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저자정보
김태민 (대구가톨릭대학교) 주승세 (한국교원대학교) 배지훈 (한국교원대학교) 성윤동 (한국에너지기술연구원)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제9호(JKIIT, Vol.22, No.9)
발행연도
2024.9
수록면
51 - 59 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.9.51

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최근 기후변화에 대응하기 위해 친환경 에너지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 분산자원에 대한 수요도 증가하고 있다. 분산자원은 중앙 집중식 시스템 대비 전력망 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 하지만 고장 발생시, 전력망의 건전성과 공급 신뢰성을 크게 해치게 된다. 특히 분산자원 내 전력변환 장치 고장 중 아크 고장은 장치의 손상과 화재를 야기하는 가장 대표적인 현상이다. 이에, 분산자원 내 아크 고장을 감지하기 위해 본 논문에서는 비지도 학습 모델인 오토인코더 기반 에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System) 및 태양광 발전 시스템(PV, Photovoltaic) 아크 고장 감지 모델들을 제안하고 결과를 비교분석한다. 실험 결과, 변이형 오토인코더 모델이 98.71%의 정확도로 가장 높은 성능을 제공하는 것을 실험적으로 관찰하였다.
#arc fault detection #autoencoder #unsupervised learning #deep neural network #energy storage system #photovoltaic system

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 전처리
Ⅲ. 오토인코더 기반 아크 고장 탐지 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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