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학술대회자료
저자정보
박종민 (서울대학교) 김선의 (서울대학교) 김수호 (서울대학교) 정진교 (한국전력) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
174 - 177 (4page)

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Gas Insulated Switchgear(GIS) is electrical equipment for stable transformation or transmission. Since GIS serves to transmit or disconnect high voltage currents, it is very important to maintain stable internal isolation condition. Previous researches have been conducted to detect Partial Discharge(PD) by Ultra High Frequency(UHF)sensors, focusing on partial discharge among the causes that deteriorate internal isolation condition. In this study, PD diagnostic method was developed using Phase Resolved Pulse Sequence(PRPS) image, which is an image of the UHF sensor signal of GIS used in the actual field. For actual data, there is a phase shift phenomenon of PRPS images due to measurement or synchronization errors, which makes it difficult to diagnose them. To solve this problem, a Convolutional Neural Network(CNN) based Deep learning architecture robust to phase shift is proposed and it showed high diagnosis accuracy compared to previous algorithm.
#Gas Insulated Switchgear(가스절연개폐장치) #Partial Discharge(부분방전) #Ultra High Frequency(초고주파) #Phase Resolved Pulse Sequence(PRPS) #Convolutional Neural Network(합성곱신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 설명 및 획득
3. 합성 곱 신경망
4. 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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