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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임재윤 (Daeduk College) 이대종 (Korea National University of Transportation) 지평식 (Korea National University of Transportation)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제65P권 제4호
발행연도
2016.12
수록면
280 - 284 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2016

유입변압기 고장분류를 위한 PNN 기반 Rogers 진단기법 개발
임재윤 ,  이대종 ,  지평식 전기학회논문지 P 2016.12 학술저널
Keygas 진단 기준과 뉴로-퍼지모델을 이용한 유입변압기 상태 진단
임재윤 ,  변상준 ,  정기철 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.11 학술대회자료
유중가스 분석법과 지능형 확률모델을 이용한 유입변압기 고장진단
임재윤 ,  이대종 ,  지평식 전기학회논문지 P 2016.09 학술저널

2015

하이브리드 진단모듈을 이용한 유입변압기 고장진단 기법 개발
임재윤 ,  이종필 ,  이대종 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2015.10 학술대회자료

2007

계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기 고장진단
임재윤 ,  이대종 ,  이종필 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2007.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Stability and reliability of a power system in many respects depend on the condition of power transformers. Essential devices as power transformers are in a transmission and distribution system. Being one of the most expensive and important elements, a power transformer is a highly essential element, whose failures and damage may cause the outage of a power system. To detect the power transformer faults, dissolved gas analysis (DGA) is a widely-used method because of its high sensitivity to small amount of electrical faults. Among the various diagnosis methods, Rogers diagonsis method 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 PNN(Probability Neural Network) based Rogers diagnosis method. The test result show better performance than conventional Rogers diagnosis method.
#Fault diagnosis #Power transformer #DGA(Dissolved Gas Analysis) #Rogers #PNN(Probability Neural Network)

목차

Abstract
1. 서론
2. 온도에 따른 가스 특성 및 Rogers 진단 기준
3. PNN 기반 Rogers 진단기법을 이용한 유입변압기의 고장분류 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Kelly, J. J / 1980 / Transformer fault diagnosis by dissolved-gas analysis / IEEE Transactions on Industry Applications 16 (6) : 777 ~ 782 google schola [기타자료] - Institute of Electrical and Electronics Engineers / 2009 / IEEE C57.104-2008 guide for the interpretation of gases generated in oil-immersed transformers : 1 ~ 27 google schola [기타자료] - International Electrotechnical Commission / 2007 / IEC 60599Ed. 2.1 Mineral oil-impregnated electrical equipment in service–Guide to the interpretation of dissolved and free gases analysis / IEC google schola [학술지(정기간행물)] - Bhalla, D. / 2012 / Function analysis based rule extraction from artificial neural networks for transformer incipient fault diagnosis / Electrical Power and Energy Systems 43 (1) : 1196 ~ 1203 google schola [학술지(정기간행물)] - Cristina M. Quintella / 2013 / Development of a spectrofluorimetry -based device for determining the acetylene content in the oils of power transformers / Talanta 117 : 263 ~ 267 google schola

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