경 회로망 구성
6. 사례 연구
7. 결론
감사의 글
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저자소개

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