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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,039 - 1,044 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2019.68.9.1039
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After AlphaGo, there has been a move to apply AI advancements and self-learning to substation fault determination system to transition to an automatic fault recovery system. In order to fault recovery, fault type identification and fault location determination must be preceded. Artificial Neural Network (ANN) with smart advantage has recently been increasing interest due to the advancement of computer hardware and software platform.
In this study, ANN is used to identify fault type in substation. First, we made the structure of ANN using the components of substation and the fault types of Standard Operation Procedure (SOP). Then the learning pattern was included considering the steady state and the 15 fault types specified in SOP. After learning through Back Propagation (BP), the ANN for identifying fault type of substation presented as a test pattern was tested. Finally, the proposed technique was evaluated under various simulation conditions.
In this study, ANN is used to identify fault type in substation. First, we made the structure of ANN using the components of substation and the fault types of Standard Operation Procedure (SOP). Then the learning pattern was included considering the steady state and the 15 fault types specified in SOP. After learning through Back Propagation (BP), the ANN for identifying fault type of substation presented as a test pattern was tested. Finally, the proposed technique was evaluated under various simulation conditions.
목차
Abstract
1. 서론
2. 변전소 표준복구절차
3. 인공신경회로망
4. 인공신경회로망에 의한 변전소의 고장유형 식별
5. 결론
References
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