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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Amalina Abdullah (Chulalongkorn University) Channarong Banmongkol (Chulalongkorn University) Naebboon Hoonchareon (Chulalongkorn Universit) Kunihiko Hidaka (University of Tokyo)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.5
발행연도
2017.9
수록면
1,798 - 1,804 (7page)

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This paper presents an approach of the Gustafson-Kessel (GK) clustering algorithm’s performance in fault identification on power transmission lines. The clustering algorithm is incorporated in a scheme that uses hybrid intelligent technique to combine artificial neural network and a fuzzy inference system, known as adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The scheme is used to identify the type of fault that occurs on a power transmission line, either single line to ground, double line, double line to ground or three phase. The scheme is also capable an analyzing the fault location without information on line parameters. The range of error estimation is within 0.10 to 0.85 relative to five values of fault resistances. This paper also presents the performance of the GK clustering algorithm compared to fuzzy clustering means (FCM), which is particularly implemented in structuring a data. Results show that the GK algorithm may be implemented in fault identification on power system transmission and performs better than FCM.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Fuzzy Clustering Algorithms
3. Relation Between GK and FCM
4. Experimental Studies
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References

참고문헌 (20)

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