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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제3호
발행연도
2007.6
수록면
374 - 379 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

퍼지클러스터링 기법과 신경회로망을 이용한 고장표시기의 고장검출 능력 개선에 관한 연구
홍대승 ,  임화영 한국지능시스템학회 논문지 2007.06 학술저널
신경회로망과 DWT를 이용한 고장표시기의 고장검출 개선에 관한 연구
홍대승 ,  임화영 대한전기학회 학술대회 논문집 2007.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장잔류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보를 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템애서 실제 측정된 데이터이다.
#퍼지클러스터링 #배전계통 #고장표시기 #신경회로망 #FRTU #Fuzzy Clustering #Power distribution system #FI #Neural Network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 고장표시(Fl) 운영 알고리즘
3. 클러스터링(Clustering) 알고리즘
4. STFT을 이용한 고조파 검출
5. 신경 회로망(Neural Network)
6. 시뮬레이션
7. 결론
참고문헌
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