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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정병진 (수원대학교) 이승철 (파워피디) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제9호
발행연도
2017.9
수록면
1,392 - 1,401 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2018

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정병진 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2018.08 학술저널
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K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계 : 분류기 구조 비교연구 및 해석
정병진 ,  이승철 ,  오성권 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

2016

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정병진 ,  김욱동 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료

초록· 키워드

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In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.
#RBFNNs #PSO Algorithm #FCM Clustering #Partial discharge #EMC sensor #PCA

목차

Abstract
1. 서론
2. 부분방전 모의실험 및 데이터 구성
3. PSO를 이용한 FCM기반 RBFNNs 패턴분류기 설계
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
Reference

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Keon-Jun Park, Gil-Sung Kim, J-Y Back, Won Choi, W-J Kim, Jeong-Tae Kim, Sung-Kwun Oh, A Study on Partial Discharge Pattern Recognition Using Neuro- Fuzzy Techniques, The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers 57, 2313-2321, 2008.12 Lianwei Bao, Jian Li, Jing Zhang, Tianyan Jiang, Partial Discharge Process and Characteristics of Oil-Paper Insulation under Pulsating DC Voltage, Journal of Electrical Engineering & Technology 11, 437-445, 2016. 03 S. M. Hassan Hosseini, S. M. Hosseini Bafghi, Comparison of High Frequency Detailed Generator Models for Partial Discharge Localization, Journal of Electrical Engineering & Technology 10, 1752-1758, 2015. 7 Aulia, Mohd Hafizi Ahmad, Zulkurnain Abdul-Malek, Yanuar Z. Arief, Kwan Yiew Lau, Novizon, Partial Discharge Characteristics in LLDPE-Natural Rubber Blends - Correlating Electrical Quantities with Surface Degradation, Journal of Electrical Engineering & Technology, 699-706, 2016.5 Wook-Dong Kim Sung-Kwun Oh, Hyun-Ki Kim, Structural Design of FCM-based Fuzzy Inference System : A Comparative Study of WLSE and LSE, The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers 59, 981-989, 2010.5

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