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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이해성 (한국전력공사) 이병성 (한국전력공사)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제9호
발행연도
2021.9
수록면
1,345 - 1,353 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.9.1345

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The predictive information provided through the electric distribution asset failure prediction model is used as key information for transmission and distribution investment plans in consideration of new and renewable energy, distribution line capacity analysis, or distributed power location analysis. The predictive performance of the distribution asset failure prediction model is affected by the quality of the training data. Also, due to the characteristics of the highly volatile electrical distribution line, the electric distribution asset failure prediction model should maintain the predictive performance at a certain level by performing periodical machine learning on newly generated data. In this paper, we develop an automated system for machine learning data quality management in order to continuously manage machine learning data and efficiently improve electric distribution asset condition prediction model. As a result, our system make it possible to effectively shorten the development time and the cost of the electric distribution asset failure prediction model through the provision of high-quality data for training the prediction model. And the system developed in this paper will be able to improve the accuracy of electric distribution asset condition prediction model.
#Intelligence electric distribution grid #Big data #Machine learning #Distribution asset condition prediction model

목차

Abstract
1. 서론
2. 배전 자산 상태예측 모델
3. 배전 자산 상태예측 모델 학습용 데이터 관리 표준
4. 배전 자산 상태예측 모델 학습용 데이터베이스 구축
5. 웹 기반 배전 자산 상태예측 모델 학습용 데이터 관리시스템 개발
6. 결론
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