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학술대회자료
저자정보
한도영 (국민대학교) 원재영 (국민대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2010년도 하계학술발표대회
발행연도
2010.6
수록면
1,034 - 1,039 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2011

신경망과 퍼지로직을 사용한 변압기 냉각시스템 오일온도제어
한도영 ,  오우상 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2011.07 학술대회자료

2010

변압기 냉각시스템의 오일온도재설정알고리즘
한도영 ,  오우상 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2010.11 학술대회자료
변압기 냉각시스템의 최대효율알고리즘
한도영 ,  오우상 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2010.06 학술대회자료
변압기 냉각시스템을 위한 최적설정 신경망알고리즘의 학습효율 향상
한도영 ,  원재영 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2010.06 학술대회자료

2009

퍼지로직을 사용한 변압기 냉각시스템의 제어
한도영 ,  원재영 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2009.11 학술대회자료

초록· 키워드

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The optimum setpoint algorithm, which consists of the inlet oil temperature setpoint algorithm and the oil temperature difference setpoint algorithm, was developed in order to improve the efficiency of a transformer cooling system. The 2×3×1 neural network was chosen as the optimum setpoint algorithm, and the operation ratio of the main transformer and the outside air temperature were selected as input variables of the neural network. In order to increase the learning efficiency of the neural network, the Levenberg-Marquardt algorithm was used. Based on the performance analysis, the optimum setpoint algorithm developed for this study may be effectively used for the control of a transformer cooling system.
#Transformer cooling system(변압기 냉각시스템) #Optimum setpoint algorithm(최적설정 알고리즘) #Neural network(신경망) #Learning method(학습방법) #Dynamic model(동적모델)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 변압기 냉각시스템
3. 설정알고리즘
4. 설정알고리즘 성능분석
5. 결론
참고문헌

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