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한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2008.4
수록면
46 - 53 (8page)

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본 연구에서는 고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법을 개발하였다. 개발된 부하모델은 입력정보로서 기본 주파수와 기본 전압 외에 고조파 성분도 고려하여 전압 및 주파수뿐만 아니라 고조파의 영향에 대해서도 효과적으로 부하를 추정할 수 있도록 구성하였다. 부하모델링을 위해 적용된 방사기저함수 네트워크는 기존에 널리 사용되는 다층 신경망에 비해 구조가 간단하고 수렴속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 개발된 부하모델링 기법은 기존에 널리 사용되는 다항식과 다층 신경회로망 및 고조파 성분을 고려하지 않은 방사기저함수 네트워크를 이용한 부하모델 기법과 비교함으로써 제안방법의 타당성을 검증하였다.
#Load modeling #Harmonics #RBF network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 부하모델의 구성 및 고조파 메커니즘 해석
3. 방사기저함수 네트워크를 이용한 부하모델링 기법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
저자소개

참고문헌 (17)

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1. [학술지(정기간행물)] - IEEE Task Force on Load Representation for Dynamic Performance / 1993 / Load representation for dynamic performance analysis / IEEE Trans. on Power Systems 8 (2) : 472 ~ 482 google schola 2. [학술대회논문] - C. Concordia / 1982 / Load Representation in Power System Stability Studies / IEEE Trans. on PAS google schola 3. [학술지(정기간행물)] - A. Keyhani / 2004 / Composite Neural Network Load Models for Power System Stability Analysis / IEEE PES 2004 2 : 1159 ~ 1163 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Mau Teng Au / 2007 / Development of Stochastic Aggregate Harmonic Load Model Based on Field Measurements / IEEE Trans. on Power Delivery 22 : 323 ~ 330 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Hsiung Cheng Lin / 2007 / Intelligent Neural Network-Based Fast Power System Harmonic Detection / IEEE Trans. on Industrial Electronics 54 : 43 ~ 52 google schola

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