Dissolved Gas Analysis of Power Transformer Using Fuzzy Clustering and Radial Basis Function Neural Network

J.P. Lee; D.J. Lee; S.S. Kim; P.S. Ji; J.Y. Lim

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저자정보: J.P. Lee (Chungbuk Nat"l University) D.J. Lee (Chungbuk Nat"l University) S.S. Kim (Chungbuk Nat"l University) P.S. Ji (Chungbuk Nat"l University) J.Y. Lim (Daeduk College)

저널정보: 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.2 No.2

발행연도: 2007.6

수록면: 157 - 164 (8page)

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Diagnosis techniques based on the dissolved gas analysis (DGA) have been developed to detect incipient faults in power transformers. Various methods exist based on DGA such as lEC, Roger, Dornenburg, and etc. However, these methods have been applied to different problems with different standards. Furthermore, it is difficult to achieve an accurate diagnosis by DGA without experienced experts. In order to resolve these drawbacks, this paper proposes a novel diagnosis method using fuzzy clustering and a radial basis neural network (RBFNN). In the neural network, fuzzy clustering is effective for selecting the efficient training data and reducing learning process time. After fuzzy clustering, the RBF neural network is developed to analyze and diagnose the state of the transformer. The proposed method measures the possibility and degree of aging as well as the faults occurred in the transformer. To demonstrate the validity of the proposed method, various experiments are performed and their results are presented.

#DGA #Diagnosis #Fuzzy Clustering #Power Transformer #RBF

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1. [학술지(정기간행물)] - / 1986 / New apparatus for detecting transformer faults : 221 ~ 21 229

2. [학술지(정기간행물)] - / 1987 / Degradation of insulating materials of transformers : 795 ~ 22 800

3. [학술지(정기간행물)] - / 1986 / Diagnostic methods for power transformer insulation : 1045 ~ 21 1048

4. [학술지(정기간행물)] - / Nov.2003 / A neural network approach to power transformer fault diagnosis, 164 Dissolved Gas Analysis of Power Transformer Using Fuzzy Clustering and Radial Basis Function Neural Network ICEMS 2003 1 : 351354 ~

5. [학술지(정기간행물)] - / Sept.1999 / Aging characteristics of power transformer oil and development of its analysis using KSOM 2 : 1026 ~ 029

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