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저자정보
최민희 (Korea Electric Power Research Institute) 정남준 (Korea Electric Power Research Institute) 이규철 (Korea Electric Power Corporation) 정재성 (Ajou University) 서인용 (Korea Electric Power Research Institute)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제68권 제9호
발행연도
2019.9
수록면
1,085 - 1,093 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2019.68.9.1085

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Damage to the power system caused by natural disasters, including typhoons, is gradually increasing. The amount of the power outage caused by major typhoons shows 1.25 million households by “Rusa” in 2002, 1.44 million by “Maemi” in 2003, 1.68 million by “Kompasu” in 2010, 1.93 million by “Bolaven” in 2012 and 0.25 million by “Chaba” in 2016. Power companies are striving to establish an integrated system and simulators to predict power facility damage by natural disasters in advance and to establish a rapid response system in case of damage. In this paper, we developed the power facility damage prediction algorithm applied artificial neural network (ANN) for 6 kinds of natural disasters such as typhoon, strong wind, heavy rain, heavy snow, cold wave and heat wave. The algorithm consists of three phases: ① the establishment of big data by extracting meteorological data from the Automatic Weather System from 2007 to 2018, ② the analysis of the correlation between the power failures and the weather conditions(such as wind speed, rainfall, etc.) and ③ the evaluation of damage prediction algorithms using the ANN. In particular, comparisons and analyses with the Linear Regression(REG) algorithm were performed to assess the accuracy of the ANN algorithm. This algorithm was applied to Typhoon “Chaba” in 2016 to predict the failure of electric wires and Cut Out Switch (COS) in Seogwipo. The prediction error(MAE) of the ANN is 0.127, which is better than the performance of the REG.
#Natural Disaster #Typhoon #Power System Facilities #Damage Prediction #Artificial Neural Network #AI

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 상관관계 분석
3. 재난피해 예측 알고리즘 개발 및 평가
4. 시뮬레이션 및 평가
5. 결론
Reference

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
Executive Office of the President / 2013 / Economic Benefits of Increasing Electric Grid Resilience to Weather Outages google schola D. T. Ton / 2015 / A more resilient grid : The US department of energy joins with stakeholders in an R&D plan / IEEE Power and Energy Magazine 13(3):26~34 google schola NERC / 2014 / Hurricane Sandy Event Analysis Report google schola RAIN Project Consortium, European Union google schola Hongfei Li google schola

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