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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임재윤 (대덕대학교) 이대종 지평식 (한국교통대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제65P권 제3호
발행연도
2016.9
수록면
188 - 193 (6page)

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It has been proven that the dissolved gas analysis (DGA) is the most effective and convenient method to diagnose the transformers. The DGA is a simple, inexpensive, and non intrusive technique. Among the various diagnosis methods, IEC 60599 has been widely used in transformer in service. But this method cannot offer accurate diagnosis for all the faults. This paper proposes a fault diagnosis method of oil-filled power transformers using DGA and Intelligent Probability Model. To demonstrate the validity of the proposed method, experiment is performed and its results are illustrated.

목차

Abstract
1. 서론
2. 유입변압기 고장진단 기준
3. 지능형 확률모델을 이용한 유입변압기 고장진단 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References

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