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학술저널
저자정보
이경민 (Gangneung-Wonju National University) 홍재영 (Gangneung-Wonju National University) 채창기 (Gangneung-Wonju National University) 강태원 (Gangneung-Wonju National University) 박철원 (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
745 - 751 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.6.745

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2021

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이경민 ,  강태원 ,  홍재영 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

2020

변전소 고장복구의 새로운 기법을 위한 GA 적용
이경민 ,  홍재영 ,  채창기 외 4명 대한전기학회 학술대회 논문집 2020.07 학술대회자료
변전소의 개선된 고장복구를 위한 GA의 최적 적합도 함수 결정
이경민 ,  홍재영 ,  채창기 외 2명 전기학회논문지 2020.06 학술저널

초록· 키워드

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This article, as a part of the research for intelligent fault recovery in substation, studied the determination of Genetic Algorithm (GA)"s the best fitness function for improved fault recovery of substation. First, in order to apply GA for improved fault recovery, constraints and fitness functions were chosen in consideration of Main Transformer (M.Tr) overload brake, blackout area minimizing. A GA-based fault recovery support system is designed through the selected constraints and fitness functions. The initial settings for the proposed GA system were population, survival rate, maximum number of generations, and mutation probability. In order to determine the optimal fitness function, the simulation is performed by varying the weights of the proposed three fitness functions from 10 to 50. Finally, as a result of the simulation, an the best fitness function is determined, and through this, an optimal recovery path is searched for substation fault recovery.
#Artificial intelligence technology #Constraints #Fitness function #Genetic algorithm #Optimization problems #Substation fault recovery

목차

Abstract
1. 서론
2. 유전 알고리즘과 변전소의 표준복구절차
3. 유전 알고리즘 기반 변전소 고장복구시스템
4. 결론
References

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