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전력계통의 갑작스런 고장은 막대한 경제적 손실을 초래함으로 이를 방지하기 위한 전력계통의 상태를 진단하는 모니터링은 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 FCM과 SOM을 이용하여 다양한 전력설비 중에서 가장 중요한 역할을 담당하는 전력용 변압기의 고장진단 알고리즘을 개발한다. 즉, FCM은 효과적인 특징점을 선택과 학습시간을 줄이기 위해 수행하고, SOM에 의해 변압기의 고장진단이 이루어진다. 제안된 방법은 변압기의 고장진단 뿐만 아니라 열화진행추이 특성까지 분석한다. 제안된 방법은 다양한 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유중가스 분석법을 이용한 변압기 진단
Ⅲ. FCM과 SOM을 이용한 진단 알고리즘
Ⅳ. 사례 연구
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
H. Tsukioka , 1986 , New apparatus for detecting transformer faults , IEEE Trans. Electrical Insulation EI-21 (2) : 221 ~ 229
M. Duval , 1989 , Dissolved gas analysis : It can save your transformer , IEEE Electrical Insulation Magazine 5 (6) : 22 ~ 26
H. Yoshida , 1987 , Degradation of insulating materials of transformers , IEEE Trans. Electrical Insulation EI-22 (6) : 795 ~ 800
Y. Kamata , 1986 , Diagnostic methods for power transformer insulation , IEEE Trans. Electrical Insulation EI-21 (6) : 1045 ~ 1048
R. C. Adriana , 2005 , Knowledge Discovery in Nerual Networks with Application to Transformer Failure Diagnosis , IEEE Trans. Power Systems 20 (2) : 717 ~ 724
M. Duval , 1989 , Dissolved gas analysis : It can save your transformer , IEEE Electrical Insulation Magazine 5 (6) : 22 ~ 26
H. Yoshida , 1987 , Degradation of insulating materials of transformers , IEEE Trans. Electrical Insulation EI-22 (6) : 795 ~ 800
Y. Kamata , 1986 , Diagnostic methods for power transformer insulation , IEEE Trans. Electrical Insulation EI-21 (6) : 1045 ~ 1048
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