전력용 변압기의 유중가스 해석을 위한 지능형 진단 알고리즘 개발

임재윤; 이대종; 이종필; 지평식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 임재윤 이대종 이종필 지평식

저널정보: 한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제21권 제7호

발행연도: 2007.8

수록면: 75 - 83 (9page)

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일반적으로 변압기의 고장진단을 위해 IEC 코드법이 사용되지만, 이 방법은 가스비율이 규정된 범위 내에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 숙련된 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 정확한 고장의 원인을 판정하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 SOM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 훈련 데이터의 경쟁학습을 통하여 자기 구성 맵을 구축한 후, 실증 데이터를 구축된 맵에 적용하여 고장의 진단이 이루어진다. 또한 클러스터링 기법에 의해 구축된 정상/고장모델과 정상 데이터를 비교함으로써 고장의 추이 및 열화정도를 분석한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해 향상된 진단결과를 보임을 확인할 수 있었다.

#IEC code #Dissolved gas analysis #Self-Organizing Feature Map(SOM) #Aging

참고문헌 (12)

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1. [학술대회논문] - Pyeong Shik Ji / 1999 / Aging characteristics of power transformer oil and development of its analysis using KSOM / TENCON 99, Proceedings of the IEEE Region 2 : 1026 ~ 1029

2. [학술지(정기간행물)] - H. Tsukioka / 1986 / New apparatus for detecting transformer faults / IEEE Trans. Electrical Insulation EI-21 (2) : 221 ~ 229

3. [학술지(정기간행물)] - M. Duval / 1989 / Dissolved gas analysis : It can save your transformer / IEEE Electrical Insulation Magazine 5 (6) : 22 ~ 26

4. [학술지(정기간행물)] - H. Yoshida / 1987 / Degradation of insulating materials of transformers / IEEE Trans. Electrical Insulation EI-22 (6) : 795 ~ 800

5. [학술지(정기간행물)] - Y. Kamata / 1986 / Diagnostic methods for power transformer insulation / IEEE Trans. Electrical Insulation EI-21 (6) : 1045 ~ 1048

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