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It has been proven that the dissolved gas analysis (DGA) is the most effective and convenient method to diagnose the transformers. The DGA is a simple, inexpensive, and non intrusive technique. Among the various diagnosis methods, IEC 60599 has been widely used in transformer in service. But this method cannot offer accurate diagnosis for all the faults. This paper proposes a fault diagnosis method of oil-filled power transformers using IEC code based neuro-fuzzy model. The proposed method proceeds two steps. First, IEC 60599 method is applied to diagnosis. If IEC code can"t determine the fault type, neuro-fuzzy model is applied to effectively classify the fault type. To demonstrate the validity of the proposed method, experiment is performed and its results are illustrated.
목차
Abstract
1. 서론
2. 제안된 유입변압기 고장진단 알고리즘
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Jin-Yeub Park, Soo-Hwan Chin, In-Kyoo Park, “A Study on the Reliability of Failure Diagnosis Methods of Oil Filled Transformer using Actual Dissolved Gas Concentration,” Transaction of KIEE, Vol. 60, No. 3, pp. 114-119, 2011.
J. H. Sun, K. H. Kim, "Comparision of analysis methods of dissolved gas in oil for transformer diagnosis," Conference of KIEE, pp. 1843-1845, 2002.
H. Tsukioka, K. Sugawara, E. Mori and H. Yamaguchi, "New apparatus for detecting transformer faults," IEEE Transaction on Electrical Insulation, Vol. EI-21, No. 2, pp. 221-229, 1986.
M. Duval, "Dissolved gas analysis : It can save your transformer," IEEE Electrical Insulation Magazine, Vol. 5, No. 6, pp. 22-26, 1989.
D. R. Myers, S. R. Kurtz, C. Whitaker, T. Townsend, "Preliminary Investigations of Outdoor Meteorological Broadband and Spectral Conditions for Evaluating Photovoltaic Modules and systems," Program and Proceedings : NCPV Program Review Meeting 2000, pp. 16-19, 2000.
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