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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양준혁 (Soongsil University) 김태근 (Soongsil University) 윤성국 (Soongsil University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
555 - 565 (11page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.4.555

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

D-PMU 데이터를 이용한 DCGAN 기반 실시간 배전계통 이벤트 감지기법
양준혁 ,  김태근 ,  윤성국 전기학회논문지 2022.04 학술저널

2021

D-PMU 데이터를 활용한 DCGAN 기반 이상 전압 감지기법
양준혁 전기공학과(일원) 2021.01 학위논문

2020

D-PMU 데이터를 사용한 심층 합성곱 생성적 적대신경망(DCGAN) 기반 이벤트 감지 기법
양준혁 ,  김태근 ,  윤성국 대한전기학회 학술대회 논문집 2020.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Distribution-phasor measurement units (D-PMUs) measuring magnitude and phasor angle with high resolution make detailed observations of the distribution system. In this paper, we propose a deep convolutional generative adversarial networks (DCGAN) base event detection method using D-PMU data. GAN is trained through the adversarial process of two models: generator and discriminator. This process helps the discriminator train well without much training data. Also, DCGAN has convolutional layers for better event recognition. After training the proposed DCGAN model using labeled D-PMU data, we use the discriminator to identify distribution system events. The target events to detect are voltage dip, over-voltage, harmonic, and transient. Through a case study with real data from two D-PMUs installed at Soongsil university, the detection performance of the proposed detection method is verified. It is confirmed that the proposed method shows a good detection performance compared to other schemes.
#distribution systems #distribution-phasor measurement units (D-PMU) #event detection #machine learning #deep convolutional generative adversarial networks (DCGAN) #power quality

목차

Abstract
1. 서론
2. DCGAN 기법 이론 및 적용
3. D-PMU 데이터 전처리
4. DCGAN 기반 이벤트 감지기법
5. 실험 및 결과
6. 결론
References

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이재용 Electric Power 2022 .05

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